SeedVR2: one-step 4X video/image upscaling (and beyond) with BlockSwap and great temporal consistency

ByteDanceの革新的なSeedVR2を使用して、1ステップで任意の動画を4倍以上に復元・解像度アップスケーリングしてください。

上記の32分間の詳細な解説動画で、すべてのパラメータと最適化について確認できます。

🚀 このワークフローの機能

このワークフローは、従来15～50回のノイズ除去ステップが必要だったSeedVR2の画期的な1ステップ動画復元を実装しています。従来のアップスケーラーがフレームを個別に処理してチラつきを引き起こすのに対し、SeedVR2は複数のフレームをバッチ処理することで時間的一貫性を維持します。

主な特徴：

• 1ステップ処理 — 従来のディフュージョンアップスケーラーより15～50倍高速
• 無制限の解像度 — 10倍のアップスケーリングまで検証済み（VRAMのみが制限要因）
• 時間的一貫性 — 高いbatch_sizeでチラつきなし
• アルファチャネルサポート — 2つのアップスケールノードをチェーンで接続し、イメージシーケンスをアップスケーリング可能
• BlockSwap対応 — 16GB VRAMで7Bパラメータモデルを実行可能

📚 チュートリアルで学べること

アーキテクチャの深掘り：

- ディフュージョン敵対的後学習が1ステップ推論を実現する仕組み
- GANs + ディフュージョンが動画復元に革命をもたらす理由
- Swin Transformerバックボーンの理解

実践的な実装：

- 3B/7BモデルとFP8/FP16精度の選択方法
- 最適な結果を得るためにbatch_sizeを大きくする必要性
- VRAMが限られている場合のBlockSwap設定（詳細なパラメータ分解）
- メモリ最適化戦略

アドバンスドワークフロー：

- アルファチャネル付きイメージシーケンスの処理
- プロダクションパイプラインのためのマルチGPUコマンドライン設定
- 詳細強調を制御するための解像度ステッピング
- AI生成コンテンツでの過剰シャープネス対応

🛠️ ワークフローに含まれるもの

- イメージおよび動画のアップスケーリングワークフロー（アルファチャネル付きイメージシーケンスも含む）

⚡ パフォーマンスの注意点

- 3B FP8：最速、プレビュー向け
- 7B FP16：最高品質、一般向けGPUではBlockSwapが必要
- VAEボトルネック：処理時間の95%がエンコード/デコードに割かれており、VAEは現在かなりのVRAMを使用
- 時間的バッチ処理：batch_sizeが大きいほど一貫性が向上しますが、VRAM消費も増えます

🎯 最適な使用ケース

✅ 完璧に活用できるケース：

• 圧縮・劣化した映像の復元
• レガシーコンテンツのアップスケーリング
• AI生成動画の品質強化

⚠️ 他の手段を検討すべきケース：

• すでに高品質な映像（過剰シャープネスの可能性あり）
• VRAMが限られている場合
• 微妙な強化が必要なコンテンツ

🔧 必要条件

• ComfyUI（最新版）
• 16GB以上VRAMを推奨
• ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler by NumZ: https://github.com/numz/ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler
• ComfyUI-CoCoTools_IO by Conor-Collins: https://github.com/Conor-Collins/ComfyUI-CoCoTools_IO
• ComfyUI-VideoHelperSuite by Kosinkadink: https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite
• モデルは初回使用時に自動ダウンロード

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