FlashVSR Video Upscaling Workflow in ComfyUI + Beginner’s Guide
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모델 설명
🧪 초보자 가이드: ComfyUI에서의 FlashVSR 비디오 업스케일링 워크플로우
이 워크플로우는 AI 기반 FlashVSR 모델을 사용하여 비디오의 해상도를 향상(업스케일링)하고, 개선된 프레임을 재결합하여 최종 고품질 비디오 파일을 생성하도록 설계되었습니다. 저해상도, 흐릿하거나 오래된 영상을 현대적인 딥러닝 기술로 선명하게 복원하고 싶은 경우에 이상적입니다.
🔍 이 워크플로우는 무엇을 하나요?
비디오 로드 → 개별 이미지 프레임 시퀀스로 변환합니다.
모든 프레임을 FlashVSR 신경망(특히
FlashVSR-v1.1)을 사용하여 2배 해상도로 업스케일링하며, 프레임 간 움직임의 일관성을 유지합니다.개선된 프레임을 재결합하여 선택한 프레임 속도, 포맷 및 품질 설정으로 새로운 비디오 파일을 생성합니다.
⚠️ 중요: FlashVSR은 비디오 전용 초해상도 모델입니다. 프레임별 업스케일러와 달리, 인접 프레임의 시간적 정보를 활용하여 부드러운 움직임과 적은 아티팩트를 생성하며, 훨씬 뛰어난 시각적 품질을 제공합니다.
🛠️ 단계 1: 필요한 구성 요소 설치
사전 조건:
ComfyUI 설치됨 (GitHub)
최소 6~8GB VRAM을 갖춘 GPU (NVIDIA 권장)
Python 3.10+
필수 커스텀 노드:
1. ComfyUI-VideoHelperSuite
비디오 로드 및 내보내기용 노드를 추가합니다.
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git
설치 후 ComfyUI를 재시작하세요.
2. ComfyUI-FlashVSR
FlashVSR 모델과의 통합을 가능하게 합니다.
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Flower177/ComfyUI-FlashVSR.git
필요한 종속성도 설치해야 할 수 있습니다:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install opencv-python numpy einops
3. FlashVSR-v1.1 모델 다운로드
모델 파일을 다음 위치에 저장하세요:
ComfyUI/models/flashvsr/
🔗 모델 링크 (Hugging Face):
👉 Hugging Face의 FlashVSR-v1.1
파일 이름은 예: FlashVSR-v1.1.pth로 지정해야 합니다.
flashvsr 폴더가 존재하지 않으면 수동으로 생성하세요.
📂 단계 2: 입력 비디오 준비
소스 비디오(예:
input.mp4)를 다음 위치에 배치하세요:ComfyUI/input/
- 최대한 호환성을 높이기 위해 **MP4 (H.264)**와 같은 널리 지원되는 형식을 사용하세요.
🧩 단계 3: ComfyUI에 워크플로우 임포트
브라우저에서 ComfyUI 열기 (보통
http://127.0.0.1:8188)"Load" 버튼을 클릭하거나, 제공된 JSON 워크플로우 파일을 창에 드래그 앤 드롭하세요.
인터페이스에 다음 세 개의 연결된 노드가 로드됩니다:
VHS_LoadVideoFFmpeg (왼쪽)
FlashVSRNode (중앙)
VHS_VideoCombine (오른쪽)
⚙️ 단계 4: 설정 구성
🔹 노드: VHS_LoadVideoFFmpeg (비디오 로더)
video: 드롭다운에서 입력 파일을 선택하세요 (보이지 않으면 페이지를 새로 고치세요).
force_rate: 원래 프레임 속도를 유지하려면
0으로 두세요.force_size: 업스케일링 전에 크기를 조정할 필요가 없는 한
Disabled로 설정하세요.frame_load_cap: 전체 비디오를 처리하려면
0을 사용하세요. 테스트용으로는 작은 숫자(예:50)를 입력하여 처음 50프레임만 처리하도록 제한하세요.
💡 팁: 성능과 품질을 테스트하려면 5~10초 짜리 짧은 클립부터 시작하세요.
🔹 노드: FlashVSRNode (AI 업스케일링)
🔹 노드: VHS_VideoCombine (비디오 내보내기)
💾 최종 비디오 위치:ComfyUI/output/MyUpscaledVideo_00001.mp4
🔎 frame_rate 설정에 대한 중요한 참고 사항:
잘못 설정하면 비디오가 너무 빠르거나 느리게 재생됩니다.
예: 240프레임, 24fps → 10초. 32fps로 내보내면 → 7.5초에 재생됨(33% 빠름).
시간 조정을 유지하려면 반드시 원래 프레임 속도와 일치시켜야 합니다.
✅ 이 워크플로우의 장점
우수한 품질: 시간적 일관성으로 깜빡임과 잔상 감소
메모리 효율적: 타일 처리로 중급 GPU에서도 HD 비디오 처리 가능
완전 통합: ComfyUI의 시각적 프로그래밍 환경과 원활하게 연동
무료 및 오픈소스: 구독이나 워터마크 없음
❌ 제한사항 및 단점
2배 업스케일링만 지원 — v1.1에서는 3배 또는 4배 지원 없음.
높은 VRAM 요구:
tiny모드라도 긴 비디오는 GPU 메모리를 초과할 수 있음.오디오 전달 불가: 출력에 소리가 포함되지 않음 (후에 FFmpeg 또는 편집 소프트웨어로 추가).
실사 영상으로 학습됨: 애니메이션, 만화, 과도하게 압축된 소스에는 성능 저하 가능.
처리 속도 느림: 약 5~15분/1분 비디오 (하드웨어에 따라 다름).
🛑 일반적인 문제 및 해결 방법
💡 최적 결과를 위한 전문 팁
안정적이고 밝은 영상 사용 — FlashVSR은 극심한 노이즈나 모션 블러에 약함.
매우 어두운 또는 과노출된 장면 피하기 — 모델이 잘못된 세부 정보를 생성할 수 있음.
애니메이션/애니메이션용으로는 Real-ESRGAN 또는 Anime4K 같은 대안 모델 고려.
업스케일링 후, DaVinci Resolve 또는 Premiere Pro에서 가벼운 선명화를 적용해 더 선명한 결과 얻기.
▶️ 워크플로우 실행 방법
위에서 설명한 대로 모든 설정을 조정하세요.
“Queue Prompt” 버튼을 클릭하세요.
완료될 때까지 기다리세요 (터미널에서 진행 상황 모니터링).
결과는
ComfyUI/output/에서 찾거나, VHS_VideoCombine 노드 아래에서 바로 미리보기하세요.
🔚 마무리 생각
이 워크플로우는 최신 AI 기술을 사용하여 오래되거나 품질이 낮은 비디오에 새로운 생명을 불어넣는 강력하고 접근하기 쉬운 방법을 제공합니다. 초기 설정이 필요하지만, 이 가이드를 따라하면 초보자라도 전문가 수준의 결과를 얻을 수 있습니다.
🎨 당신이 디지털 아티스트라면(창의적 관심사에 따라), 이 도구는 애니메이션 티저, 우주 고양이 애니메이션, 워크숍 홍보 영상 등을 향상시켜 시각적 스토리텔링을 선명하게 구현할 수 있습니다.
즐거운 창작 되세요!