RifeTensorrt Interpolation using Tensortcore and upscaler.
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이 버전에 대해
모델 설명
- ComfyUI Desktop 및 ComfyUI_Portable와 호환되는 모든 클릭 설치:
먼저 위쪽 버전 목록에서 사용할 CUDA 버전을 선택한 후 다운로드, 추출 후 INSTALL_RIFE.bat를 클릭하세요. 그런 다음 ComfyUI 폴더를 드래그하세요. 예: (G:\ComfyUI_windows_portable1과 같이). 명령 프롬프트에 ComfyUI 폴더를 드래그하면 어떤 wheel을 설치할지 묻습니다. Python CP38부터 CP313까지 선택하세요(이는 사용 중인 Python 버전입니다). 끝입니다! 이제 망설임 없이 빠르게 보간할 준비가 완료되었습니다. 설치 후 매니저를 통해 comfyui-upscaler-tensorrt도 설치할 수 있습니다.
완전히 설치되면 설치 파일은 삭제해도 문제 없습니다.
https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Rife-Tensorrt?tab=readme-ov-file
https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Upscaler-Tensorrt
노드 개발에 도움을 주신 https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Rife-Tensorrt에게 감사드립니다.
저는 VF1 필름 보간과 Rife 보간을 사용했지만, 20초 길이의 영상을 보간할 때 속도가 다소 느렸습니다. 그래서 Rife TensorRT를 작동시키는 방법에 대한 튜토리얼을 만들었습니다. 이 방법은 매우 빠릅니다. TensorCore를 사용하는 업스케일러도 매우 빠릅니다.
- 수동 설치 방법:
- 단계 1: NVIDIA TensorRT 다운로드 페이지로 이동: https://developer.nvidia.com/tensorrt
- 단계 2: 계정이 필요하므로 NVIDIA에 로그인하거나 가입하세요.
- 단계 3: 로그인 후 적절한 파일을 다운로드하세요. 제 경우, 최근 다운로드한 ComfyUI 포터블 버전이 CUDA 13.0이므로 TensorRT 10.14.1 GA for Windows 10, 11, Server 2022 and CUDA 13.0 ZIP Package를 다운로드했습니다.
- 단계 4: 다운로드 후 폴더에 압축을 풀고, 해당 폴더를 열어 PYTHON 폴더로 이동하세요. 여기서 tensorrt-10.14.1.48-cp313-none-win_amd64.whl 파일을 확인할 수 있습니다. CP313은 Python 버전을 의미합니다.
- 단계 5: 이제 단계 4에서 다운로드한 wheel을 설치해야 합니다. ComfyUI 폴더로 이동하세요. 예: (G:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded). 검색창에 CMD를 입력하여 명령 프롬프트를 열고 다음 명령어를 입력하세요: python.exe -m pip install ...\...\python\tensorrt-10.14.1.48-cp313-none-win_amd64.whl (여기서 ...\...\python\tensorrt-10.14.1.48-cp313-none-win_amd64.whl는 다운로드한 파일의 실제 경로입니다). 설치를 완료하세요.
- 단계 6: Python_embeded 폴더로 이동하세요. 예: (G:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Lib\site-packages). site-packages 내부에 tensorrt_libs라는 새 폴더를 생성하세요. 이 폴더 안에 다음 링크에서 제공하는 모든 파일을 복사하세요: https://huggingface.co/pitou69/tensorrt_libs/tree/main/tensorrt_libs. (참고: 이 파일들은 Python 3.13 또는 3.12, 모든 CUDA 버전과 호환됩니다). 모든 파일을 다운로드하여 tensorrt_libs 폴더 안에 복사하세요.
- 단계 7: 모델 폴더 내부에 새 폴더를 생성하세요. 예: (G:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models). 이 폴더에 tensorrt라는 이름의 폴더를 만들고, 그 안에 rife라는 폴더를 생성하세요. 그런 다음 다음 링크에서 엔진을 다운로드하세요: https://huggingface.co/pitou69/tensorrt_libs/tree/main/tensorrt/rife. rife47_custom.engine 파일을 해당 폴더에 넣으세요.
여기에 모든 Rife 엔진(모델)이 있습니다. 테스트해보고 싶다면: https://huggingface.co/pitou69/tensorrt_libs/tree/main/rife%20engine. Rife 49가 권장되었기 때문에, Rife 49 및 48용 엔진을 제작했습니다.
- 수동 다운로드: (Python 3.13 및 3.12, CUDA 13.0 전용입니다. tensorrt_libs 파일은 여전히 사용할 수 있지만, 튜토리얼의 단계 1~4를 따라야 합니다. CUDA 124 등 다른 버전을 사용하는 경우 wheel을 직접 빌드해야 합니다.)
당신이 제 아카이브를 신뢰하고 제 파일을 다운로드하기로 결정했다면, python_embeded 폴더의 모든 파일을 포함한 것입니다. 다음을 수행하세요.
- 단계 1: 아카이브를 다운로드하여 폴더에 압축을 풀어주세요.
- 단계 2: tensorrt, tensorrt_libs, tensorrt-10.14.1.48.dist-info 세 파일을 모두 G:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Lib\site-packages로 복사하세요.
- 단계 3: 모델 폴더로 이동하세요. 예: (G:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models). tensorrt라는 이름의 폴더를 생성하고, 그 안에 rife라는 폴더를 만드세요. rife 폴더 안에 rife47_custom.engine 파일을 복사하세요. 설치 완료!
이 빠른 설치 방법은 다른 다운로드를 신뢰할 수 있을 때만 사용하세요. 그렇지 않으면 제가 작성한 튜토리얼을 따르세요. 또한 이 빠른 설치 방법은 최신 ComfyUI 포터블 버전(즉, Python 3.13 또는 3.12, CUDA 13.0)에만 적용됩니다.
이제 빠른 보간을 위한 준비가 완료되었습니다!
편집: 모든 작업이 완료된 후 TensorRT 업스케일러도 설치할 수 있습니다. https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Upscaler-Tensorrt에서 보간기와 업스케일러를 모두 매니저를 통해 다운로드할 수 있습니다. 업스케일러는 튜토리얼을 완료하거나 아카이브를 다운로드한 후 작동합니다. 참고로, 480p 이상, 특히 720p로 업스케일링할 때 약간의 VRAM을 사용합니다. VRAM 사용량을 줄이는 방법은 아직 찾지 못했습니다. Rife TensorRT 보간 노드 이후에 Clean VRAM Used 노드를 추가하는 것이 도움이 될 수 있습니다.