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创作者 · Julien Durand | MJM
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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。
适用模型与稳定度
建议模型
继续探索
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。
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。
一份为 Seedance 2.5 编写的高度详细视频提示词，模仿一名女子遛狗时用 handheld 16mm 拍摄的模拟胶片晨间 vlog，重点呈现真实瑕疵与胶片质感。
提示语
CAMERA: Handheld DV 16mm 日常 vlog 影像。视频必须以她牵着狗走出公寓楼，同时伸直手臂用 selfie mode 举着相机开始。最初 20–30 秒全部采用 handheld。之后，她偶尔会把相机放在公园长椅、低矮石墙、野餐桌或地面上，以拍摄 wider shots。全程保留轻微的 handheld shake、构图漂移、autofocus hunting、仓促的 reframing、不均匀的 zooms、exposure breathing、短暂
