n8n + ComfyUI：一键批量图片转视频，效率提升 10 倍

一、前言

在当今数字化时代，内容创作的需求日益增长，尤其是在视频领域。将图片批量转换为视频不仅能够节省大量时间，还能提升内容创作的效率。今天，我们将介绍如何使用 n8n 和 ComfyUI 的强大组合，实现一键批量图片转视频的功能，让你的效率提升 10 倍。

二、n8n + ComfyUI 的强大组合

（一）n8n 简介

n8n 是一个强大的自动化工作流工具，能够帮助你快速构建和执行复杂的工作流。通过 n8n，你可以轻松地将不同的任务串联起来，实现自动化处理。

（二）ComfyUI 简介

ComfyUI 是一个开源的 AI 绘图和视频生成工具，支持多种 AI 模型，能够生成高质量的图片和视频。通过 ComfyUI，你可以轻松地将图片转换为视频。

（三）Running Hub

Running Hub 是一个在线平台，提供了对 ComfyUI 的 API 支持，使得你可以通过 API 调用 ComfyUI 的功能，无需本地部署。

三、一键批量图片转视频的工作流

（一）工作流概述

这个工作流的核心是通过 n8n 调用 Running Hub 上的 ComfyUI API，将图片批量转换为视频。具体步骤如下：

读取图片：从本地文件夹中读取图片。
上传图片到 Running Hub：通过 API 将图片上传到 Running Hub。
调用 ComfyUI API：通过 API 调用 ComfyUI 的图片转视频功能。
下载生成的视频：从 Running Hub 下载生成的视频文件。
保存视频到本地：将下载的视频保存到本地文件夹。

（二）具体步骤

1. 注册并登录 Running Hub

访问 Running Hub 并注册账号，完成实名认证。

2. 创建工作流

在 Running Hub 的工作台中新建一个工作流，命名为 runningHubI2V（图片到视频）。

3. 配置 API 密钥和工作流 ID

获取 API 密钥：在 Running Hub 的控制台中找到你的 API 密钥。
获取工作流 ID：在工作流的 URL 地址中找到工作流 ID。

4. 构建 n8n 工作流

在 n8n 中构建以下节点：

触发节点：设置触发条件，例如文件夹中的图片变化。
配置节点：保存 API 密钥和工作流 ID。
读取图片节点：从本地文件夹读取图片。
上传图片节点：通过 HTTP 请求将图片上传到 Running Hub。
调用 ComfyUI API 节点：通过 HTTP 请求调用 ComfyUI 的图片转视频功能。
等待节点：等待视频生成完成。
查询任务状态节点：通过 HTTP 请求查询任务状态。
下载视频节点：通过 HTTP 请求下载生成的视频。
保存视频节点：将下载的视频保存到本地文件夹。

（三）示例代码

1. 上传图片节点

{
  ""nodes"": [
    {
      ""parameters"": {
        ""url"": ""https://runninghub.cn/api/upload"",
        ""method"": ""POST"",
        ""body"": {
          ""api_key"": ""{{config.apiKey}}"",
          ""file"": ""{{readFile.data}}"",
          ""file_type"": ""image""
        },
        ""headers"": {
          ""Host"": ""runninghub.cn""
        }
      },
      ""name"": ""Upload Image"",
      ""type"": ""n8n-nodes-base.httpRequest"",
      ""typeVersion"": 1,
      ""position"": [
        300,
        200
      ]
    }
  ],
  ""connections"": {}
}

2. 调用 ComfyUI API 节点

{
  ""nodes"": [
    {
      ""parameters"": {
        ""url"": ""https://runninghub.cn/api/start_workflow"",
        ""method"": ""POST"",
        ""body"": {
          ""api_key"": ""{{config.apiKey}}"",
          ""workflow_id"": ""{{config.workflowId}}"",
          ""node_info_list"": [
            {
              ""node_id"": ""21"",
              ""field_name"": ""image"",
              ""field_value"": ""{{uploadImage.data.file_name}}""
            }
          ]
        },
        ""headers"": {
          ""Host"": ""runninghub.cn""
        }
      },
      ""name"": ""Start Workflow"",
      ""type"": ""n8n-nodes-base.httpRequest"",
      ""typeVersion"": 1,
      ""position"": [
        500,
        200
      ]
    }
  ],
  ""connections"": {}
}

3. 查询任务状态节点

{
  ""nodes"": [
    {
      ""parameters"": {
        ""url"": ""https://runninghub.cn/api/task_status"",
        ""method"": ""POST"",
        ""body"": {
          ""api_key"": ""{{config.apiKey}}"",
          ""task_id"": ""{{startWorkflow.data.task_id}}""
        },
        ""headers"": {
          ""Host"": ""runninghub.cn""
        }
      },
      ""name"": ""Check Status"",
      ""type"": ""n8n-nodes-base.httpRequest"",
      ""typeVersion"": 1,
      ""position"": [
        700,
        200
      ]
    }
  ],
  ""connections"": {}
}

4. 下载视频节点

{
  ""nodes"": [
    {
      ""parameters"": {
        ""url"": ""https://runninghub.cn/api/download"",
        ""method"": ""GET"",
        ""headers"": {
          ""Host"": ""runninghub.cn""
        },
        ""body"": {
          ""file_name"": ""{{getResult.data.file_name}}""
        }
      },
      ""name"": ""Download Video"",
      ""type"": ""n8n-nodes-base.httpRequest"",
      ""typeVersion"": 1,
      ""position"": [
        900,
        200
      ]
    }
  ],
  ""connections"": {}
}