ComfyUI>워크플로우>LTX 2.3 Outpainting | 원활한 비디오 프레임 확장

LTX 2.3 Outpainting | 원활한 비디오 프레임 확장

Workflow Name: RunComfy/LTX-2.3-Outpainting
Workflow ID: 0000...1408
이 고급 워크플로우를 통해 비디오 프레임을 원래 경계를 넘어 확장하면서 움직임과 조명 연속성을 유지할 수 있습니다. 이는 가로 또는 세로로 장면을 확장하여 비율을 조정하거나 파노라마 효과를 만드는 데 이상적입니다. 이 과정은 확장된 영역 전반에 걸쳐 시각적 조화와 부드러운 전환을 보장합니다. 이 도구는 영화적 스토리텔링을 위한 창의적 제어를 향상시킵니다. 유동적이고 고품질의 프레임 확장을 추구하는 디자이너와 비디오 제작자에게 이상적입니다.

ComfyUI LTX 2.3 Outpainting Workflow

LTX 2.3 Outpainting in ComfyUI | Spatial Frame Expansion Workflow
Want to run this workflow?
  • Fully operational workflows
  • No missing nodes or models
  • No manual setups required
  • Features stunning visuals

ComfyUI LTX 2.3 Outpainting Examples

LTX 2.3 Outpainting for ComfyUI: 시간적 일관성을 갖춘 원활한 비디오 프레임 확장#

이 워크플로우는 LTX 2.3 Outpainting을 구현하여 원래 경계를 넘어 비디오 프레임을 확장하면서 움직임, 조명 및 시점을 보존합니다. 이는 연속성을 깨지 않고 비율 변경, 측면 또는 수직 확장, 영화적 리프레이밍이 필요한 편집자와 제작자를 위해 설계되었습니다. IC‑LoRA 가이드를 사용하여 LTX 2.3 Outpainting은 시간에 걸쳐 일관되게 마스크된 캔버스 영역을 채우고 동기화된 오디오를 생성할 수도 있습니다.

Lightricks의 LTX‑2.3 모델과 ComfyUI 통합을 중심으로 구축된 이 그래프는 스마트 아웃페인트 전처리기를 IC‑LoRA 조건과 결합하여 새로 추가된 영역으로 생성이 진행되도록 합니다. 순수한 텍스트‑비디오 또는 이미지‑비디오 변형을 실행하고, 제어 프레임을 미리 보고, 오디오가 포함된 최종 MP4를 내보낼 수 있습니다.

Comfyui LTX 2.3 Outpainting 워크플로우의 주요 모델#

  • LTX‑2.3 22B 체크포인트. 생성 품질과 시간적 안정성을 주도하는 핵심 오디오‑비디오 확산 모델입니다. 공식 LTX‑2.3 가중치(lTX‑2.3‑22b‑dev 또는 lTX‑2.3‑22b‑distilled‑1.1)를 사용하여 더 빠른 실행을 수행할 수 있습니다 Hugging Face 페이지 및 LTX‑Video 저장소의 상위 모델 세부 정보 GitHub 및 논문 arXiv.
  • Gemma 3 12B Instruct 텍스트 인코더와 LTX 2.3 텍스트 프로젝션. ComfyUI의 듀얼 인코더 설정을 통해 강한 준수로 프롬프트를 인코딩하여 LTX‑2.3에 공급합니다. 인코더 카드 Hugging Face 및 ComfyUI 지원 GitHub를 참조하세요.
  • LTX‑2.3 비디오 VAE 및 오디오 VAE. 픽셀 또는 웨이브폼 공간과 모델의 잠재 공간 간의 매핑을 통해 최종 프레임 및 오디오를 디코딩합니다. ComfyUI‑LTXVideo 패키지에 배포되었습니다 GitHub.
  • LTX 2.3 Outpainting IC‑LoRA. LTX‑2.3가 마스크되거나 검은색 영역을 생성 영역으로 취급하도록 조건을 설정하는 공간 확장 LoRA로, 시간에 걸쳐 장면 연속성을 보존합니다. LTXVideo 노드 GitHub에서 제공하는 IC‑LoRA 조건을 활용합니다.
  • 비디오 아웃페인트 전처리기. VACE‑스타일 아웃페인트 노드는 LTX 2.3 Outpainting이 확장된 영역에서 합성을 유도하기 위해 사용되는 새로운 캔버스, 마스크 및 제어 프레임을 계산합니다 GitHub.

Comfyui LTX 2.3 Outpainting 워크플로우 사용 방법#

워크플로우는 다섯 개의 조정된 그룹으로 구성됩니다. VACE OUTPAINT는 새로운 캔버스와 마스크를 제안하고, LTX 2.3 Preprocess는 입력을 준비하며, SAMPLING은 비디오와 오디오를 합성하며, 출력 단계는 최종 MP4를 인코딩합니다. PROMPTING과 MODELS는 병렬로 실행되어 텍스트 조건과 가중치를 제공합니다.

MODELS#

이 그룹은 LTX‑2.3 기본 체크포인트를 로드하고 LTX 2.3 Outpainting IC‑LoRA를 적용하여 모델이 새로운 콘텐츠를 추가할 위치를 학습하도록 합니다. 비디오 및 오디오 VAE는 프레임 및 웨이브폼을 디코딩하도록 초기화됩니다. 모델 상태는 가이더와 샘플러로 다운스트림으로 전달되어 동일한 가중치가 조건화 및 디노이징을 모두 주도합니다. 기본 체크포인트나 다른 IC‑LoRA로 교체하고 싶지 않다면 여기서 아무것도 변경할 필요가 없습니다.

PROMPTING#

긍정적 및 부정적 프롬프트는 듀얼 인코더 설정에 의해 인코딩되며, Gemma 3 12B와 LTX 2.3 텍스트 프로젝션을 쌍으로 이룹니다. 추가된 여백에 나타나기를 원하는 것을 작성하고, 움직임 큐와 조명 방향을 추가하여 아웃페인트된 콘텐츠와 정렬됩니다. 스타일이나 원하지 않는 콘텐츠는 부정적 프롬프트에 넣습니다. 인코더는 나중에 LTX 2.3 Outpainting 가이드와 병합되는 조건 스트림을 생성합니다.

VACE OUTPAINT#

소스 비디오를 로더에 드롭하여 프레임별 이미지를 생성합니다. VACEOutpaint (#5109) 노드는 확장된 캔버스와 새로운 생성 영역을 표시하는 정밀한 마스크를 계산합니다. 그래프는 ImageCompositeMasked (#5110)를 사용하여 원본 프레임을 이 더 큰 캔버스에 합성하여 "유지" 대 "합성" 영역을 명확하게 보여주는 제어 프레임을 생성합니다. 미리 보기 브랜치는 이러한 제어 프레임을 경량 MP4로 조립하여 생성 전에 아웃페인트 기하학을 확인할 수 있도록 합니다. 이 단계의 너비, 높이 및 시퀀스 길이는 다운스트림 잠재 설정을 구동하여 모델이 정확히 확장된 크기로 작동하도록 합니다.

LTX 2.3 Preprocess#

복합 프레임은 LTXVPreprocess (#3336)로 LTX‑2.3에 맞게 정규화됩니다. 이미지‑비디오 앵커링을 원하면 bypass_i2vfalse로 설정하여 LTXVImgToVideoConditionOnly (#3159)가 제어 프레임에서 움직임을 조건화하도록 합니다. 순수한 텍스트‑비디오 아웃페인팅을 위해서는 true로 설정합니다. LTXVConditioning (#1241)은 프롬프트 조건을 첨부하고 비디오 로더에서 프레임 속도를 상속받아 오디오와 비디오를 동기화합니다. 이러한 신호는 LTX 2.3 Outpainting이 마스크된 영역을 어디에서 어떻게 채워야 하는지 정보를 제공하는 LTXAddVideoICLoRAGuide로 흐릅니다.

SAMPLING#

LTXAddVideoICLoRAGuide (#5012)는 프롬프트, 선택적 이미지 조건, 아웃페인트된 제어 이미지 및 IC‑LoRA를 단일 가이드 패키지로 융합합니다. 올바른 프레임 수로 빈 오디오 잠재를 연결하여 오디오가 비디오와 잠금 상태로 생성됩니다. 샘플러는 CFGGuider (#4828)를 사용하여 KSamplerSelectManualSigmas 스케줄로 선택된 디노이저와 함께 프롬프트 준수 및 시간적 매끄러움을 균형 있게 유지합니다. SamplerCustomAdvanced (#4829)는 오디오‑비디오 잠재를 생성한 후 디코딩을 위해 분할합니다.

디코딩 및 내보내기#

VAEDecodeTiled (#4851)은 확장된 해상도에서 타일로 비디오 프레임을 효율적으로 디코딩하고, LTXVAudioVAEDecode (#4848)는 웨이브폼을 재구성합니다. VHS_VideoCombine (#5137)은 프레임과 오디오를 MP4로 결합하여 상속된 프레임 속도로 출력 폴더에 기록합니다. 별도의 미리 보기 브랜치는 최종 실행 전에 빠른 반복을 위해 VACE 제어 비디오를 조립합니다.

Comfyui LTX 2.3 Outpainting 워크플로우의 주요 노드#

VACEOutpaint (#5109)#

대상 캔버스와 아웃페인트 영역을 표시하는 이진 또는 페더링된 마스크를 계산합니다. 와이드스크린 리프레임을 위해 좌우로 확장하거나 수직 변환을 위해 위아래로 확장한 후 미리 보기 비디오에서 확인하세요. 첫 번째 패스에서는 성장을 적당히 유지하고 더 많은 여유 공간이 필요하면 반복하세요. 블랙 또는 명확하게 마스크된 영역이 가장 잘 작동합니다. LTX 2.3 Outpainting은 이러한 영역을 생성 영역으로 취급하도록 훈련되었습니다.

LTXAddVideoICLoRAGuide (#5012)#

LTX 2.3 Outpainting의 핵심인 이 노드는 IC‑LoRA를 주입하고 복합 제어 프레임을 사용하여 마스크된 영역으로의 생성을 편향시킵니다. LoRA 강도를 높여 더 강한 공간 확장 동작을 강제하고, 모델이 원본 콘텐츠를 덮어쓰기 시작하면 줄이세요. 잠재 축소 비율은 로더에서 가져오며, 속도와 디테일을 균형 있게 조정하지 않는 한 그대로 두세요.

CFGGuider (#4828)#

프롬프트에 대한 모델의 준수 정도를 제어합니다. 새로 추가된 여백에서의 준수를 강화하려면 가이던스를 높이고, 움직임이 불안정해지면 낮추세요. 시그마 스케줄과 함께 작은 변화를 고려하세요.

SamplerCustomAdvanced (#4829) 및 KSamplerSelectManualSigmas (#5025)#

디노이징 경로를 정의합니다. 선택된 Euler Ancestral CFG++ 변형은 LTX‑2.3에 대해 선명한 디테일과 부드러운 움직임을 제공합니다. 짧은 수동 시그마 사다리는 원본 프레임의 구조를 보존하면서 아웃페인트된 영역이 일관되게 발전하도록 돕습니다.

VAEDecodeTiled (#4851)#

VRAM을 관리하기 위해 타일로 고해상도 프레임을 디코딩합니다. 심조 인공물을 보게 되면 타일 크기 또는 중첩을 약간 조정하고 다시 실행하세요. 이 노드는 순전히 효율성을 위한 것이며 창의적 결과를 변경하지 않습니다.

VHS_VideoCombine (#5137)#

비디오 프레임과 생성된 오디오 트랙을 상속된 프레임 속도로 결합합니다. 소스 오디오를 선호한다면 그 오디오를 결합기로 라우팅하고 생성된 트랙을 비활성화하세요.

선택적 추가 기능#

  • LTX 2.3 Outpainting을 위한 프롬프트 팁: 새로운 여백에 나타나야 할 콘텐츠를 구체적으로 설명하고, 움직임 동사, 카메라 방향 및 조명 큐를 추가하세요. 부정적 프롬프트는 억제하고자 하는 시각적 인공물에 초점을 맞추어 짧게 유지하세요.
  • 아웃페인트 기하학: 자연스러운 모습을 위해 작은 측면 패드로 시작한 후 최종 비율을 향해 반복하세요. 페더링된 마스크는 하드 에지보다 하늘, 물 또는 나무를 확장할 때 더 잘 블렌딩됩니다.
  • 텍스트‑비디오 대 이미지‑비디오: 텍스트 기반 LTX 2.3 Outpainting의 경우 bypass_i2vtrue로 설정하고, 원본 프레임이 스타일과 레이아웃을 앵커링하도록 하려면 false로 설정하세요.
  • 참고 자료 및 출처: LTX‑2.3 가중치 및 ComfyUI 통합 GitHubHugging Face; VACE‑스타일 아웃페인트 전처리기 GitHub.

감사의 말#

이 워크플로우는 다음의 작업과 리소스를 구현하고 그 위에 구축되었습니다. 우리는 LTX 2.3의 창작자 @CG Pixel에게 Outpainting 워크플로우에 대한 기여와 유지 관리에 대해 감사드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.

리소스#

  • LTX 2.3/Outpainting 워크플로우 소스

참고: 참조된 모델, 데이터 세트 및 코드의 사용은 해당 저자 및 유지 관리자가 제공하는 라이선스 및 조건에 따릅니다.

RunComfy
저작권 2026 RunComfy. All Rights Reserved.

RunComfy는 최고의 ComfyUI 플랫폼으로서 ComfyUI 온라인 환경과 서비스를 제공하며 ComfyUI 워크플로우 멋진 비주얼을 제공합니다. RunComfy는 또한 제공합니다 AI Models, 예술가들이 최신 AI 도구를 활용하여 놀라운 예술을 창조할 수 있도록 지원합니다.