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

使用字节跳动革命性的 SeedVR2，一步将任何视频恢复并提升至 4 倍甚至更高分辨率。

上方完整 32 分钟深度解析视频，详细讲解所有参数与优化技巧。

🚀 此工作流的功能

此工作流实现了 SeedVR2 突破性的单步视频修复技术，此前此类操作需 15-50 次去噪步骤。与传统逐帧处理（导致闪烁）的上采样器不同，SeedVR2 通过批量处理帧序列，保持了时间一致性。

核心功能：

• 单步处理 - 比传统扩散上采样器快 15-50 倍

• 无限制分辨率 - 已测试最高达 10 倍上采样（仅受显存限制）

• 时间一致性 - 高 batch_size 下无闪烁

• Alpha 通道支持 - 通过串联两个上采样节点，提升图像序列

• BlockSwap 已启用 - 在 16GB 显存下运行 70 亿参数模型

📚 教程中您将学到的内容

架构深度解析：

- 扩散对抗后训练如何实现单步推理

- 为何 GAN + 扩散 = 视频修复的革命性突破

- 理解 Swin Transformer 骨干网络

实际实现：

- 如何选择 3B/7B 模型与 FP8/FP16 精度

- 为何高 batch_size 对最优结果至关重要

- 针对有限显存的 BlockSwap 配置（详细参数解析）

- 内存优化策略

高级工作流：

- 处理带 Alpha 通道的图像序列

- 生产级多 GPU 命令行设置

- 分级分辨率控制细节增强

- 处理 AI 生成内容的过度锐化问题

🛠️ 工作流包含

- 图像与视频上采样工作流，包含支持 Alpha 通道的图像序列

⚡ 性能说明

- 3B FP8：最快，适合预览

- 7B FP16：最佳画质，消费级显卡需启用 BlockSwap

- VAE 瓶颈：95% 的处理时间用于编码/解码，当前 VAE 占用较多显存

- 时间批处理：更高的 batch_size = 更好的一致性，但消耗更多显存

🎯 最佳使用场景

✅ 完美适用于：

• 恢复压缩或严重退化的视频素材

• 提升老旧内容分辨率

• 增强 AI 生成的视频

⚠️ 考虑其他方案的场景：

• 原本画质已很高的素材（可能导致过度锐化）

• 显存有限

• 需要细微增强的内容

🔧 系统要求

• ComfyUI（最新版本）

• 建议 16GB 以上显存

• 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

• 模型首次使用时自动下载

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