ComfyUIビデオ広告：Krea 2とLTX 2.3#
ComfyUIビデオ広告：Krea 2とLTX 2.3は、製品コンセプト、プロンプト、ブランドビジュアルを洗練された広告ビデオに変えるためのプロダクションワークフローです。Krea 2の高速で高品質な画像生成をLTX-2.3ビデオモデルと融合させ、シネマティックモーション、一貫したブランディング、制御可能なストーリーテリングを提供します。
クリエイターやマーケティングチーム向けに設計されたこのComfyUIビデオ広告ワークフローは、参照画像またはテキストブリーフから開始し、深度ガイダンスでジオメトリと構成を保持し、その結果を設定可能な長さ、フレームレート、エクスポート設定で一貫したクリップにアニメーション化します。
ComfyUIビデオ広告：Krea 2とLTX 2.3ワークフローの主要モデル#
- Krea 2 Turbo。高忠実度とスピードで広告のヒーローフレームを生成するために使用される主要なテキストから画像へのチェックポイント。ComfyUIの公式ウェイトはComfy-Org/Krea-2で公開されています。モデルを見る
- Krea-2 Depth ControlNet LoRA。商品レイアウトとカメラジオメトリに準拠するようにKrea 2に深度条件付き制御を追加します。モデルを見る
- Depth Anything V2。参照画像からシーン構造を抽出するために使用される単眼深度推定器で、信頼性のあるControlNetガイダンスを提供します。GitHub • 論文
- LTX-2.3 (22B)。静止画像を一貫したシネマティックシーケンスにアニメーション化するテキスト/画像からビデオへのモデル。専用のビデオとオーディオVAEを含みます。モデルを見る
- LTX-2.3 Product Ad Style LoRA。商業製品の美学に向けてライティング、フレーミング、仕上がりを推進するオプションのスタイルアダプター。モデルを見る
- Qwen-VLファミリー。入力画像を強力なナチュラルランゲージのマーケティングプロンプトに展開するために使用されるマルチモーダルキャプショナー。モデルを見る
- Krea 2パイプラインドキュメント。DiffusersにおけるKrea 2の設計とプロンプトアプローチのリファレンス。ドキュメント
ComfyUIビデオ広告：Krea 2とLTX 2.3ワークフローの使用方法#
ワークフローは2つのフェーズで実行されます：1) Krea 2の深度制御下で高インパクトのヒーロー画像を生成し、2) LTX-2.3でマーケティングプロンプトとビデオ設定を使用してアニメーション化します。製品画像を外観の指針として、または生成全体を駆動するための文章ブリーフとして使用できます。
グループ：画像URLによるプロンプト#
ブランドや製品画像をLoadImage (#15)で読み込みます。画像はQwen3Caption (#33)によってキャプションが付けられ、Krea 2に合わせたリッチなナチュラルランゲージのプロンプトが生成されます。ShowText|pysssss (#32)はその拡張されたコピーを表示し、共有プロンプト文字列にルートするので、生成前に編集できます。このパスは、強い製品アイデンティティの保持、ロゴの判読性、構成の一貫性を望む場合に使用します。
グループ：テキストによるプロンプト#
直接ブリーフしたい場合は、PrimitiveStringMultiline (#29)にマーケティングコピーを書きます。文は具体的かつ視覚的に保ちます。このComfyUIビデオ広告：Krea 2とLTX 2.3のセットアップは、キーワードリストよりも明確で記述的な言語を好みます。文字列はSet_strPrompt (#28)に保存され、Get_strPrompt (#35)によってCLIPエンコードのために読み戻されます。
グループ：モデル（Krea 2）#
UNETLoader (#3)はKrea 2 Turboチェックポイントをロードし、CLIPLoader (#11)はペアリングされたテキストエンコーダをロードします。Power Lora Loader (rgthree) (#14)は、マイクロテクスチャとパッケージングエッジをシャープにするKreaディテールエンハンサーLoRAを追加します。VAELoader (#1)は、後で潜在変数をデコードするために使用される画像VAEを供給します。
グループ：ControlNet via LoRA — 深度#
DepthAnythingV2Preprocessor (#16)は、参照画像からジオメトリとカメラアングルをキャプチャするための深度マップを予測します。Krea2ControlImageEncode (#17)は、Krea 2と互換性のある潜在変数に制御画像をエンコードし、Krea2ControlLoRALoader (#24)は深度制御LoRAをロードします。Krea2ControlApply (#18)は、モデルに制御信号を注入し、ヒーローフレームが構造を尊重しつつKrea 2の視覚的な豊かさを損なわないようにします。
グループ：条件#
CLIPTextEncode (#9)は、アクティブなプロンプトをポジティブな条件付けに変えます。ConditioningZeroOut (#7)は、Krea 2の推奨プロンプトスタイルに合わせて方向を簡潔に保つために、ネガティブな条件付けを意図的にクリアします。
グループ：サンプリング（画像）#
KSampler (#13)は、深度ガイド付きのKrea 2セットアップでヒーローフレームをレンダリングします。VAEDecode (#8)は、プレビュー用の最終的な静止画を生成します。この画像は、ビデオフェーズの視覚的なアンカーになります。
グループ：モデル（LTX-2.3）#
CheckpointLoaderSimple (#66)はLTX-2.3 (22B)をロードし、DualCLIPLoader (#70)はペアリングされたテキストエンコーダとプロジェクションを供給します。LTXVAudioVAELoader (#46)とVAELoader (#45)は、それぞれビデオパスでの潜在変数のエンコード/デコードを処理するためにオーディオとビデオのVAEをロードします。
グループ：入力ビデオ設定#
Dimension by Longer Size (Input) (#47)を使用して、クリップの長いエッジで出力サイズをターゲットにします。Seconds (Input) (#64)とFPS (Input) (#77)は、持続時間と再生速度を定義します。内部的に、MathExpression|pysssss (#76)は必要なフレーム数を計算し、ユーティリティノードは型を変換してダウンストリームコンポーネントが同期状態を維持します。これによりクリップの長さが予測可能になり、オーディオスタブとエクスポートが同期されます。
グループ：潜在変数の作成#
LTXVPreprocess (#97)は、LTX用にヒーロー画像を正規化し、GetImageSize (#96)はEmptyLTXVLatentVideo (#95)に寸法を供給して正しい長さの空白ビデオ潜在変数を構築します。この潜在変数は、モーション合成のためのタイムライン基板です。
グループ：条件付け（ビデオ）#
Prompt Relay Encode (Input) (#98)は、LTX-2.3用にマーケティングプロンプトを再エンコードし、同じコピーがモーションとフレーミングを駆動します。ConditioningZeroOut (#90)は、クリーンなネガティブストリームを提供します。LTXVImgToVideoInplaceKJ (#71)は、ヒーローフレームをビデオ潜在変数に挿入し、最初のフレームが製品の外観を引き継ぐようにします。
グループ：サンプリング（ビデオ）#
BasicScheduler (#93)とKSamplerSelect (#79)は、拡散スケジュールとアルゴリズムを設定し、VisualizeSigmasKJ (#82)はノイズカーブの一目でのビューを提供します。SamplerCustom (#81)は、LTX-2.3生成を完全な潜在変数シーケンスに渡して、プロンプトと初期フレームを尊重したスムーズで広告向けのモーションを合成します。
グループ：出力とエクスポート#
LTXVSeparateAVLatent (#50)は、ビデオとオーディオの潜在変数をVAEDecode (#37)とLTXVAudioVAEDecode (#51)を介してデコードします。フレームとオーディオは、VHS_VideoCombine (#91)によって選択したフレームレートでMP4にマルチプレックスされ、再現性のためにメタデータが保持されます。ユーティリティノードはクリーンアップとオプションの画像プレビューを処理し、最終レンダリングが保存されます。
ComfyUIビデオ広告：Krea 2とLTX 2.3ワークフローの主要ノード#
DepthAnythingV2Preprocessor (#16)#
Kreaステージでジオメトリを保持するために参照画像から高品質の深度マップを抽出します。歪みやオフパースペクティブの結果が見られる場合は、より高容量のモデルバリアントを試すか、エッジを強化するために入力画像のコントラストを少し上げてみてください。参考資料：Depth Anything V2。GitHub
Krea2ControlLoRALoader (#24)とKrea2ControlApply (#18)#
構成を固定するために深度制御LoRAをロードして適用します。レイアウトの厳密な遵守を望む場合はLoRAの影響を増やし、より創造的な解釈を望む場合はそれを減らします。モデルカード：Krea-2 Depth ControlNet LoRA。Hugging Face
Power Lora Loader (rgthree) (#14)#
Kreaパスでパッケージング、ラベル、およびスペキュラーハイライトをシャープにするディテールエンハンスメントLoRAを追加します。マイクロテクスチャが粗すぎる場合は強度を下げ、画像がプラスチックまたは柔らかく感じられる場合は、それを控えめに上げます。
KSampler (#13)#
ヒーローフレームの主要サンプラーです。より多くのステップを使用して複雑なパッケージングとガラスの反射を得たり、強い深度ガイダンスを使用する場合はデノイズを下げて参照構成をよりよく保持します。広告バリアント間で再現可能なルックを得るために安定したサンプラーネームを選択します。
Prompt Relay Encode (Input) (#98)#
LTXパス用に同じマーケティングプロンプトをエンコードし、コピー、スタイル用語、およびショット言語が画像からビデオにキャリーされます。プロンプトを具体的かつシネマティックに保ちます。Relayは複数のランでプロンプトを再利用またはA/Bテストするのを簡単にします。プロジェクトリポジトリ：ComfyUI-PromptRelay。GitHub
EmptyLTXVLatentVideo (#95)#
ビデオタイムラインを定義します。長さは秒数とFPS入力から派生されます。物語のビートを増やすために持続時間を増やしたり、短いソーシャル配置のために短くします。解像度と長さがGPUメモリと互換性があることを確認します。
LTXVImgToVideoInplaceKJ (#71)#
ヒーローフレームでビデオ潜在変数をシードし、モーションが出現する際に識別、材料、およびブランディングが持続します。モーションが最初のフレームからあまりにも急激に感じられる場合は、より穏やかなスケジュールで開始するか、いくつかのウォームアップフレームを追加します。
SamplerCustom (#81)とBasicScheduler (#93)#
シーケンスにLTX-2.3を実行します。安定したスケジュールと中程度のステップをペアリングしてスムーズで広告スタイルの動きを得たり、大胆なカメラプッシュまたはラックフォーカス効果を望む場合はよりパンチのあるサンプラーを探求します。LTXビデオノード：ComfyUI-LTXVideo。GitHub
VHS_VideoCombine (#91)#
フレームとオーディオをMP4にエクスポートし、メタデータを埋め込みます。フォーマット、品質、およびフレームレートをプラットフォーム仕様に合わせて調整します。ノードスイート：ComfyUI-VideoHelperSuite。GitHub
オプションのエクストラ#
- 最大のブランド忠実度を得るためには、クリーンな製品PNGまたはスタジオ写真から開始し、画像キャプションパスで生成されたKrea 2プロンプトを洗練します。
- ラベルやロjson
ゴがドリフトする場合は、深度の遵守を増やし（深度LoRAパスを介して）、KreaのKSampler (#13)でデノイズを少し下げます。
- LTX-2.3のProduct Ad Style LoRAは光沢のある高級感のあるライティングを追加します。その影響を控えめにして、ブランドパレットを圧倒しないようにします。モデル
- プロンプトには、カメラアングル、レンズの感触、ライティング、カラーパレット、ムード、アクション動詞などの簡潔でショットに適した言語を使用します。これはKrea 2とLTX-2.3の両方に適しています。
- バリアントを迅速にバッチ処理するには、ヒーローフレームのシードを固定し、LTXスケジュールまたはプロンプトの表現のみを変更してモーションの多様性を追求します。
- このワークフローで参照されるカスタムノードには、Krea 2 ControlNetとKJNodes LTXVユーティリティが含まれます。Krea2 ControlNet • KJ Nodes
謝辞#
このワークフローは、以下の作品やリソースを実装し、それに基づいて構築されています。我々はComfyUIのワークフロー、Krea 2のモデル、およびLTX 2.3のモデルの貢献と保守に感謝の意を表します。権威ある詳細については、以下にリンクされた元のドキュメントとリポジトリを参照してください。
リソース#
- ComfyUIビデオ広告：Krea 2とLTX 2.3ワークフローソース
- ドキュメント / リリースノート：YouTube
注意：参照されたモデル、データセット、およびコードの使用は、それぞれの著者および管理者によって提供されるライセンスおよび条件に従います。