O Fácil Ampliador de Vídeo para Filmagens é um pipeline simplificado do ComfyUI por Mickmumpitz que melhora a clareza, textura e resolução percebida de vídeos existentes com configuração mínima. Combina super-resolução rápida, nitidez amigável a detalhes e refinamento por difusão Wan 2.x para restaurar estruturas finas enquanto mantém o movimento natural. Seja modernizando gravações de arquivo, melhorando clipes gerados por IA ou preparando masters de entrega, o fluxo de trabalho do Fácil Ampliador de Vídeo para Filmagens enfatiza a consistência entre quadros, transições suaves entre lotes e saída confiável.
O fluxo de trabalho aceita um único vídeo de entrada, lê automaticamente sua taxa de quadros, gera ou aceita uma sugestão guia e processa quadros em lotes mescláveis para que longas sequências permaneçam contínuas. Você pode escolher um modelo GGUF leve para sistemas com baixa VRAM ou um FP8 UNet para máxima fidelidade, e então direcionar o refinamento com um controle de criatividade simples. Os resultados finais são salvos como um vídeo ampliado, com um caminho opcional de sequência de imagens para grandes projetos.
O pipeline segue um caminho claro da entrada à saída e organiza controles em grupos para que você sempre saiba onde ajustar qualidade, velocidade e comportamento de memória.
Este grupo inicializa a pilha de modelos principais e permite que você escolha entre o FP8 safetensors UNet ou um UNet quantizado GGUF para Wan 2.2. Use o caminho GGUF quando a VRAM estiver apertada ou o FP8 UNet quando você quiser a mais alta fidelidade. O Wan 2.1 VAE e o codificador de texto UMT5-XXL são carregados aqui para que sugestões possam guiar a etapa de difusão posterior. Se você planeja usar um LoRA, carregue-o neste grupo antes de executar.
Insira seu clipe de origem com VHS_LoadVideo (#130). O fluxo de trabalho lê a taxa de quadros da fonte via VHS_VideoInfo (#298) para que a renderização final corresponda à cadência do movimento. Defina sua largura e altura alvo, escolha se deseja habilitar o modo de alta qualidade e ajuste o controle de criatividade para decidir quão estritamente o refinamento deve aderir à sua entrada. Para clipes longos, defina quadros por iteração e um valor de sobreposição para mesclar lotes de forma limpa, e habilite a opção de salvar sequência de imagens quando você quiser máxima estabilidade ou estiver trabalhando em resolução muito alta.
Você pode digitar uma sugestão personalizada ou deixar o fluxo de trabalho construir uma para você. Um único quadro é amostrado e legendado por Florence2Run (#147), então levemente reescrito por StringReplace (#408) e mesclado com qualquer texto personalizado via JoinStrings (#339). A sugestão combinada é mostrada por ShowText|pysssss (#135) e passada para Positive Prompt (#3), enquanto Negative Prompt (#4) contém termos de redução de artefatos. Isso mantém as sugestões consistentes e rápidas de gerenciar, especialmente para trabalhos em lote.
Os quadros são pré-ampliados com ImageUpscaleWithModel (#303) usando RealESRGAN, então redimensionados precisamente com ImageScale (#454) para sua resolução alvo. Image Sharpen FS (#452) restaura a nitidez das bordas quando necessário e ImageAddNoise (#421) adiciona um pequeno ruído controlado que ajuda a passagem de difusão a reconstruir microtextura realista. O modelo WAN é preparado com WanVideoNAG (#115) e ModelSamplingSD3 (#419), então UltimateSDUpscaleNoUpscale (#126) realiza refinamento guiado por sugestão em blocos que respeita a estrutura global e a continuidade do movimento.
Vídeos longos são divididos automaticamente em lotes mescláveis. Este subgrafo calcula o número de iterações, mostra-o em “Número de Iterações” e monta cada lote de imagens considerando sua configuração de sobreposição. Nas fronteiras entre lotes, ImageBatchJoinWithTransition (#244) mistura quadros para que a emenda seja discreta. Use mais sobreposição quando cortes forem óbvios e reduza para acelerar quando as cenas forem estáveis.
Quando “Salvar Sequência de Imagem” está habilitado, cada iteração grava seus quadros no disco, o que é útil para resoluções muito altas ou memória limitada. O fluxo de trabalho posteriormente recarrega esses quadros com VHS_LoadImagesPath (#396), opcionalmente mescla as extremidades do lote novamente e os monta em uma sequência contínua. Este caminho fornece uma rota de recuperação robusta se você parar e retomar o processamento.
Os quadros finais são compilados para um vídeo por VHS_VideoCombine (#128) usando a taxa de quadros da fonte capturada anteriormente, para que o movimento permaneça suave e fiel ao original. Você também pode emitir uma prévia intermediária ou escrever um segundo final a partir do caminho da sequência salva usando VHS_VideoCombine (#393). Nomes de arquivos e subpastas são incrementados automaticamente para manter cada execução organizada.
VHS_LoadVideo (#130)Carrega o clipe de entrada e expõe imagens, contagem de quadros e um blob de video_info. Se você pretende processar apenas uma parte, limite o carregamento de quadros no nó e alinhe “Quadros por Iteração” de acordo. Manter as configurações de carregador e lote em sincronia evita gagueira ou lacunas quando lotes são costurados.
ImageUpscaleWithModel (#303)Aplica RealESRGAN para um aumento de tamanho rápido e resistente a artefatos antes da difusão. Use para alcançar ou se aproximar de sua resolução alvo antes do refinamento para que a passagem WAN possa focar na textura e nos detalhes finos em vez de redimensionamento em larga escala. Se sua fonte já corresponder ao tamanho alvo, você ainda pode manter este estágio para redução de ruído e reforço de estrutura.
UltimateSDUpscaleNoUpscale (#126)Executa o refinamento por difusão WAN em blocos com correção de emendas e decodificação em blocos opcional para preservar a estrutura global. Os poucos controles que importam aqui são os passos do sampler, a força de redução de ruído e as opções relacionadas a emendas; passos mais altos e maior redução de ruído produzem uma aparência mais assertiva, enquanto configurações mais baixas se aproximam mais dos quadros originais. Quando você habilita alta qualidade no grupo Configurações, este nó ajusta automaticamente a profundidade dos passos.
WanVideoNAG (#115) e ModelSamplingSD3 (#419)Este par conecta o modelo WAN ao sampler e expõe um deslocamento de criatividade. Criatividade mais baixa mantém a saída próxima à entrada com aprimoramento suave, enquanto valores mais altos adicionam mais textura gerativa e podem inventar detalhes. Para documentários, entrevistas ou trabalhos de arquivo, prefira valores conservadores; para clipes sintéticos ou originados por IA, você pode avançar um pouco mais.
ImageBatchJoinWithTransition (#244)Mistura o final de um lote com o início do próximo para esconder marcas de costura. Aumente o número de quadros de transição quando perceber saltos de luminância ou textura, e reduza para execuções mais rápidas quando as cenas forem uniformes. Este é o principal controle que mantém o pipeline do Fácil Ampliador de Vídeo para Filmagens contínuo em longas linhas do tempo.
VHS_VideoCombine (#128)Monta o vídeo final na taxa de quadros da fonte capturada acima. Se você salvou sequências de imagem, pode alternar para o nó de combinação alternativo para renderizar a partir do disco sem reprocessar. Este nó também é onde você define o contêiner e o formato de pixel quando necessário.
Este fluxo de trabalho implementa e se baseia nas seguintes obras e recursos. Agradecemos sinceramente a Mickmumpitz pelo fluxo de trabalho Fácil Ampliador de Vídeo para Filmagens por suas contribuições e manutenção. Para detalhes autoritativos, consulte a documentação e os repositórios originais vinculados abaixo.
Nota: O uso dos modelos, conjuntos de dados e códigos referenciados está sujeito às respectivas licenças e termos fornecidos por seus autores e mantenedores.
RunComfy é a principal ComfyUI plataforma, oferecendo ComfyUI online ambiente e serviços, juntamente com fluxos de trabalho do ComfyUI apresentando visuais impressionantes. RunComfy também oferece AI Playground, permitindo que artistas utilizem as mais recentes ferramentas de AI para criar arte incrível.
