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AI 视频Comfy Workflows证据 L1#source-comfy#workflow-method#not-rerun#license-reviewComfyUI

AI on the Lot 2026|LTX 2.3 IC LoRA 联合控制视频编辑

JD创作者Julien Durand | MJM →

这条案例收录的理由是它解决了视频局部编辑里最麻烦的一致性问题。只需要在视频里挑一帧,手动改好比如给人物加一件红色上衣,工作流就能把这处改动传播到整段视频的每一帧,同时用canny边缘控制保住原本的动作和结构不跑偏。对比逐帧手动修图或者重新生成整段视频,这种单帧编辑加全片传播的思路成本低很多,尤其适合服装替换、色彩修正、logo替换这类局部一致性要求高的编辑需求。

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Prompt

AI on the Lot 2026的第二个额外工作流,提供给ComfyUI 101工作坊学员在时间允许时打开跟练。这是一个使用LTX 2.3配合Union Control IC LoRA和canny控制的视频编辑工作流。提供视频中修改过的一帧,工作流会把这处改动传播到整段视频。例如,从一段拳击手赤膊的视频里取一帧,给他画上一件红色上衣,输出视频就会让他全程穿着这件红色上衣。

复用方法

关键决定

关键决定是把视频编辑拆成单帧手动改动加自动传播两步,而不是要求用户对每一帧都做修改。LoadVideo读入原始视频并提取canny边缘图作为结构先验,保证传播过程中人物姿态和画面布局不跑偏;LoadImage单独读入那一帧手动编辑好的参考图,交给Union Control IC LoRA当作外观引导,负责把改动的视觉信息,比如新增的红色上衣,在时间维度上铺开。核心推理节点把LTX 2.3、Union Control IC LoRA和canny控制这三者绑在一起同时生效,canny边缘管结构稳定,IC LoRA管外观替换,两者分工明确。

换到你的题材

可以换的是那一帧手动编辑的具体内容,颜色替换、服装修改、logo替换都是同一套流程能处理的变量,官方描述里举的例子就是给拳击手改上衣颜色。不能动的是参考帧必须来自视频本身这条约束,拿一张完全不相关的图当参考帧,IC LoRA就没有可对齐的结构基础,传播会失败或者出现明显的边缘错位。canny控制的强度也不能关掉或调得过低,它是防止传播过程中动作和结构漂移的主要机制,弱化它会让改动看起来是叠加上去的贴纸,而不是融进原始动作里的自然结果。

容易翻车

复测先看改动是否真的传播到了每一帧,而不是只在参考帧附近的几帧生效,把视频拉到中段和结尾单独截几帧检查颜色或替换物是否还在。其次看动作和结构是否和原视频保持一致,尤其是快速运动或者遮挡较多的片段,这是canny控制是否真正起作用的试金石,如果这些片段出现明显的形变或抖动,说明canny权重需要调高。最后看替换区域和周围画面的融合边缘,自然的传播效果应该看不出编辑痕迹,如果边缘生硬或者颜色不一致,通常是参考帧编辑得不够精细,需要回去重新做那一帧的手动修改。

建议模型

ComfyUI
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成本
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JD

创作者

Julien Durand | MJM

Julien Durand | MJM 的代表作《AI on the Lot 2026|LTX 2.3 IC LoRA 联合控制视频编辑》用 ComfyUI 跑出,成本控制在中等区间。

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Seedance 2.0 + LLM Prompt 助手
AI 视频Comfy Workflowsenigmatic_e →

Seedance 2.0 + LLM Prompt 助手

这条案例值得收录的地方不是最终视频效果,是它示范了一种用LLM做prompt中介的模式。两张参考图和一句简单描述先送进GeminiNode,由它扩写成Seedance 2.0偏好的详细prompt格式,再把这段生成的prompt连同参考图一起喂给ByteDance2ReferenceNode做实际生成,中间还用MarkdownNote把LLM写出来的prompt摊开给人看和改。对经常要为同一个视频模型反复调prompt格式的人,这是一个可以直接复用的LLM辅助生成两段式结构。

提示语

这条工作流使用两张参考图和一段简单文字描述,借助LLM自动生成详细的Seedance 2.0风格prompt。不用再花时间琢磨复杂的prompt结构,工作流会分析你的参考图并自动搭建prompt,让高质量结果的产出更快更简单。内置的LLM助手专门匹配Seedance 2.0效果好的风格和格式,在简化整个流程的同时,你依然对最终输出保有完全的控制权。只需放入参考图,描述你想要的场景或动作,工作流会自动完成prompt生成。

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Tattoo Generator
AI 视频Comfy WorkflowsRob →

Tattoo Generator

这条工作流没有花哨的效果,胜在把纹身设计的沟通痛点解决得很实际。用户在PrimitiveStringMultiline节点里写下一句话想法,ComfySwitchNode负责在blackwork、fine-line、几何图案这几种常见纹身风格间切换,StringConcatenate把想法和风格拼成完整prompt,ResolutionSelector再按patch贴图、sleeve臂纹、flash-sheet闪图这几种常见纹身版式预设画布比例。整套流程本质是给非专业用户搭了一个纹身设计的结构化输入界面。相比直接甩一段描述词,这套方法能让没有prompt经验的人也稳定产出多版可比较的风格化草图,这也是它比同类案例更值得收录的地方,套路能直接搬到别的风格化图像生成需求上。

提示语

把你的纹身设计想法变成真实图像的AI纹身生成器应用。探索多种独特纹身风格,即时获取设计灵感,几秒钟内创作出自定义纹身概念——非常适合规划你的下一个纹身作品。

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复古 16mm 健身有氧 Vlog
AI 视频X2026/07/25𝗦𝗮𝗻𝗶𝗮 →

复古 16mm 健身有氧 Vlog

一个电影感提示词,用于创作怀旧的 21 世纪初风格健身 Vlog,主角为韩国偶像,强调真实的手持摄像机运镜和低保真录像带质感。

Skill · POV / Vlog 临场感

提示语

DV 16mm 手持磁带摄像机 POV 视角,由 CHASE 拍摄,她偶尔把摄像机架在跑步机控制台或附近的长椅上。自然的手部晃动,歪斜的取景,延迟自动对焦,笨拙的变焦,不完美的取景;摄像机始终不入镜。柔和的复古磁带质感,带细微噪点,轻微模糊,低饱和色彩,真实的肤色,健身房灯光周围的柔和光晕,真实的 2000 年代初摄像机美学。基调:充满活力却又疲惫不堪的有氧挑战 Vlog,带有真实反应和俏皮幽默。 CHASE:一位 20 多岁的韩国偶像,扎着黑色长马尾,运动后带有轻微汗水,

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GoodCase.ai · 中文 AI Case 证据库Case 详情页把作品、方法、作者与复测证据放在同一条阅读路径里。
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