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ComfyUI-LTXVideo工作流模板分享:快速上手专业级视频创作

2026-02-05 05:34:25作者:齐添朝

你是否还在为视频创作中的复杂参数调整而烦恼?是否想快速生成专业级视频效果却受制于技术门槛?本文将带你一文掌握ComfyUI-LTXVideo的工作流模板应用,从安装到高级技巧全覆盖,让你轻松实现从图片到视频的创意转化。

模板概览与核心功能

ComfyUI-LTXVideo提供了丰富的工作流模板,覆盖从基础到高级的各种视频创作需求。这些模板位于项目的example_workflows/目录下,主要分为以下几类:

核心功能模块包括:

  • LTXVImgToVideoAdvanced:图像转视频核心节点,支持设置分辨率、时长等参数
  • STGGuiderAdvanced:动态控制扩散模型去噪过程,优化视频生成质量
  • LTXVLatentUpsampler:潜在空间 upscale,提升视频分辨率
  • LTXVFilmGrain:添加电影质感颗粒,增强视频真实感

快速开始:基础工作流使用

1. 环境准备与安装

首先确保已安装ComfyUI,然后通过以下命令获取项目:

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo

将项目文件夹复制到ComfyUI的custom_nodes目录下,重启ComfyUI即可加载插件。

2. 加载基础模板

启动ComfyUI后,点击"Load"按钮,导航至example_workflows/ltxv-13b-i2v-base.json加载基础图像转视频模板。

此模板默认配置:

  • 分辨率:768x512
  • 帧率:24fps
  • 基础模型:ltxv-13b
  • 采样器:euler_ancestral

3. 关键参数设置

在工作流中主要需要设置以下参数:

图像输入:双击"LoadImage"节点,选择本地图片或使用示例图片example_workflows/low_level/shrek2.jpg

提示词设置:在"CLIPTextEncode"节点中输入:

  • 正向提示词:"a green ogre talking, animated movie style, high quality"
  • 负向提示词:"low quality, worst quality, deformed, motion artifacts"

视频参数:在"LTXVImgToVideoAdvanced"节点设置:

  • width/height:视频分辨率(建议768x512起步)
  • length:视频长度(帧数)
  • strength:图像参考强度(0.8-1.0为宜)

4. 执行与预览

点击"Queue Prompt"按钮开始生成,生成的视频可在"VHS_VideoCombine"节点预览。基础工作流结构如下:

graph LR
    A[LoadImage] --> B[LTXVImgToVideoAdvanced]
    C[CLIPTextEncode] --> D[LTXVConditioning]
    D --> E[STGGuiderAdvanced]
    B --> F[SamplerCustomAdvanced]
    E --> F
    F --> G[VAEDecode]
    G --> H[VHS_VideoCombine]

高级应用:模板定制与优化

提升视频质量的关键技巧

1. 分阶段生成策略

使用"两步法"提升视频质量:

  1. 先用低分辨率(如768x512)生成基础视频
  2. 使用ltxv-13b-upscale.json模板进行 upscale 到1080p或更高

关键节点设置:

  • LTXVLatentUpsampler:选择 upscale 模型,建议使用"ltxv-spatial-upscaler"
  • LTXVAdainLatent:设置factor=0.25,保持原始风格同时提升分辨率

2. 添加电影质感

通过以下步骤为视频添加电影质感:

  1. 在工作流中添加"LTXVFilmGrain"节点
  2. 连接"VAEDecode"输出到该节点输入
  3. 设置参数:
    • grain_intensity:0.01-0.05(建议0.02)
    • saturation:0.5-1.0(建议0.7)

效果对比:

  • 原始输出:清晰但略显平淡
  • 添加电影颗粒后:更具胶片质感和层次感

电影颗粒效果对比

3. 关键帧动画制作

使用ltxv-13b-i2v-keyframes.json模板制作关键帧动画:

  1. 在"LTXVConditioning"节点设置多个关键帧提示词
  2. 每个关键帧格式:[frame_index]prompt 例如:[0]ogre standing,[12]ogre raising hand,[24]ogre speaking
  3. 调整"frame_rate"参数控制动画速度

关键帧动画原理:

timeline
    0 : 初始姿势
    12 : 抬手动作
    24 : 说话表情
    36 : 结束姿势

实战案例:从图片到短视频

以下是使用example_workflows/ic_lora/ic-lora.json模板制作机器人行走视频的完整流程:

1. 准备工作

2. 工作流配置

  1. 加载模板后,替换"LoadImage"节点的图片为机器人图片
  2. 在"LTXVImgToVideoAdvanced"节点设置:
    • length: 120(5秒视频@24fps)
    • strength: 0.85(保留原图特征同时允许运动)
  3. 在"CLIPTextEncode"节点设置提示词: "a robot walking forward, metallic body, cyberpunk style, smooth animation"

3. 高级优化

  1. 添加"LTXVFilmGrain"节点,强度0.015
  2. 在"STGGuiderAdvanced"节点选择预设"13b Balanced"
  3. 使用"LTXVAdainLatent"节点融合参考视频的运动特征

4. 生成与导出

点击"Queue Prompt"开始生成,完成后在"VHS_VideoCombine"节点:

  • 设置"filename_prefix"为"robot_walking"
  • 选择格式为"video/h264-mp4"
  • 点击"Save"导出视频

常见问题与解决方案

问题1:视频生成速度慢

解决方案

  • 使用FP8模型:加载ltxv-13b-i2v-base-fp8.json模板
  • 减少帧数:在"LTXVImgToVideoAdvanced"节点降低length参数
  • 降低分辨率:尝试512x384起步

问题2:视频出现闪烁或抖动

解决方案

  • 调整"STGGuiderAdvanced"节点参数:增加stg_scale值
  • 使用looping_sampler.py中的循环采样器节点
  • 启用"LTXVAdainLatent"节点,提升帧间一致性

问题3:显存不足

解决方案

  • 使用分块采样:加载tiled_sampler.py中的分块采样节点
  • 降低batch_size:在"LTXVImgToVideoAdvanced"节点设置为1
  • 使用q8_nodes.py中的量化模型支持节点

高级技巧与资源推荐

资源拓展

高级工作流组合

  1. 多提示词视频:使用ltxv-13b-i2v-long-multi-prompt.json模板,实现视频中不同时段使用不同提示词

  2. 深度控制视频:使用ltxv-13b-v2v-long-depth.json模板,结合深度信息控制视频场景变化

  3. 混合尺度生成:使用ltxv-13b-i2v-mixed-multiscale.json模板,动态调整不同时段的生成尺度

自定义节点开发

如需扩展功能,可参考项目源码结构:

总结与下一步学习

通过本文介绍的工作流模板,你已掌握从图片生成专业级视频的基本方法。建议下一步:

  1. 尝试不同模板组合,探索适合特定场景的最佳配置
  2. 调整STG参数,深入理解其对视频质量的影响
  3. 研究tricks/目录下的高级技巧模板,拓展创作可能性

ComfyUI-LTXVideo提供了强大而灵活的视频创作工具,通过模板快速上手,再逐步深入参数调优和自定义开发,你将能够实现从简单视频生成到专业级视频创作的跨越。

祝你创作愉快!

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