ComfyUI Videoanzeigen mit Krea 2 und LTX 2.3#
ComfyUI Videoanzeigen mit Krea 2 und LTX 2.3 ist ein Produktionsworkflow zur Umwandlung von Produktkonzepten, Eingabeaufforderungen und Markenbildern in ausgearbeitete Werbevideos. Es kombiniert die schnelle, hochwertige Bildgenerierung von Krea 2 mit dem LTX-2.3-Video-Modell, um kinematische Bewegung, konsistente Markenbildung und kontrollierbare Erzählungen für Produktspots, Social Ads und Promo-Reels zu liefern.
Entwickelt für Kreative und Marketingteams, ermöglicht dieser ComfyUI-Videoanzeigen-Workflow mit Krea 2 und LTX 2.3, von einem Referenzbild oder einem Textbrief aus zu starten, Geometrie und Komposition mit Tiefenführung zu bewahren und dann das Ergebnis in einen kohärenten Clip mit konfigurierbarer Länge, Bildrate und Exporteinstellungen zu animieren.
Schlüsselmodelle im ComfyUI Videoanzeigen-Workflow mit Krea 2 und LTX 2.3#
- Krea 2 Turbo. Primärer Text-zu-Bild-Checkpoint, der verwendet wird, um das Hauptbild der Anzeige mit hoher Treue und Geschwindigkeit zu erzeugen. Offizielle Gewichte für ComfyUI sind unter Comfy-Org/Krea-2 veröffentlicht. View model
- Krea-2 Depth ControlNet LoRA. Fügt tiefenkonditionierte Steuerung hinzu, damit Krea 2 sich an Produktlayout und Kamerageometrie hält. View model
- Depth Anything V2. Monokularer Tiefenschätzer, der verwendet wird, um die Szenenstruktur aus dem Referenzbild für zuverlässige ControlNet-Führung zu extrahieren. GitHub • Paper
- LTX-2.3 (22B). Das Text/Bild-zu-Video-Modell, das das Still in eine kohärente, kinematische Sequenz animiert; enthält dedizierte Video- und Audio-VAEs. View model
- LTX-2.3 Product Ad Style LoRA. Optionaler Stiladapter, der Beleuchtung, Rahmung und Finish in Richtung kommerzieller Produktästhetik treibt. View model
- Qwen-VL Familie. Multimodaler Captioner, der verwendet wird, um ein Eingabebild in eine starke, natürliche Sprachmarketing-Eingabeaufforderung zu erweitern, wenn Sie von visuellen Elementen ausgehen. View model
- Krea 2 Pipeline-Dokumentation. Referenz für Krea 2’s Design und Eingabeaufforderungsansatz in Diffusers. Docs
Wie man den ComfyUI Videoanzeigen-Workflow mit Krea 2 und LTX 2.3 verwendet#
Der Workflow läuft in zwei Phasen: 1) Erzeugen Sie ein wirkungsvolles Hauptbild mit Krea 2 unter Tiefenkontrolle, dann 2) animieren Sie es mit LTX-2.3 unter Verwendung Ihrer Marketing-Eingabeaufforderung und Videoeinstellungen. Sie können entweder ein Produktbild verwenden, um das Aussehen zu steuern, oder einen schriftlichen Brief, um die Generierung von Anfang bis Ende zu steuern.
Gruppe: Eingabeaufforderung über Bild-URL#
Beginnen Sie, indem Sie ein Marken- oder Produktbild mit LoadImage (#15) laden. Das Bild wird von Qwen3Caption (#33) beschriftet, um eine reichhaltige, natürliche Sprachaufforderung zu erzeugen, die auf Krea 2 zugeschnitten ist. ShowText|pysssss (#32) zeigt und leitet diesen erweiterten Text in den gemeinsamen Aufforderungsstring, sodass Sie ihn vor der Generierung bearbeiten können. Verwenden Sie diesen Pfad, wenn Sie eine starke Produktidentitätserhaltung, Logo-Lesbarkeit und Kompositionskontinuität wünschen.
Gruppe: Eingabeaufforderung über Text#
Wenn Sie es vorziehen, direkt zu briefen, schreiben Sie Ihren Marketingtext in PrimitiveStringMultiline (#29). Halten Sie die Sätze spezifisch und visuell; dieses ComfyUI-Videoanzeigen-Setup mit Krea 2 und LTX 2.3 bevorzugt klare, beschreibende Sprache gegenüber Schlüsselwortlisten. Der String wird über Set_strPrompt (#28) gespeichert und von Get_strPrompt (#35) für die CLIP-Codierung zurückgelesen.
Gruppe: Modell (Krea 2)#
UNETLoader (#3) lädt den Krea 2 Turbo-Checkpoint, und CLIPLoader (#11) lädt den gepaarten Text-Encoder. Power Lora Loader (rgthree) (#14) fügt einen Krea-Detail-Enhancer LoRA hinzu, um Mikrotexturen und Verpackungskanten zu schärfen. VAELoader (#1) liefert das Bild-VAE, das später zum Decodieren von Latents verwendet wird.
Gruppe: ControlNet über LoRA — Tiefe#
DepthAnythingV2Preprocessor (#16) sagt eine Tiefenkarte aus Ihrem Referenzbild voraus, um Geometrie und Kamerawinkel zu erfassen. Krea2ControlImageEncode (#17) kodiert das Steuerbild in Latents, die mit Krea 2 kompatibel sind, während Krea2ControlLoRALoader (#24) die Tiefensteuer-LoRA lädt. Krea2ControlApply (#18) injiziert das Steuersignal in das Modell, sodass der Heldenrahmen die Struktur respektiert, ohne auf die visuelle Fülle von Krea 2 zu verzichten.
Gruppe: Bedingungen#
CLIPTextEncode (#9) verwandelt die aktive Eingabeaufforderung in eine positive Konditionierung. ConditioningZeroOut (#7) löscht absichtlich die negative Konditionierung, um die Richtung einfach und mit Krea 2’s empfohlener Eingabeaufforderungsausrichtung zu halten.
Gruppe: Sampling (Bild)#
KSampler (#13) rendert den Heldenrahmen unter dem tiefengeführten Krea 2-Setup. VAEDecode (#8) erzeugt das endgültige Still zur Vorschau. Dieses Bild wird zum visuellen Anker für die Video-Phase.
Gruppe: Modelle (LTX-2.3)#
CheckpointLoaderSimple (#66) lädt LTX-2.3 (22B), wobei DualCLIPLoader (#70) die gepaarten Text-Encoder und Projektion liefert. LTXVAudioVAELoader (#46) und VAELoader (#45) laden die Audio- und Video-VAEs, um die latente Codierung/Decodierung auf dem Video-Pfad zu handhaben.
Gruppe: Eingabe-Videoeinstellung#
Verwenden Sie Dimension by Longer Size (Input) (#47), um die Ausgabegröße nach der längeren Kante des Clips zu zielen. Seconds (Input) (#64) und FPS (Input) (#77) definieren Dauer und Wiedergaberate. Intern berechnet MathExpression|pysssss (#76) die benötigte Bildanzahl, und Dienstknoten konvertieren Typen, sodass nachgelagerte Komponenten synchron bleiben. Dies macht die Clip-Länge vorhersehbar und hilft, Audio-Stubs und Export zu synchronisieren.
Gruppe: Latent erstellen#
LTXVPreprocess (#97) normalisiert das Heldenbild für LTX, und GetImageSize (#96) liefert die Dimensionen an EmptyLTXVLatentVideo (#95), um ein leeres Videolatent mit der richtigen Länge zu erstellen. Dieses Latent ist Ihr Zeitlinien-Substrat für die Bewegungssynthese.
Gruppe: Konditionierung (Video)#
Prompt Relay Encode (Input) (#98) kodiert Ihre Marketing-Eingabeaufforderung für LTX-2.3 neu, sodass derselbe Text Bewegung und Rahmung antreibt. ConditioningZeroOut (#90) bietet einen sauberen negativen Strom. LTXVImgToVideoInplaceKJ (#71) fügt den Heldenrahmen in das Videolatent ein, sodass die ersten Frames das Produkt aussehen, bevor die Bewegung sich entwickelt.
Gruppe: Sampling (Video)#
BasicScheduler (#93) und KSamplerSelect (#79) setzen den Diffusionsplan und Algorithmus fest, während VisualizeSigmasKJ (#82) einen Überblick über den Rauschverlauf bietet. SamplerCustom (#81) führt die LTX-2.3-Generierung über die gesamte latente Sequenz aus, um eine glatte, anzeige-freundliche Bewegung zu synthetisieren, die Ihre Eingabeaufforderung und den ursprünglichen Rahmen ehrt.
Gruppe: Ausgabe und Export#
LTXVSeparateAVLatent (#50) trennt Video- und Audiolatents zur Dekodierung über VAEDecode (#37) und LTXVAudioVAEDecode (#51). Die Frames und das Audio werden von VHS_VideoCombine (#91) in ein MP4 bei Ihrer gewählten Bildrate gemuxt, mit Metadaten, die für die Reproduzierbarkeit erhalten bleiben. Dienstknoten handhaben die Bereinigung und optionale Bildvorschau, bevor das endgültige Rendern gespeichert wird.
Schlüsselnoten im ComfyUI Videoanzeigen-Workflow mit Krea 2 und LTX 2.3#
DepthAnythingV2Preprocessor (#16)#
Extrahiert eine hochwertige Tiefenkarte aus Ihrem Referenzbild, um Geometrie im Krea-Stadium zu bewahren. Wenn Sie Verzerrungen oder Ergebnisse mit falscher Perspektive sehen, versuchen Sie ein Modell mit höherer Kapazität oder etwas mehr Kontrast im Eingabebild, um Kanten zu stärken. Referenz: Depth Anything V2. GitHub
Krea2ControlLoRALoader (#24) und Krea2ControlApply (#18)#
Laden und anwenden der Tiefensteuer-LoRA zur Verankerung der Komposition. Erhöhen Sie den Einfluss der LoRA, wenn Sie eine starre Layout-Einhaltung wünschen; verringern Sie ihn, wenn Sie eine kreativere Neuinterpretation bevorzugen. Modellkarte: Krea-2 Depth ControlNet LoRA. Hugging Face
Power Lora Loader (rgthree) (#14)#
Fügt einen Detail-Enhancement-LoRA im Krea-Pfad hinzu, um Verpackungen, Etiketten und spekulare Highlights zu schärfen. Wenn Mikrotexturen zu körnig aussehen, verringern Sie die Stärke; wenn das Bild plastisch oder weich wirkt, erhöhen Sie sie moderat.
KSampler (#13)#
Primärer Sampler für den Heldenrahmen. Verwenden Sie mehr Schritte für komplexe Verpackungen und Glasreflexionen; verringern Sie Denoise, um die Referenzkomposition besser zu bewahren, wenn Sie starke Tiefenführung verwenden; wählen Sie einen stabilen Sampler_Name für reproduzierbare Looks über Anzeigenvarianten hinweg.
Prompt Relay Encode (Input) (#98)#
Kodiert dieselbe Marketing-Eingabeaufforderung für den LTX-Pfad, sodass Text, Stilbegriffe und Bildsprache vom Bild zum Video getragen werden. Halten Sie die Eingabeaufforderung konkret und kinematisch; Relay macht es einfach, Eingabeaufforderungen über mehrere Durchläufe hinweg wiederzuverwenden oder A/B-Tests durchzuführen. Projekt-Repo: ComfyUI-PromptRelay. GitHub
EmptyLTXVLatentVideo (#95)#
Definiert die Videotimeline. Die Länge wird aus Ihren Sekunden- und FPS-Eingaben abgeleitet; verlängern Sie die Dauer für mehr narrative Beats oder verkürzen Sie sie für knackigere Social-Platzierungen. Stellen Sie sicher, dass Auflösung und Länge mit Ihrem GPU-Speicher kompatibel sind.
LTXVImgToVideoInplaceKJ (#71)#
Saatgut das Videolatent mit dem Heldenrahmen, sodass Identität, Materialien und Markenbildung bestehen bleiben, während sich die Bewegung entwickelt. Wenn sich die Bewegung zu abrupt vom ersten Frame anfühlt, beginnen Sie mit sanfteren Zeitplänen oder fügen Sie einige Aufwärmframes hinzu.
SamplerCustom (#81) mit BasicScheduler (#93)#
Führt LTX-2.3 über die Sequenz aus. Kombinieren Sie einen stabilen Plan mit moderaten Schritten für eine glatte, anzeigeartige Bewegung; erkunden Sie kräftigere Sampler, wenn Sie mutigere Kamerabewegungen oder Schärfentiefeffekte wünschen. LTX-Video-Knoten: ComfyUI-LTXVideo. GitHub
VHS_VideoCombine (#91)#
Exportiert Frames und Audio in MP4 mit eingebetteten Metadaten. Passen Sie Format, Qualität und Frame_Rate an, um Plattform-Spezifikationen zu entsprechen. Knotensuite: ComfyUI-VideoHelperSuite. GitHub
Optionale Extras#
- Für maximale Markenbindung beginnen Sie mit einem sauberen Produkt-PNG oder Studiofoto, lassen Sie dann den Bildbeschriftungspfad die Krea 2-Aufforderung generieren, die Sie verfeinern werden.
- Wenn Etiketten oder Logos abweichen, erhöhen Sie die Tiefenbindung (über den Tiefen-LoRA-Pfad) und verringern Sie leicht das Denosing im Krea
KSampler(#13). - Der Product Ad Style LoRA für LTX-2.3 fügt glänzende, hochwertige Beleuchtung hinzu; halten Sie seinen Einfluss moderat, um Ihre Markenpalette nicht zu übermächtigen. Model
- Verwenden Sie prägnante, aufnahmebereite Sprache in Eingabeaufforderungen: Kamerawinkel, Linsengefühl, Beleuchtung, Farbpalette, Stimmung und Aktionsverb. Dies passt sowohl zu Krea 2 als auch LTX-2.3.
- Um Varianten schnell zu batchen, sperren Sie den Heldenrahmen-Seed und iterieren Sie nur am LTX-Plan oder an der Eingabeaufforderungsformulierung für Bewegungsvielfalt.
- Benutzerdefinierte Knoten, die in diesem Workflow referenziert werden, umfassen Krea 2 ControlNet und KJNodes LTXV-Dienstprogramme. Krea2 ControlNet • KJ Nodes
Danksagungen#
Dieser Workflow implementiert und baut auf den folgenden Arbeiten und Ressourcen auf. Wir danken ComfyUI für den Workflow, Krea 2 für das Modell und LTX 2.3 für das Modell für ihre Beiträge und Wartung. Für autoritative Details verweisen Sie bitte auf die originale Dokumentation und die unten verlinkten Repositories.
Ressourcen#
- ComfyUI Videoanzeigen mit Krea 2 und LTX 2.3 Workflow-Quelle
- Docs / Release Notes: YouTube
Hinweis: Die Nutzung der referenzierten Modelle, Datensätze und Codes unterliegt den jeweiligen Lizenzen und Bedingungen, die von ihren Autoren und Betreuern bereitgestellt werden.