API ВЕГА

Навык направляет запросы на генерацию с позой или движением в подходящую модель RunComfy через CLI. Для видео он переносит движение из референсного ролика на персонажа, для изображений — создаёт генерацию с условием по OpenPose, DWPose, depth map или canny-контролю.

Возможности

  • Выбирает маршрут для видео или изображения и учитывает, нужна ли стилизованная или фотореалистичная генерация.
  • Для переноса движения использует Kling 2-6 Motion Control Pro или Standard.
  • Для стилизованной анимации с pose conditioning поддерживает Wan 2-2 Animate.
  • Для изображений использует Z-Image Turbo ControlNet LoRA с pose skeleton, depth map или canny edge.
  • Для нескольких условий, например pose + depth + reference image, подсказывает подходящие ComfyUI workflows. Они доступны в RunComfy ComfyUI cloud, а не через CLI.

Когда использовать

  • Нужно перенести танец, спортивное движение или другую хореографию из видео на нового персонажа.
  • Нужно сгенерировать персонажа в заданной позе по OpenPose или DWPose.
  • Нужно зафиксировать композицию по depth map или canny edge.
  • Запрос требует нескольких условий ControlNet одновременно.

Установка

npx skills add https://github.com/prime-skills/runcomfy-agent-skills --skill controlnet-pose

Примеры

Перенос движения из видео на изображение персонажа:

runcomfy run kling/kling-2-6/motion-control-pro \
  --input '{
    "reference_video_url": "https://your-cdn.example/source-performance.mp4",
    "character_image_url": "https://your-cdn.example/target-character.png"
  }' \
  --output-dir ./out

Генерация изображения по OpenPose-контролю:

runcomfy run tongyi-mai/z-image/turbo/controlnet/lora \
  --input '{
    "prompt": "A samurai in battle stance, traditional armor, cherry-blossom forest background, cinematic 35mm",
    "control_image_url": "https://your-cdn.example/openpose-skeleton.png"
  }' \
  --output-dir ./out