【closerAI ComfyUI】GPT image2+LTX2.3四宫格分镜图视频生成法:高效生产漫剧/短剧的解决方案工作流!-夜雨聆风

【closerAI ComfyUI】GPT image2+LTX2.3四宫格分镜图视频生成法:高效生产漫剧/短剧的解决方案工作流!

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【closerAI ComfyUI】GPT image2+LTX2.3四宫格分镜图视频生成法：高效生产AI漫剧/短剧的解决方案工作流！

大家好，我是Jimmy。

万物GPT image2.0+正是当下提升工作与生产效率的方法。前面也分享了几期关于GPT image2.0的内容，有关于游戏视频生成：GPT-image 2.0 + Seedance 2.0：全网最强 AIGC 组合，打造游戏设计概念原型片！开启“输入即交付”时代！

有关于商品详情页落地页开发：GPT Image 2.0 + Gemini：全网最强电商AI组合，手把手教你10分钟搞定前端开发！高效！10分钟实战！

这期介绍关于GPT image2+LTX2.3四宫格分镜图视频生成法，如果对你有启发，请一键三连支持下我，谢谢！

GPT image2与开源最强的视频生成模型LTX2.3强强联合，打造高效的视频生成！

先看看效果：

好，下面是具体实现方法。

一、GPT image2.0直接生成四宫格分镜图与脚本文案

打开GPT ，加载一张图，输入：

根据参考图生成一张四宫格连贯分镜图。每个画面要有台词，能形成连贯连续的故事情节将宽高比设为 16:9 将宽高比设为 16:9

然后就会得到一张人物一致性超强的连续分镜图！

然后，让它生成每个分镜的脚本文案与台词：

输出一份上面分镜图的脚本给我，总分结构。直接以这样的结构输出给我，示例如下：

“男生戴着粉色小猪帽，坐在游乐园长椅上，小狗在旁边看着他。背景是摩天轮与游乐设施，环境轻松热闹。

镜头建议：中景 / 稳定镜头 / 自然光

台词：「今天难得有空，来游乐园放松一下。」”

然后就得到了每个分镜的脚本内容：

男生戴着粉色小猪帽，坐在游乐园长椅上，小狗在旁边看着他。背景是摩天轮与游乐设施，环境轻松热闹。镜头建议：中景 / 稳定镜头 / 自然光台词：「今天难得有空，来游乐园放松一下。」

男生站在游乐园地图前，一边看地图一边思考，小狗也抬头好奇地看着。远处能看到高高的摩天轮。镜头建议：半身近景 / 轻微推镜 / 环境略虚化台词：「先去坐摩天轮吧，听说能看到最美的风景！」

男生和小狗坐在摩天轮舱内，透过玻璃看向远方城市和天空，视野开阔明亮。镜头建议：内景+外景结合 / 逆光 / 高空视角台词：「哇！原来在高处，世界真的不一样！」

回到地面，男生蹲下轻轻摸小狗，小狗开心地回应，背景是热闹但柔和的游乐园人群。镜头建议：中近景 / 浅景深 / 柔光台词：「最美的风景，不在远方，而在陪伴的每一刻。」

先放着，后面工作流中使用。

二、closerAI LTX-2.3四宫格图生视频工作流（GGUF版本）

此前我们GGUF版本的LTX2.3工作流是单采样高效模式。

这次，由于KJ大佬复现了Prompt Relay 项目：用于多事件视频生成中时间控制的推理时间提示路由。这的作用是在长视频中精准控制不同事件发生的时间点。Prompt Relay 提供了一个低成本、高效率的方案，通过文字精准地“定场”和“转场”。

项目地址：https://gordonchen19.github.io/Prompt-Relay/

KJ复现项目：https://github.com/kijai/ComfyUI-PromptRelay

所以我优化了下工作流，加入了双采样模式。具体工作流如下：

工作流中要先安装KJ的节点：https://github.com/kijai/ComfyUI-PromptRelay

具体模块如下：

1、模型加载区，使用GGUF节点加载LTX量化模型：

2、重点模块：

这个模型主要有：总设置与分镜处理

总设置包括：视频分辨率、帧率、总帧数。其中视频分辨率我使用最张边按比例来计算。可以自己根据视频常规尺寸来配置，如1280、1080、720等。

总帧率就是视频时长，如361/24约15秒。

四宫格分镜处理：将在GPT上生成的四宫格，直接加载进来后会自动分割每个分镜出来，如下图示：

分镜设置：因为总帧数设置是361，KJ的Prompt Relay Encode (Timeline)节点会自动平均分的，它这个节点使用起来很方便且很直观了：

那我们其实就按它平均下来的进行设置，除非你想某个分镜时长长一些或短一些就自行进行左右拉伸或缩短：

然后我们将在GPT上生成的每个分镜的内容复制粘贴到每个分镜提示词中，如下图所示。

然后，再设置下每个分镜的帧数，如下图所示：将它填到左边的输入框中：

然后工作流中其它默认不变就行了。因为逻辑就是先将图缩小一半进行第一次采样生成，再进行前空间放大回来，再进行2次采样生成。默认配置就行。

整体不复杂：

然后执行可以了。我是显存8G，也能稳定生成。

如我生成时长是15秒的：

需要时长：992.14秒

大家作为参考了。

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整体实现方法如上，效果非常赞，特别是搞AI短剧、AI漫剧等都是非常不错本地化运行的解决方案。

上面在四宫格分镜图视频制作中，还有另外一种方法，在runningHug上的无限画布，也能生成分镜与视频

它集成了多个优秀的闭源模型：

在图像与视频生成中，一个节点就能直接调用使用并生成。十分方便，且价格优惠。它通过集成闭源模型简化了工作流程直接输入即所得，速度很快。是一个不错的选择。通过注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151 注册后打开无限画面

关于分镜我也在RH上生成了应用，可通过下方直接使用。

本地算力不够怎么办？

如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn

NanoBanana Pro分镜图应用体验地址：

https://www.runninghub.cn/ai-detail/1998278644248272898

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通过这个链接第一次注册送1000点，每日登录送100点

最后几句：

如果对你有帮助，请一键三连支持下我，感谢

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以上是closerAI团队制作的closerAI LTX-2.3四宫格图生视频工作流（GGUF版本）的介绍，当然，也可以在我们closerAI会员站上获取(查看原文)。

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>/ 作者：JimmyMo

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