工作流教程

SeedVR2: ComfyUI 中的图像和视频放大

学习如何使用 SeedVR2(字节跳动 Seed 开发的一步扩散修复模型)对图像和视频进行放大

ComfyUI SeedVR2 简介

SeedVR2(arXiv:2506.05301,来自字节跳动 Seed)是一种一步式扩散视频修复模型。它通过对真实数据进行对抗训练来高保真地修复和放大图像与视频。SeedVR2 已在 ComfyUI 中原生支持(PR #14424)。

主要功能:

  • 保守放大:在提升清晰度的同时保留原始结构和细节
  • 一步推理:单次前向传播即可完成图像和视频放大
  • 多种模型规模:提供 3B 和 7B 两个版本,支持 FP16、FP8、INT8、NVFP4 和 MXFP8 量化
  • 图像与视频兼顾:支持单张图像放大和视频分辨率增强

SeedVR2 有两种规模。3B 模型 是较小的版本,显存需求较低,适合硬件资源有限的用户。7B 模型 是较大的版本,能提供更高质量的结果,但需要更多显存和处理时间。两者均采用 Apache 2.0 许可证。

模型安装

Comfy-Org SeedVR2 仓库 下载 SeedVR2 检查点并保存到对应的 ComfyUI 文件夹:

将文件放入以下目录:

text
ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   ├── seedvr2_3b_fp16.safetensors
│   │   ├── seedvr2_3b_fp8_e4m3fn.safetensors
│   │   ├── seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_fp16.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_fp8_e4m3fn.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_sharp_fp16.safetensors
│   └── vae/
│   └── seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors

1. 图像缩放(3B INT8)

功能说明: 使用 SeedVR2 3B INT8 模型缩放单张图像。INT8 量化变体在质量和显存占用之间取得了良好平衡。

下载工作流

下载 JSON 或在模板库中搜索 „SeedVR2 3B Int8: Upscale Image“

下载示例图像

获取此工作流的示例输入图像

SeedVR2 3B INT8 缩放预览

1.1 运行步骤

  1. 将图像放入 ComfyUI/input/ 文件夹中,然后在 加载图像 节点中选择它
  2. 在 SeedVR2 模型加载器中选择 seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors 检查点
  3. 点击 队列 或使用 Ctrl(cmd) + 回车 运行

2. 图像缩放(7B INT8)

功能: 使用 SeedVR2 7B INT8 模型缩放单张图像。更大的 7B 模型通过 INT8 量化提供更高质量的结果,同时高效利用 VRAM。

下载工作流

下载 JSON,或在模板库中搜索“SeedVR2 7B Int8: Upscale Image”

下载示例图像

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SeedVR2 7B INT8 缩放预览

2.1 运行步骤

  1. 将图像放入 ComfyUI/input/ 文件夹,并在“加载图像”节点中选择该图像
  2. 在 SeedVR2 模型加载器中选择 seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors 检查点
  3. 点击“队列”或使用 Ctrl(Cmd) + Enter 运行

3. 视频放大(3B INT8)

功能: 使用 SeedVR2 3B INT8 模型对视频进行放大。该工作流在提升分辨率的同时,保持帧间的时间一致性。适用于修复老旧或损坏的素材,以及对低分辨率视频进行放大。

下载工作流

下载 JSON,或在模板库中搜索 "SeedVR2 3B Int8: Upscale Video"

下载示例视频

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3.1 运行步骤

  1. 将您的视频放入 ComfyUI/input/ 文件夹,并在 Load Video 节点中选择它。
  2. 在 SeedVR2 模型加载器中选择 seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors 检查点。
  3. 点击 Queue 或使用 Ctrl(cmd) + Enter 运行。

性能

更高的目标分辨率需要更长的处理时间。与 FP16 相比,INT8 变体提供了高效的推理,并减少了 VRAM 占用。


社区资源

官方原文

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