FlashVSR Video Upscaling Workflow in ComfyUI + Beginner’s Guide
詳細
ファイルをダウンロード
モデル説明
🧪 初学者ガイド：ComfyUIでのFlashVSR動画アップスケーリングワークフロー
このワークフローは、AI搭載のFlashVSRモデルを使用して**動画の解像度をアップスケール（向上）**し、強化されたフレームを再結合して最終的な高品質動画ファイルを作成することを目的としています。低解像度でぼやけた古い映像を、現代のディープラーニング技術でシャープに復元したい場合に最適です。
🔍 このワークフローはどのような処理を行いますか？
動画を読み込む → 個々の画像フレームのシーケンスに変換します。
すべてのフレームをFlashVSRニューラルネットワーク（特に
FlashVSR-v1.1）で処理し、2倍の解像度にアップスケールしながら、フレーム間の動きの整合性を維持します。強化されたフレームを再結合し、ご希望のフレームレート、フォーマット、品質設定で新しい動画ファイルを作成します。
⚠️ 重要：FlashVSRは動画専用のスーパーリゾリューションモデルです。フレームごとのアップスケーラーとは異なり、隣接フレームの時系列情報を活用して、より滑らかな動きと少ないアーチファクトを実現し、はるかに優れた視覚的品質をもたらします。
🛠️ ステップ1：必要なコンポーネントをインストールする
前提条件：
ComfyUIがインストール済み（GitHub）
6～8 GB以上のVRAMを搭載したGPU（NVIDIA推奨）
Python 3.10+
必要なカスタムノード：
1. ComfyUI-VideoHelperSuite
動画の読み込みとエクスポート用ノードを追加します。
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git
インストール後、ComfyUIを再起動してください。
2. ComfyUI-FlashVSR
FlashVSRモデルとの統合を可能にします。
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Flower177/ComfyUI-FlashVSR.git
依存パッケージのインストールが必要な場合があります：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install opencv-python numpy einops
3. FlashVSR-v1.1モデルをダウンロード
モデルファイルを以下に配置してください：
ComfyUI/models/flashvsr/
🔗 モデルリンク（Hugging Face）：
👉 FlashVSR-v1.1 on Hugging Face
ファイル名は、たとえばFlashVSR-v1.1.pthとします。
flashvsrフォルダが存在しない場合は、手動で作成してください。
📂 ステップ2：入力動画を準備する
ソース動画（例：
input.mp4）を以下に配置します：ComfyUI/input/
- 最適な互換性を得るには、**MP4（H.264）**などの広く対応されたフォーマットを使用してください。
🧩 ステップ3：ワークフローをComfyUIにインポートする
ブラウザでComfyUIを開きます（通常は
http://127.0.0.1:8188）。「Load」をクリックするか、提供されたJSONワークフローファイルをウィンドウにドラッグ＆ドロップします。
インターフェースに3つの接続されたノードが読み込まれます：
VHS_LoadVideoFFmpeg（左）
FlashVSRNode（中央）
VHS_VideoCombine（右）
⚙️ ステップ4：設定を調整する
🔹 ノード：VHS_LoadVideoFFmpeg（動画読み込み）
video：ドロップダウンから入力ファイルを選択してください（表示されない場合はページを更新）。
force_rate：元のフレームレートを維持するため、
0のままにしてください。force_size：アップスケール前にリサイズが必要ない限り、
Disabledに設定してください。frame_load_cap：フル動画を処理するには
0に設定。テストの場合は、最初の50フレームのみ処理するなど、小さな数値（例：50）を入力してください。
💡 ヒント：パフォーマンスと品質をテストするには、最初に5～10秒の短いクリップを使用してください。
🔹 ノード：FlashVSRNode（AIアップスケーリング）
🔹 ノード：VHS_VideoCombine（動画エクスポート）
💾 最終動画の保存場所：ComfyUI/output/MyUpscaledVideo_00001.mp4
🔎 frame_rateの設定についての重要な注意点：
誤った設定をすると、動画が速すぎたり遅すぎたりします。
例：240フレームを24fpsで再生 → 10秒。32fpsでエクスポートすると → 7.5秒で再生（33%速くなる）。
再生タイミングを維持するには、必ず元のフレームレートと一致させる必要があります。
✅ このワークフローの利点
高品質：時系列の一貫性により、ちらつきやghostingが軽減されます。
メモリ効率が高い：タイル処理により、中級GPUでもHD動画を処理可能です。
ComfyUIと完全統合：ビジュアルプログラミング環境内でスムーズに動作します。
無料かつオープンソース：サブスクリプションやウォーターマークなし。
❌ 制限事項と欠点
2倍アップスケールのみ — v1.1では3倍や4倍は非対応。
VRAM消費量が高い：
tinyモードでも、長時間の動画ではGPUメモリが不足する可能性があります。音声は非対応：出力動画には音声が含まれません（後でFFmpegや編集ソフトで追加してください）。
実写映像に最適化：アニメやカートゥーン、過度に圧縮されたソースでは性能が低下する可能性があります。
処理が遅い：約5～15分/1分の動画（ハードウェアによります）。
🛑 一般的な問題と対処法
💡 最高の結果を得るためのプロのヒント
安定した明るい映像を使用してください — FlashVSRは極端なノイズやモーションブラーに弱いです。
非常に暗いまたは過剰露出したシーンは避けてください — モデルが不正確な詳細を生成する可能性があります。
アニメーション/アニメには、Real-ESRGANやAnime4Kなどの代替モデルを検討してください。
アップスケール後、DaVinci ResolveやPremiere Proで軽いシャープネスを追加すると、より鮮明になります。
▶️ ワークフローの実行方法
上記の通りすべての設定を調整してください。
**「Queue Prompt」**をクリックします。
完了を待ちます（ターミナルで進捗を監視）。
結果は
ComfyUI/output/で確認できます。または、VHS_VideoCombineノードの下で直接プレビューできます。
🔚 最後に
このワークフローは、最先端のAI技術を使って古いまたは低品質な動画に新 life を吹き込む、強力でアクセスしやすい方法です。初期設定は必要ですが、このガイドに従えば、初心者でもプロフェッショナルな結果を得られます。
🎨 （創造的な興味を持つデジタルアーティストの方へ）このツールは、アニメーションのティーザー、宇宙猫のアニメーション、ワークショップのプロモーションリールなど、あなたのビジュアルストーリーテリングを鮮明に輝かせます。
楽しいクリエイションを！