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SeedVR2 V2.5 | AI 视频升频工作流程

Workflow Name: RunComfy/SeedVR2-V2.5
Workflow ID: 0000...1309
使用此版本的工作流程,您可以将低分辨率或 AI 生成的视频升频为干净、电影质量的画面。它恢复细节,优化纹理,并保持运动流畅无伪影。专为后期处理和重制而设计,为创作者提供清晰、高保真的结果。您还可以优化时间一致性,确保每帧的真实感。易于集成到现有管道中,它轻松提升您的视觉内容。

SeedVR2 V2.5 视频升频工作流程适用于 ComfyUI

SeedVR2 V2.5 是一种高保真视频和图像升频器,能够恢复细节、锐化纹理并提高时间一致性,同时保持运动流畅。此 ComfyUI 工作流程包装了 SeedVR2 扩散变压器及其 VAE,因此您可以将 AI 生成的片段、档案素材或后期处理渲染升频为更清晰、更具电影感的结果。

专为艺术家和编辑设计,SeedVR2 V2.5 工作流程处理单张图像和完整视频,包括 RGBA 内容,并在重新组装升频视频时保留原始音频和帧速率。它包括可选的编译时加速和模型选择,以平衡质量、VRAM 和速度。

ComfyUI SeedVR2 V2.5 工作流程中的关键模型

  • SeedVR2 Diffusion Transformer 3B 和 7B。核心一步恢复模型,提升分辨率和感知质量,同时保持时间一致性。使用 3B 适用于较低的 VRAM 或更快的周转速度,使用 7B 时可获得最高保真度。有关详细信息,请参阅官方模型卡和论文:ByteDance-Seed/SeedVR2-3B,ByteDance-Seed/SeedVR2-7B,以及关于一步视频恢复的 SeedVR2 论文 arXiv:2506.05301。

  • SeedVR2 VAE (ema_vae_fp16)。用于将帧编码为潜在空间并将恢复的结果解码回 RGB 的变分自编码器,支持大分辨率的平铺。与 ComfyUI 集成分发:numz/SeedVR2_comfyUI。

  • 可选量化变体。社区集成提供 FP8 和 GGUF 选项,以在一定质量或速度权衡下减少内存。有关当前选项,请参阅 ComfyUI SeedVR2 节点存储库:ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。

如何使用 ComfyUI SeedVR2 V2.5 工作流程

此图有两个独立的组,使用相同的模型加载器和升频逻辑。使用图像组处理单张静态图像。使用视频组将视频拆分为帧和音频,使用 SeedVR2 V2.5 升频帧,然后重新组装带有原始音频和帧速率的视频片段。

图像组

使用 LoadImage (#27) 加载静态图像。如果您的图像具有透明度,请通过 JoinImageWithAlpha (#31) 路由,以便在升频过程中保留 alpha 通道。选择并加载 DiT 检查点与 SeedVR2LoadDiTModel (#28) 和 VAE 与 SeedVR2LoadVAEModel (#29); 模型将在首次使用时自动下载。将图像输入到 SeedVR2VideoUpscaler (#30) 进行升频和恢复;节点专注于细节恢复和控制锐化,以匹配 SeedVR2 V2.5 的外观。使用 SaveImage (#32) 保存结果。对于批处理运行,您可以启用 SeedVR2TorchCompileSettings (#25) 来编译图一次并加速后续批次。

视频组

使用 LoadVideo (#21) 导入剪辑,然后 GetVideoComponents (#22) 提取帧、音频和帧速率。如果您的帧包含 alpha,请在升频前通过 JoinImageWithAlpha (#17) 合并它。使用 SeedVR2LoadDiTModel (#14) 和 SeedVR2LoadVAEModel (#13) 加载您选择的 DiT 和 VAE,然后使用 SeedVR2VideoUpscaler (#10) 升频帧流。使用 CreateVideo (#24) 重建视频,传递原始音频和帧速率,并使用 SaveVideo (#23) 写入文件。对于长剪辑,SeedVR2TorchCompileSettings (#19) 在初始编译步骤后减少每次迭代时间。

ComfyUI SeedVR2 V2.5 工作流程中的关键节点

SeedVR2VideoUpscaler (#10 和 #30)
由 SeedVR2 驱动的中央恢复和升频节点。通过比例或目标尺寸设置您的目标升频目标,并选择适合您 GPU 的批次大小。时间一致性通过同时处理多个相邻帧来驱动;官方指导指出至少 5 帧的批次会激活视频的时间一致性,如果 VRAM 允许,较大的批次会提高稳定性 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。对于 RGBA,确保 alpha 路径在上游连接。如果在高分辨率下看到内存压力,请降低目标分辨率或切换到较轻的模型变体。

SeedVR2LoadDiTModel (#14 和 #28)
加载 SeedVR2 变压器检查点并配置推理设备。根据您的质量和 VRAM 预算选择 3B 和 7B;FP16 提供最佳保真度,而 FP8 或 GGUF 可以在受限的 GPU 上提供帮助,由社区集成公开 numz/SeedVR2_comfyUI 和官方 ComfyUI 节点仓库 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。保持 DiT 在您最快的 GPU 上,除非您明确卸载以节省内存。

SeedVR2LoadVAEModel (#13 和 #29)
加载用于编码和解码的 EMA VAE。针对大输出时,启用平铺编码或解码以在速度上付出小代价来减少峰值 VRAM;仅在遇到 OOM 或边缘伪影时调整平铺大小和重叠。将 VAE 卸载到 CPU 或其他 GPU 可以为 DiT 腾出空间而不改变结果 numz/SeedVR2_comfyUI。

SeedVR2TorchCompileSettings (#19 和 #25)
可选加速,通过将 SeedVR2 路径的部分编译成融合内核计划来加速。第一次运行支付编译成本,然后后续批次更快,这对于较长的视频或重复迭代是理想的 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。

可选附加功能

  • 选择与您的工作匹配的模型:3B 适用于速度或有限 VRAM,当绝对细节很重要时使用 7B SeedVR2-3B,SeedVR2-7B。
  • 通过保持 audio 和 fps 输出从 GetVideoComponents (#22) 连接到 CreateVideo (#24) 来保留音频和时间。
  • 对于具有透明度的重内容,确保在升频器之前通过 JoinImageWithAlpha 合并 alpha,以在合成中保持边缘清晰。
  • 如果遇到 OOM,请尝试降低输出分辨率,切换到 3B 模型,启用 VAE 平铺,或在可用时使用量化检查点 numz/SeedVR2_comfyUI。
  • 有关 SeedVR2 如何通过自适应窗口注意力和对抗性后训练实现一步恢复的更深入背景,请参阅论文 arXiv:2506.05301 和参考实现 IceClear/SeedVR2。

致谢

此工作流程实现并构建在以下作品和资源的基础上。我们感谢 numz 对 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler (SeedVR2 v2.5 节点/工作流程) 的贡献和维护,以及 AInVFX 对官方 SeedVR2 v2.5 视频教程的贡献。有关权威详细信息,请参阅下文链接的原始文档和存储库。

资源

  • SeedVR2 V2.5 源代码: https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1ordkfc/seedvr2_v25_released_complete_redesign_with_gguf
    • GitHub: numz/ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler
    • 文档 / 发布说明: Reddit post
  • SeedVR2 V2.5 Youtube 演示: https://www.youtube.com/watch?v=MBtWYXq_r60
    • 文档 / 发布说明 @AInVFX: YouTube video

注意:使用引用的模型、数据集和代码需遵循其作者和维护者提供的各自许可和条款。

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