RifeTensorrt Interpolation using Tensortcore and upscaler.

- ComfyUI Desktop および ComfyUI_Portable に対応するワンクリックインストール：

まず上部のバージョンリストから使用する CUDA バージョンを選択し、ダウンロード → 解凍 → INSTALL_RIFE.bat をクリックします。次に、ComfyUI フォルダをドラッグしてください（例：G:\ComfyUI_windows_portable1）。コマンドプロンプトに ComfyUI フォルダをドラッグすると、どの wheel をインストールするか尋ねられます。Python のバージョン（CP38 から CP313 まで）を選択してください。これで完了です！狂ったように補間できるようになります。インストール後、マネージャーから comfyui-upscaler-tensorrt もインストールできます。

完全にインストールが完了したら、インストールファイルは削除しても問題ありません。

https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Rife-Tensorrt?tab=readme-ov-file

https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Upscaler-Tensorrt

ノードの作成者である https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Rife-Tensorrt に感謝します。

私は以前、VF1 フィルム補間と RIFE 補間を使用していましたが、20秒の動画を補間するのに少し遅かったため、RIFE TensorRT を動かす方法のチュートリアルを作成しました。非常に高速です。TensorCore を使用したアップスケーラーも同様に高速です。

Rife TensorRT: https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Rife-Tensorrt は非常に高速な補間ツールで、最近発見しました。設定は少し複雑ですが、時間の価値は十分にあります。Rife TensorRT を使うと、20秒の動画を5〜10秒で補間できます。ステップバイステップでインストールをサポートします。

- 手動インストール方法：

- ステップ1：NVIDIA TensorRT ダウンロードページへ移動：https://developer.nvidia.com/tensorrt

- ステップ2：アカウントが必要なので、ログインまたは NVIDIA に登録してください。

- ステップ3：ログイン後、適切なファイルをダウンロードします。私の場合、TensorRT 10.14.1 GA for Windows 10, 11, Server 2022 and CUDA 13.0 ZIP Package をダウンロードしました。なぜなら、最新の ComfyUI ポータブル版は CUDA 13.0 に対応しているためです。

- ステップ4：ダウンロード後、どこかのフォルダに解凍します。フォルダを開き、PYTHON フォルダに入ると、tensorrt-10.14.1.48-cp313-none-win_amd64.whl というファイルが表示されます。CP313 は Python のバージョンです。

- ステップ5：ステップ4で入手した wheel をインストールします。ComfyUI フォルダ（例：G:\ComfyUI_windows_portable\python_embedded）に移動し、検索バーに「CMD」と入力してコマンドプロンプトを開きます。以下を入力します：
python.exe -m pip install ...\\...\\python\\tensorrt-10.14.1.48-cp313-none-win_amd64.whl
（...\\...\\python\\ の部分は、ダウンロードした tensorrt-10.14.1.48-cp313-none-win_amd64.whl ファイルの実際のパスに置き換えてください）
インストールを実行します。

- ステップ6：Python_embedded フォルダ（例：G:\ComfyUI_windows_portable\python_embedded\Lib\site-packages）に移動し、site-packages 内に tensorrt_libs という新しいフォルダを作成します。そのフォルダに、以下のリンクからすべてのファイルをコピーしてください：
https://huggingface.co/pitou69/tensorrt_libs/tree/main/tensorrt_libs
（注：これらのファイルは Python 3.13、3.12、任意の CUDA で使用可能です。すべてダウンロードして tensorrt_libs フォルダ内にコピーしてください。）

- ステップ7：モデルフォルダ（例：G:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models）内に tensorrt という新しいフォルダを作成します。その中に rife というフォルダを作成し、以下のリンクからエンジンをダウンロードして rife47_custom.engine を配置します：
https://huggingface.co/pitou69/tensorrt_libs/tree/main/tensorrt/rife

すべての RIFE エンジン（モデル）はこちら：

https://huggingface.co/pitou69/tensorrt_libs/tree/main/rife%20engine
RIFE 49 が推奨されていたため、RIFE 49 および 48 用のエンジンを構築しました。

• 手動ダウンロード：（Python 3.13 および 3.12（CUDA 13.0）専用。tensorrt_libs は引き続き使用できますが、チュートリアルのステップ1〜4を実行する必要があります。CUDA 124 など他のバージョンを使用している場合は、独自に wheel をビルドしてください。）

もし私のアーカイブを信頼してファイルをダウンロードする場合、以下のようにしてください：

- ステップ1：アーカイブをダウンロードし、フォルダに解凍します。

- ステップ2：tensorrt、tensorrt_libs、tensorrt-10.14.1.48.dist-info の3つのフォルダをすべて、G:\\ComfyUI_windows_portable\\python_embedded\\Lib\\site-packages にコピーします。

- ステップ3：モデルフォルダ（例：G:\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models）に移動し、tensorrt フォルダを作成します。その中に rife フォルダを作成し、rife47_custom.engine ファイルをコピーします。これで完了です。

この迅速なインストール方法は、他のダウンロードを信頼できる場合にのみ使用してください。そうでない場合は、私が作成したチュートリアルに従ってください。また、この迅速インストールは、Python 3.13 または 3.12（CUDA 13.0）用の新しい ComfyUI ポータブル版専用です。

これで、超高速補間が利用可能になります！

編集：すべての設定が完了したら、TensorRT アップスケーラーもインストールできます。https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Upscaler-Tensorrt
マネージャーから補間ツールとアップスケーラーの両方をダウンロードできます。アップスケーラーは、チュートリアルを完了またはアーカイブをダウンロードした後で動作します。
注：720p 以上の解像度でアップスケーリングする場合、VRAM を若干消費します。480p からでも同様です。VRAM 使用量を減らす方法は見つけていません。RIFE TensorRT ノードの後に「Clean VRAM Used」ノードを挿入することをお勧めします。これにより効果がある場合があります。