SeedVR2 V2.5 在 ComfyUI 中 | 高保真影片升頻器

ComfyUI SeedVR2 V2.5 Workflow

SeedVR2 V2.5 in ComfyUI | High-Fidelity Video Upscaler

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No manual setups required
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ComfyUI SeedVR2 V2.5 Examples

SeedVR2 V2.5 影片升頻工作流程適用於 ComfyUI#

SeedVR2 V2.5 是一款高保真的影片和影像升頻器，可恢復細節、銳化紋理，並提高時間一致性，同時保持運動流暢。此 ComfyUI 工作流程包裝了 SeedVR2 擴散轉換器及其 VAE，讓您可以將 AI 生成的片段、存檔影像或後期處理渲染升頻為更乾淨、更具電影效果的結果。

專為藝術家和編輯而設計，SeedVR2 V2.5 工作流程可處理單張影像和完整影片，包括 RGBA 內容，並在重新組合升頻影片時保留原始音頻和幀率。它包括可選的編譯時加速和模型選擇，以平衡質量、VRAM 和速度。

ComfyUI SeedVR2 V2.5 工作流程中的關鍵模型#

SeedVR2 Diffusion Transformer 3B 和 7B。核心單步恢復模型，增強解析度和感知質量，同時保持時間一致性。3B 用於較低 VRAM 或更快的周轉，7B 用於最高保真度。查看官方模型卡和論文以了解詳細信息：ByteDance-Seed/SeedVR2-3B, ByteDance-Seed/SeedVR2-7B，以及 SeedVR2 單步影片恢復論文 arXiv:2506.05301。
SeedVR2 VAE (ema_vae_fp16)。變分自編碼器，用於將幀編碼到潛在空間並將恢復結果解碼回 RGB，支持大解析度的平鋪。與 ComfyUI 集成分發：numz/SeedVR2_comfyUI。
可選的量化變體。社區集成暴露了 FP8 和 GGUF 選項，以在某些質量或速度的權衡下減少內存。查看 ComfyUI SeedVR2 節點庫以獲取當前選項：ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。

如何使用 ComfyUI SeedVR2 V2.5 工作流程#

此圖包含兩個獨立的組，共享相同的模型加載器和升頻邏輯。使用影像組處理單張靜態影像。使用影片組將影片拆分為幀和音頻，使用 SeedVR2 V2.5 升頻幀，然後重新組合片段，保留原始音頻和幀率。

影像組#

使用 LoadImage (#27) 加載靜態影像。如果您的影像具有透明度，通過 JoinImageWithAlpha (#31) 路由，以便在升頻過程中保留 alpha 通道。使用 SeedVR2LoadDiTModel (#28) 加載並選擇 DiT 檢查點，並使用 SeedVR2LoadVAEModel (#29) 加載 VAE；首次使用時，自動下載模型。將影像輸入 SeedVR2VideoUpscaler (#30) 進行升頻和恢復；該節點專注於細節恢復和受控銳化，以匹配 SeedVR2 V2.5 的外觀。使用 SaveImage (#32) 保存結果。對於批量運行，您可以啟用 SeedVR2TorchCompileSettings (#25) 來編譯圖形一次，加快後續批次的速度。

影片組#

使用 LoadVideo (#21) 導入片段，然後 GetVideoComponents (#22) 提取幀、音頻和幀率。如果您的幀包含 alpha，則在升頻前通過 JoinImageWithAlpha (#17) 合併。使用 SeedVR2LoadDiTModel (#14) 和 SeedVR2LoadVAEModel (#13) 加載您選擇的 DiT 和 VAE，然後使用 SeedVR2VideoUpscaler (#10) 升頻幀流。使用 CreateVideo (#24) 重建影片，傳遞原始音頻和幀率，並使用 SaveVideo (#23) 寫入文件。對於長片，SeedVR2TorchCompileSettings (#19) 在初始編譯步驟後減少每次迭代時間。

ComfyUI SeedVR2 V2.5 工作流程中的關鍵節點#

SeedVR2VideoUpscaler (#10 和 #30) 由 SeedVR2 提供支持的核心恢復和升頻節點。通過比例或目標尺寸設置目標升頻目標，並選擇適合您 GPU 的批量大小。時間一致性通過同時處理多個相鄰幀來驅動；官方指導指出，一批至少 5 幀會激活影片的時間一致性，如果 VRAM 允許，較大的批次會提高穩定性 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。對於 RGBA，確保 alpha 路徑在上游連接。如果您在高解析度下看到內存壓力，請降低目標解析度或切換到較輕的模型變體。

SeedVR2LoadDiTModel (#14 和 #28) 加載 SeedVR2 轉換器檢查點並配置推理設備。根據您的質量和 VRAM 預算選擇 3B 和 7B；FP16 提供最佳保真度，而 FP8 或 GGUF 可在受限的 GPU 上提供幫助，由社區集成公開 numz/SeedVR2_comfyUI 和官方 ComfyUI 節點庫 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。除非您明確卸載以節省內存，否則將 DiT 保留在最快的 GPU 上。

SeedVR2LoadVAEModel (#13 和 #29) 加載用於編碼和解碼的 EMA VAE。當目標為大輸出時，啟用平鋪編碼或解碼以在速度上小幅降低峰值 VRAM；僅在遇到 OOM 或邊緣失真時調整平鋪尺寸和重疊。將 VAE 卸載到 CPU 或其他 GPU 可以在不改變結果的情況下為 DiT 騰出空間 numz/SeedVR2_comfyUI。

SeedVR2TorchCompileSettings (#19 和 #25) 可選的速度提升，將 SeedVR2 路徑的部分編譯為融合內核計劃。第一次運行支付編譯成本，然後後續批次速度更快，這對於較長的影片或重複迭代是理想的 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler。

可選附加功能#

選擇與您的工作匹配的模型：3B 用於速度或有限 VRAM，7B 當絕對細節重要時 SeedVR2-3B, SeedVR2-7B。
保留音頻和時間，保持 GetVideoComponents (#22) 的 audio 和 fps 輸出連接到 CreateVideo (#24)。
對於具有透明度的重型內容，確保在升頻器之前通過 JoinImageWithAlpha 合併 alpha，以在合成中保持邊緣清晰。
如果遇到 OOM，請嘗試降低輸出解析度，切換到 3B 模型，啟用 VAE 平鋪，或使用可用的量化檢查點 numz/SeedVR2_comfyUI。
有關 SeedVR2 如何通過自適應窗口注意力和對抗性後訓練實現單步恢復的更深入背景，請參閱論文 arXiv:2506.05301 和參考實現 IceClear/SeedVR2。

鳴謝#

此工作流程實施並建立在以下作品和資源之上。我們感謝 numz 為 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler (SeedVR2 v2.5 節點/工作流程) 所做的貢獻和維護，感謝 AInVFX 提供的官方 SeedVR2 v2.5 影片教程。欲了解權威細節，請參考下方鏈接的原始文件和庫。