视频工具

画布文件 · 共 43 条

本卷收录「视频工具」类 ComfyUI 官方工作流 43 个，按名称排序；每条依次给出说明、做法（所需模型、关键参数、下载）、官方教程链接和相关工作流，缺项不显示。

本卷通用出处（条目里不再重复）：数据源：Comfy 官方模板 · MIT

抠像·Bria 背景消除 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_bria_remove_video_background

人话定义

上传视频以移除其背景，并替换为您选择的颜色。生成一个主体分离且带有新纯色背景的视频。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

视频工具 · 云端 API · ct-utility-bria_remove_video_background

人话定义

上传视频以移除背景。生成透明或纯色背景的新视频。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_bria_video_replace_background

人话定义

上传视频和背景图片。检测主要主体，并用提供的图片替换原始背景。适用于内容创作、虚拟制作和视频项目中的背景清理。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_bria_remove_video_background_transparent

人话定义

上传视频并生成透明背景的帧，输出图像和遮罩序列以及支持透明度通道的WebM视频。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

视频工具 · 移除背景 · ct-api_bria_video_green_screen

人话定义

上传视频以生成带有透明或纯色背景的绿幕版本。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

抠像·SAM3 主体抠像 #

视频工具 · 元素分割 · ct-utility_video_segment_sam3

人话定义

使用SAM3模型从视频中分割出主要主体或内容，隔离特定对象或区域。输入视频并接收分割后的掩码输出。

做法

所需模型：SAM3
模型文件：sam3.1_multiplex_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

放大修复·FLUX 超分增强 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_bfl_flux_video_upscale

人话定义

使用 FLUX 3 超分辨率将视频片段放大至 1080p、2K 或 4K，提供保持来源保真度的精确模式和增强精细细节的创意模式。它接受 1 个视频输入，最长 20 秒，并生成 1 个放大的 mp4 输出，可选用提示词引导细节增强。非常适合修复低分辨率素材、为大屏幕投放准备片段，以及为 AI 生成的视频增添清晰度。

做法

所需模型：Flux
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·LTX 超分增强 #

视频工具 · 视频编辑 · ct-template_ltx2_3_lora_restore_archival_footage

人话定义

上传输入视频或存档素材，一键修复。

做法

所需模型：LTX-2.3
模型文件：ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors、gemma_3_12B_it.safetensors、ltx-2.3-22b-dev.safetensors
画面尺寸：960×544 · 121 帧
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·RTX 视频超分 #

视频工具 · 视频超分辨率 · ct-utility_nvidia_rtx_video_enhance

人话定义

上传视频，在一次处理中串联 Nvidia 的三个 RTX 视频节点：超分辨率放大、帧生成和 SDR 转 HDR 转换，全部在你的 Nvidia RTX GPU 上本地运行。专为 VFX 艺术家和专业视频创作者打造。

做法

工作流规模：顶层节点 10 个、连线 12 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_topaz_video_enhance

人话定义

使用Topaz AI增强视频。支持使用Starlight (Astra) Fast模型进行分辨率放大，以及使用apo-8模型进行帧插值。

做法

所需模型：Topaz
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

视频工具 · 视频超分辨率 · ct-api_topaz_starlight_precise25

人话定义

上传视频以使用Topaz Starlight Precise 2.5模型增强其分辨率。与上一个版本相比，此工作流可产生更清晰的4K输出，并减少伪影。

做法

所需模型：Topaz
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_topaz_astra2

人话定义

使用Astra 2的创意扩散放大GenAI已生成的视频素材，添加动态细节和纹理。调整创意度、锐度和基于提示词的引导，实现对AI已生成内容的精确风格化。

做法

所需模型：Topaz
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

视频工具 · 视频超分辨率 · ct-utility_seedvr2_video_upscale

人话定义

上传视频，使用SeedVR2模型放大并增强其分辨率，实现高清输出。

做法

所需模型：SeedVR2
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

放大修复·超分增强 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_wavespeed_flshvsr_video_upscale

人话定义

上传视频以将其放大至720p、1080p、2K或4K。该工作流增强细节、减少伪影，并确保运动连贯，输出高质量、自然的效果。

做法

所需模型：FlashVSR、WaveSpeed
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

视频工具 · 视频超分辨率 · ct-utility_video_upscale

人话定义

上传视频并使用Wan万相将其放大到更高分辨率

做法

所需模型：Wan2.2
工作流规模：顶层节点 13 个、连线 12 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

放大修复·超分增强 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_bytedance_vcube_video_enhance

人话定义

使用字节跳动vCube提升视频质量，这是一款AI驱动工具，通过镜头自适应处理来升级和修复素材，修复压缩伪影和颜色失真，同时保留原始纹理。非常适合改善UGC片段、优化AIGC内容，并以鲜艳清晰的效果修复经典影片。

做法

所需模型：ByteDance
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

视频工具 · 视频超分辨率 · ct-utility_seedvr2_3b_int8_upscale_video

人话定义

使用SeedVR2 3B Int8（一种单步扩散模型）放大和修复视频素材，该模型可在保持帧间时间一致性的同时提升分辨率。此工作流接受一个降质视频作为输入，并输出一个高分辨率修复视频。适用于修复老旧或降质素材、放大低分辨率视频以及增强存档媒体。

做法

所需模型：SeedVR2
模型文件：seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors、seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors
采样：步数 1 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

视频工具 · 视频超分辨率 · ct-utility-gan_upscaler

人话定义

上传视频以使用快速GAN模型进行放大。输出分辨率由您选择的模型决定（例如2倍或4倍）。为获得最佳效果，请先放大，再调整到目标分辨率。

做法

所需模型：Real-ESRGAN
模型文件：RealESRGAN_x4plus.safetensors
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

放大修复·超分增强 #

视频工具 · 视频超分辨率 · ct-utility_hitpaw_video_enhance

人话定义

上传视频以增强和放大。输出更清晰、时间一致性更好的恢复结果，并支持可选的人像增强。

做法

所需模型：HitPaw
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Depth 深度 #

视频工具 · 控制网 (ControlNet) · ct-utility_depth_anything3_video_depth_estimation

人话定义

上传1张图像以生成深度图，用于视频深度估计。输出一张经过深度处理的图像，可直接用于下游工作流。非常适合需要深度控制的视频生成使用例、3D场景预处理以及动画深度映射。

做法

所需模型：Depth Anything v3
模型文件：depth_anything_3_mono_large.safetensors
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Depth 深度 #

视频工具 · 控制网 (ControlNet) · ct-utility-depthAnything-v2-relative-video

人话定义

将视频转换为时间稳定的深度图

做法

所需模型：Depth Anything v2
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

视频转视频·Grok 视频扩展 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_grok_video_extend

人话定义

上传一段短视频和一个描述下一场景的文本提示词。使用 Grok 扩展生成无缝的视频扩展。

做法

所需模型：Grok
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 扩图重绘 #

视频工具 · 外绘 · ct-template_ltx2_3_lora_video_outpainting

人话定义

使用LTX 2.3视频扩图IC LoRA进行视频扩图。向任意方向展开您的视频！

做法

所需模型：LTX-2.3
模型文件：ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensors、ltx-2.3-22b-distilled-lora-384.safetensors、gemma_3_12B_it.safetensors、ltx-2.3-22b-ic-lora-outpaint.safetensors
画面尺寸：960×544 · 121 帧
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 10 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 视频重绘 #

视频工具 · 视频编辑 · ct-template_ltx2_3_remove_watermark_from_video

人话定义

上传带有水印的输入视频，一键去除水印

做法

所需模型：LTX-2.3
模型文件：ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors、gemma_3_12B_it.safetensors、ltx-2.3-22b-dev.safetensors
画面尺寸：960×544 · 121 帧
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 视频重绘 #

视频工具 · 视频编辑 · ct-template_ltx2_3_obscura_remova_lora_remove_object_from_video

人话定义

上传一个输入视频和提示词，以从视频前景中移除物体。

做法

所需模型：LTX-2.3
模型文件：gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors、ltx-2.3_text_projection_bf16.safetensors、ltx-2.3-22b-dev_transformer_only_bf16.safetensors、ltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensors、ltx23-obscura_remova.safetensors
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 euler_ancestral_cfg_pp · 调度 linear_quadratic
画面尺寸：1152×768 · 121 帧
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·LTX 视频重绘 #

视频工具 · 视频编辑 · ct-template_ltx2_3_lora_remove_subtitles_from_video

人话定义

上传带有字幕或文字遮挡的输入视频，一键去除文字元素。

做法

所需模型：LTX-2.3
模型文件：ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors、gemma_3_12B_it.safetensors、ltx-2.3-22b-dev.safetensors
画面尺寸：960×544 · 121 帧
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·SD 姿态提取 #

视频工具 · 姿态图 · ct-utility_sdpose_ood_video_to_pose_map

人话定义

上传视频以提取姿态关键点并生成姿态图。该工作流支持多人检测，并使用增强型SDPose模型进行精确的全身特征提取。

做法

所需模型：SDPose-OOD
模型文件：sdpose_wholebody_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·SD 姿态提取 #

视频工具 · 姿态图 · ct-utility_sdpose_multi_person_video

人话定义

上传视频以检测人体姿态。支持在同一场景中检测单人和多人。

做法

所需模型：SDPose-OOD
模型文件：sdpose_wholebody_fp16.safetensors、rt_detr_v4-x-hgnet_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 12 个、连线 14 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·Vidu 视频重绘 #

视频工具 · 视频 · ct-api_vidu_video_extension

人话定义

上传视频并使用Vidu Q2模型将其延长至7秒，并将分辨率提升至1080p。

做法

所需模型：Vidu Q2、Vidu
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·图像编辑 #

视频工具 · 云端 API · ct-api_beeble_switchx_video_edit

人话定义

上传一个来源视频和一张参考图，然后提供一个描述所需环境和光照的提示词。生成一个编辑后的视频，其中遮罩区域遵循您的提示词和参考图，而未遮罩区域保留原始像素和运动，同时生成一个用于合成的透明度遮罩。

做法

所需模型：SwitchX
工作流规模：顶层节点 10 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·姿态提取 #

视频工具 · 姿态图 · ct-utility-openpose-video

人话定义

将视频转换为时间稳定的姿态控制图

做法

所需模型：DWPose
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

视频转视频·局部重绘 #

视频工具 · 视频编辑 · ct-utility_void_video_inpainting

人话定义

上传视频并遮罩您要移除的对象。生成一个干净的视频，其中该对象及其物理交互已被删除。

做法

所需模型：VOID
模型文件：sam3.1_multiplex_fp16.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、cogvideox_vae.safetensors、raft_large_C_T_SKHT_V2-ff5fadd5.safetensors、void_pass2.safetensors、void_pass1.safetensors
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

视频转视频·视频扩展 #

视频工具 · 视频扩展 · ct-api_google_gemini_omni_flash_1_1_extend

人话定义

通过Gemini Omni 1.1 Flash，每步可将现有视频延长最多10秒，总时长可达40秒。模型会分析最后10秒的上下文，在场景从上次结束处继续时保持角色、动作和音频连贯。可选附加参考图像，在故事中途引入新角色。适用于上传的剪辑和之前已生成的视频；用自然语言描述场景应如何继续。非常适合更长的叙事、场景分支和迭代式故事创作。

做法

所需模型：Gemini Omni 1.1 Flash
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·视频扩展 #

视频工具 · 视频扩展 · ct-api_seedance2_5_video_extend

人话定义

通过生成新片段向前或向后扩展现有视频，无缝保留原始角色、场景和宽高比。源视频必须为1.9–30秒，您可以指定新片段的时长（4–30秒，默认5秒），输出格式为MP4或MOV。非常适合继续未完成的素材、创建扩展叙事序列以及构建更长的剪辑链。

做法

所需模型：Seedance 2.5
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 视频补帧 · ct-utility_video_frame_interpolation

人话定义

上传视频并选择RIFE或FILM帧插值模型，以生成更流畅、更高帧率的视频输出。

做法

所需模型：FILM、RIFE
模型文件：film_net_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

实例

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视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 视频补帧 · ct-utility_gimm_frame_interpolation

人话定义

在现有视频帧之间生成中间帧，以创建更流畅的运动。输入视频并获得流畅、更高帧率的输出，而无需改变总时长。

做法

工作流规模：顶层节点 4 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 视频补帧 · ct-utility-frame_interpolation-film

人话定义

让低帧率视频变流畅。

做法

工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 图像修复 · ct-templates_shane_change_any_objects

人话定义

使用简单的提示词遮罩视频中的特定对象，并通过提示词或可选的参考图替换该对象。所用模型：SAM3 + Wan万相 2.1 VACE 局部重绘

做法

所需模型：SAM3 + Wan万相 2.1 VACE 局部重绘
模型文件：umt5-xxl-enc-bf16.safetensors、Wan2_1_VAE_bf16.safetensors、Wan21_CausVid_14B_T2V_lora_rank32_v2.safetensors、wan2.1_vace_14B_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 30 个、连线 43 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 云端 API · ct-template_sirolim_seamless_loop

人话定义

上传视频片段以生成无缝循环视频输出。

做法

所需模型：Wan2.1 VACE
模型文件：umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors、wan2.1_vace_14B_fp16.safetensors、Wan21_T2V_14B_lightx2v_cfg_step_distill_lora_rank32.safetensors
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 14 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 云端 API · ct-template_horizontal_vertical_extension

人话定义

将任何视频扩展到自定义宽高比。将垂直视频转换为水平格式，反之亦然。包含易于使用的应用程序模式。

做法

所需模型：Kling O3
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 控制网 (ControlNet) · ct-utility-normal_crafter-video

人话定义

将视频转换为时序稳定的法线贴图

做法

工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

视频转视频·视频重绘 #

视频工具 · 视频 · ct-templates_purz_crossfade

人话定义

使用交叉淡入淡出效果平滑融合两个视频序列。输入两个图像序列并定义过渡长度和混合模式。输出一个合并后的单一视频序列。

做法

工作流规模：顶层节点 6 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

风格化·线稿提取 #

视频工具 · 控制网 (ControlNet) · ct-utility-lineart-video

人话定义

将视频转换为线稿/Canny边缘检测，用于控制处理器

做法

工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

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