视频

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本卷收录「视频」类 ComfyUI 官方工作流 216 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

图生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 首尾帧视频 · ct-video_wan2_2_14B_flf2v

人话定义

通过定义开始和结束帧生成平滑的视频过渡。

做法

所需模型：Wan2.2、Wan
模型文件：umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors、wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors、wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
采样：步数 20 · CFG 4 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 40 个、连线 44 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

图生视频·Wan 视频生成 #

视频 · 首尾帧视频 · ct-video_wan_vace_flf2v

人话定义

通过定义开始和结束帧生成平滑的视频过渡。支持自定义关键帧序列。

做法

所需模型：Wan2.1、Wan
模型文件：wan_2.1_vae.safetensors、umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors、wan2.1_vace_14B_fp16.safetensors
采样：步数 20 · CFG 6 · 采样器 uni_pc · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

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图生视频·Wan 运镜控制 #

视频 · 视频转视频 · ct-video_wan2_2_14B_fun_camera

人话定义

使用 Wan 2.2 Fun Camera Control，生成支持平移、缩放、旋转等镜头运动的视频。

做法

所需模型：Wan2.2、Wan
模型文件：wan2.2_fun_camera_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors、wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors、wan2.2_fun_camera_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors、umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
采样：步数 20 · CFG 3.5 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 37 个、连线 50 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生视频·参考视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_happyhorse1_1_r2v

人话定义

使用HappyHorse 1.1从参考图像生成视频，锁定角色和场景外观，同时根据文本提示词控制动作。此工作流接收2张输入图像（角色参考和场景参考），并生成1个视频输出。适用于需要一致角色设计和可控叙事的短片、广告和游戏过场动画。

做法

所需模型：HappyHorse 1.1
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·参考视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_google_gemini_omni_flash_1_1_r2v

人话定义

使用Gemini Omni 1.1 Flash的参考模式生成视频，将多张参考图像中的特定主体融入其中：图像中的角色、产品和物体会出现在场景中，而图像本身绝不会作为帧显示。使用<IMAGE_REF_0>等标签将每张图像绑定到一个角色，将角色参考与风格参考组合，并用自然语言配合原生音频指导场景。非常适合角色驱动的故事、产品植入和品牌一致的内容。

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

图生视频·参考视频 #

视频 · 参考生视频 · ct-api_happyhorse1_0_r2v

人话定义

使用文本提示，从多个参考图像中生成保留主体角色的视频。输入最多9张参考图像和场景描述，生成3-15秒的视频输出。

做法

所需模型：HappyHorse 1.0
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·参考视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_pixverse6_r2v

人话定义

使用PixVerse V6创建参考驱动的视频，生成遵循上传参考素材的风格、动作和主体特征的片段。非常适合在变体中匹配特定的视觉风格，将角色或场景的外观扩展到新的动作，以及从单个来源片段生成一致的品牌内容。

做法

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

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-template_sirolim_image_script_video

人话定义

上传图片以自动生成描述性脚本。该脚本随后将用于通过Kling 3.0 Omni模型创建视频。

做法

所需模型：Google Gemini、Kling O3、Nano Banana 2
工作流规模：顶层节点 15 个、连线 18 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 图生视频 · ct-api_pixverse_i2v

人话定义

使用 PixVerse 将静态图像转为带运动与特效的动态视频。

做法

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

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_bytedance_flf2v

人话定义

使用 ByteDance Seedance 模型，在首尾帧之间生成电影级视频过渡，运动流畅、场景一致，呈现专业级效果。

做法

所需模型：Seedance1.0 Pro、ByteDance
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_pixverse6_i2v

人话定义

使用PixVerse V6将静态图像转换为动态视频片段，生成时长最长15秒、分辨率从360p到1080p的画面。支持多种宽高比、集成音频生成和多镜头方向，实现连贯的叙事流程。非常适合社交媒体广告、产品演示和短视频叙事。

做法

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

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-templates_ohneis_i2v

人话定义

它展示了如何从一个简单的提示词开始，使用电影级图像模型生成韦斯·安德森风格的图像，然后通过Nano Banana增强纹理和详情，最后使用当前最好的视频模型Kling 3.0将其转化为视频。

做法

所需模型：Kling 2.6、Nano Banana Pro、Z-Image-Turbo
模型文件：qwen_3_4b.safetensors、ae.safetensors、z_image_turbo_bf16.safetensors
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 res_multistep · 调度 simple
画面尺寸：1088×1920
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_happyhorse1_1_i2v

人话定义

使用HappyHorse 1.1将静态首帧动画化为带有同步音频的短视频，输入1张图像并生成1个视频输出。非常适合电商产品演示、品牌营销内容和短篇系列剧集。

做法

所需模型：HappyHorse 1.1
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 图生视频 · ct-template_animate_diff_loops

人话定义

上传一张图片即可获得无缝循环动画

做法

所需模型：IP Adapter
模型文件：CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors、realismByStableYogi_v4LCM.safetensors
采样：步数 10 · CFG 1.5 · 采样器 lcm · 调度 ddim_uniform
采样：步数 11 · CFG 1.5 · 采样器 lcm · 调度 sgm_uniform
画面尺寸：512×1024
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 25 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 图生视频 · ct-video_capybara_v0_1_image_to_video

人话定义

上传一张图片并提供文字指令。生成一个新视频，其中输入内容会根据您的指令进行编辑，同时保持结构和时间连贯性。

做法

所需模型：Capybara
模型文件：capybara_v0.1.safetensors、qwen_2.5_vl_7b.safetensors、byt5_small_glyphxl_fp16.safetensors、hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors、sigclip_vision_patch14_384.safetensors
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 图生视频 · ct-video_causal_forcing_i2v

人话定义

输入文本提示词并选择一个模型检查点。使用因果强制或因果强制++，通过1到4个推理步骤生成高质量视频。

做法

所需模型：Wan2.1
模型文件：causal_forcing-framewise.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors、umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_bytedance_image_to_video

人话定义

使用 ByteDance Seedance 模型将静态图像转为动态视频，分析图像结构并生成自然运动，视觉风格一致、序列连贯。

做法

所需模型：Seedance1.0 Pro、ByteDance
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-templates_mjm_airt_machine_api

人话定义

上传图片以生成一个独特的循环AI视频。该工作流使用LLM创建提示词，采用Kling3.0进行视频生成，并将片段拼接成无缝的最终循环。

做法

所需模型：Google Gemini、Kling 3.0、Z-Image-Turbo
模型文件：z_image_turbo_bf16.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、ae.safetensors、4x-UltraSharp.safetensors、Z-Image\Z-Image_Turbo_MJM_Cartoon_Red_Background.safetensors、Z-Image\Z-Image_Turbo_MJM_Colorful_Samurai_Reg_mjmclrsmr.safetensors
采样：步数 9 · CFG 1 · 采样器 res_multistep · 调度 simple
画面尺寸：1024×1824
工作流规模：顶层节点 62 个、连线 99 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 首尾帧视频 · ct-templates_mjm_airt_machIne

人话定义

上传任意图像以生成独特的循环AI视频。该工作流使用LLM创建五个提示，生成图像和视频片段，并将它们拼接成最终的无缝循环。

做法

所需模型：Wan2.2、Z-Image-Turbo
模型文件：z_image_turbo_bf16.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、ae.safetensors、4x-UltraSharp.safetensors、wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors等 12 个
采样：步数 9 · CFG 1 · 采样器 res_multistep · 调度 simple
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1824
工作流规模：顶层节点 71 个、连线 141 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-txt_to_image_to_video

人话定义

通过首先从文本提示创建图像来生成视频。

做法

所需模型：SVD、Stability
模型文件：sd_xl_base_1.0.safetensors、svd_xt.safetensors
采样：步数 20 · CFG 2.5 · 采样器 euler · 调度 karras
采样：步数 15 · CFG 8 · 采样器 uni_pc_bh2 · 调度 normal
画面尺寸：1024×576
工作流规模：顶层节点 15 个、连线 21 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

图生视频·视频生成 #

视频 · 图生视频 · ct-api_pixverse_template_i2v

人话定义

使用 PixVerse 将静态图像转为带运动与特效的动态视频。

做法

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

图生视频·视频生成 #

视频 · 图生视频 · ct-video_kandinsky5_i2v

人话定义

一款轻量级2B模型，可根据英文和俄文提示生成高质量视频。

做法

所需模型：Kandinsky
模型文件：kandinsky5lite_i2v_5s.safetensors、hunyuan_video_vae_bf16.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、clip_l.safetensors
采样：步数 50 · CFG 5 · 采样器 euler_ancestral · 调度 beta
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_google_gemini_omni_flash_i2v

人话定义

使用 Gemini Omni Flash 从两张图像生成视频，它通过自然语言提示控制时长和比例。该工作流接受 2 张输入图像并产生 1 个视频输出。非常适合通过对话式提示创建品牌短片、动态社交媒体内容和迭代视频编辑。

做法

所需模型：Gemini Omni
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_google_gemini_omni_flash_1_1_i2v

人话定义

使用Gemini Omni 1.1 Flash从文本提示或参考图像生成视频，这是一个多模态模型，可处理文生视频、图生视频、关键帧插值以及自然语言迭代视频编辑。输出单个MP4视频，可选音频，支持宽高比、最高4K分辨率以及场景扩展。非常适合电影叙事、产品可视化和快速视频原型制作。

做法

所需模型：Gemini Omni 1.1 Flash
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_happyhorse1_0_i2v

人话定义

使用 HappyHorse-1.0-I2V 从图像生成高质量流畅视频，动态渲染逼真，文本与图像语义理解准确。

做法

所需模型：HappyHorse 1.0
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·视频生成 #

视频 · 首尾帧视频 · ct-templates-6-key-frames

人话定义

使用 6 个关键帧生成流畅视频，自动补全帧间动作并无缝拼接。

做法

所需模型：Wan2.2
模型文件：umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors、wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 15 个、连线 17 条 · 下载工作流 JSON

抠像·VEED 视频去背景 #

视频 · 抠像 · api-veed_remove_video_background

人话定义

VEED 视频去背景模板：移除视频背景并输出带透明通道的结果，便于后续合成。云端 API 节点。

做法

所需模型：VEED Remove Background
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Clarity Crystal 视频超分 #

视频 · 放大修复 · api-clarity_ai_crystal_video_upscale

人话定义

Clarity AI Crystal 视频超分模板：载入视频后调用 Crystal 放大节点提升分辨率与细节，再保存输出。云端 API 节点。

做法

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

文生视频·FastH3 视频 #

视频 · 文生视频 · ct-video_fastvideo_fasth3_t2v

人话定义

使用蒸馏八步模型直接从文本生成同步的视频和音频，输出一个视频，无需任何文件输入。非常适合快速文生视频原型设计、音视频内容创作以及创意叙事，在这些场景中，快速生成比最大细节更重要。

做法

所需模型：MiniMax H3
模型文件：minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors、minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors、fastvideo_fasth3_8step_v2_pruned_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·FLUX 3 Max 文生视频 #

视频 · 文生视频 · api-flux3_max_t2v

人话定义

FLUX 3 Max 文生视频模板：输入提示词直接生成视频并保存，两节点极简流程。云端 API 节点，需相应凭据。

做法

所需模型：FLUX 3 Max
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·FLUX 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_bfl_flux3_t2v

人话定义

使用FLUX 3从单个文本提示词生成完整视频，该模型可将自然语言扩展为带有同步音频的完整场景，无需参考图像或复杂设置。输出1个720p、24fps、时长5至20秒的视频，支持从9:16到21:9的任何宽高比，并内置声音设计。非常适合快速制作社交媒体短片、广告样片和概念影片，这些内容需要逼真的动作和电影风格。

做法

所需模型：Flux.3 Video
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Grok 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-api_grok_imagine_video_1_5_lite_t2v

人话定义

使用 Grok Imagine Video 1.5 Lite 从提示词生成最长 15 秒的视频，这是 Imagine Video 1.5 的蒸馏加速版本，支持原生音频以及 480p、720p 或 1080p 输出，并提供七种宽高比。无需输入文件，输出一个视频。非常适合社交短片、广告样稿以及快速迭代，在这些场景中不值得等待完整质量的渲染。

做法

所需模型：Grok Imagine Video
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·HeyGen 视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_heygen_video_1_t2v

人话定义

使用 HeyGen Video 1.0，根据文本提示词生成一段 5-15 秒的 CLIP，包含同步的对话和声音，支持 480p 或 768p 分辨率、六种宽高比中的任意一种，无需输入文件。输出一个视频。非常适合口播台词与环境声音需要与场景匹配的 UGC 风格口播 CLIP、产品讲解和社交短视频广告。

做法

所需模型：HeyGen
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·HeyGen 视频 #

视频 · 云端 API · ct-api_heygen_avatar_video

人话定义

通过文本提示词或上传的图像，利用HeyGen的虚拟形象生成技术创建AI虚拟形象视频，输出单个说话人视频。您可以保存虚拟形象ID以便在未来的视频中重复使用。适用于个性化数字主持人、社交媒体内容创作以及无需录制真人演员的多语言视频制作。

做法

所需模型：HeyGen
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Kling 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_kling2_6_t2v

人话定义

将你的故事转化为含对话、音乐、音效和环境音的视频

做法

所需模型：Kling、Kling 2.6
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Kling 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_kling_o3_t2v

人话定义

上传文本、音频或图像，生成同步音频、角色一致性和故事板控制的15秒视频。

做法

所需模型：Kling O3
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Kling 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_kling_omni_t2v

人话定义

用 Kling O1 文本生成视频。

做法

所需模型：Kling O1
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·LTX 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-ltxv_text_to_video

人话定义

从文本提示生成视频。

做法

所需模型：LTX-0.9.5
模型文件：t5xxl_fp16.safetensors、ltx-video-2b-v0.9.safetensors
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 14 个、连线 15 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

文生视频·LTX 视频生成 #

视频 · 视频 · ct-video_ltx2_5_t2v

人话定义

使用LTX-2.5从文本提示词生成电影级视频，这是一个生产就绪的扩散模型，可输出单个视频文件，并支持可选的空间放大以增强分辨率。非常适合电影预可视化、商业故事板以及高容量内容创作流程。

做法

所需模型：LTX-2.5
模型文件：ltx-2.5-latent-spatial-upscaler-x2-bf16-1.0.safetensors、ltx-2.5-22b-distilled-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors、ltx-2.5-video-vae-bf16.safetensors、ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors、gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-comfy-int8-convrot.safetensors、gemma4_e2b_it_int8_convrot.safetensors
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·LTX 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_ltx2_5_t2v

人话定义

使用LTX 2.5从文本生成视频，这是为快速、高质量制作工作而构建的最新视频模型。输入提示词即可获得具有清晰细节、准确运动以及支持原生多镜头场景的电影级片段，这些场景在切换时能保持角色和风格的一致性。

做法

所需模型：LTX-2.5
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·LTX 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-video_ltx2_t2v_distilled

人话定义

使用LTX-2蒸馏模型将文本提示生成高质量视频，音视频同步。专为快速生成优化，同时保持质量。支持表情口型、动态动作，生成速度更快。

做法

所需模型：LTX-2、Lightricks
模型文件：ltx-2-19b-distilled.safetensors、ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-left.safetensors、ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors、gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors
画面尺寸：960×544 · 121 帧
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·LTX 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-video_ltx2_3_t2v

人话定义

根据文本提示词生成视频，可选择使用图像作为参考。获得高质量视频，支持改进的动态、音频和细节，针对竖屏或横屏格式进行了优化。

做法

所需模型：LTX-2.3、Lightricks
模型文件：ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensors、ltx_2.3_22b_distilled_1.1_lora_dynamic_fro09_avg_rank_111_bf16.safetensors、ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors、gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors、gemma-3-12b-it-abliterated_lora_rank64_bf16.safetensors
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·LTX 视频生成 #

视频 · 文生视频 · ct-video_ltx2_t2v

人话定义

使用LTX-2将文本提示生成高质量视频，音视频同步，支持表情口型和动态动作。

做法

所需模型：LTX-2、Lightricks
模型文件：ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors、gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors、ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors、ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors、ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-left.safetensors
画面尺寸：768×512 · 97 帧
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生视频·Luma 视频生成 #

视频 · 云端 API · ct-api_luma_ray3_3_t2v

人话定义

使用Luma Ray 3.2从文本提示生成电影级视频，通过提供之前运行的生成ID可进行视频扩展。非常适合创建短片序列、营销内容和迭代视频优化。

做法

所需模型：Luma
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

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