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1038lab-ComfyUI-FlashVSR/README_ZH.md
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AI Lab b22b0b4bf3 Update README_ZH.md with FlashVSR 1.1 details 
更新了 ComfyUI-FlashVSR 的 README_ZH.md 文件，添加了 FlashVSR 1.1 模型更新信息及相关安装说明。
2025-11-15 01:47:18 -08:00

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ComfyUI-FlashVSR ⚡

基于 FlashVSR 模型的强大 ComfyUI 自定义节点，实现实时扩散式视频超分辨率处理，适用于流媒体应用。

https://github.com/user-attachments/assets/1d1528c5-e3c1-487f-9c29-267ddb817809

新闻与更新

2025/11/15：FlashVSR 1.1 模型更新 + 画面重复修复 ( update.md )

  • 新增模型：Wan2_1-T2V-1.1_3B_FlashVSR_fp32.safetensors
  • 大幅提升 T2V → VSR 的清晰度、稳定性与细节表现
  • 应用了帧重复修复补丁（Issue #3）
  • 同步更新 UPDATE.md 文件

2025/10/24: ComfyUI-FlashVSR 首次发布

  • 添加了 FlashVSR ⚡ 和 FlashVSR Advanced ⚡ 节点
  • 实现从 Hugging Face 自动下载模型 (1038lab/FlashVSR)
  • 支持 .safetensors 模型、音频透传以及低显存 tiling 功能

功能特性

  • 高质量视频超分: 使用先进的 FlashVSR 模型将视频放大至 2 倍或 4 倍分辨率
  • 多种模型版本:
    • Full (最高质量): 最佳画质,显存占用较高
    • Tiny (快速): 平衡画质与速度,处理更快
    • Tiny Long (低显存): 针对显存有限的 GPU 优化,适合长视频
  • SageAttention 优化 (可选): 安装 SageAttention 后自动获得约 20-30% 的速度提升。如未安装会自动回退到标准模式
  • 智能分块处理: 支持 enable_tiling,在低显存 GPU 上高效处理高分辨率视频
  • 自动模型下载: 首次运行时将自动从 Hugging Face (1038lab/FlashVSR) 下载所需的 .safetensors 模型
  • 音频透传: 在视频帧处理过程中保留原始音频,确保同步和质量

安装方法

方法 1: 通过 ComfyUI Manager 安装 (推荐)

  1. 启动 ComfyUI
  2. 点击侧边栏的"Manager"按钮 → "Install Custom Nodes"
  3. 搜索 ComfyUI-FlashVSR
  4. 点击"Install"按钮
  5. 重启 ComfyUI

方法 2: 克隆仓库

  1. 导航到你的 ComfyUI custom_nodes 目录
  2. 运行:
git clone https://github.com/1038lab/ComfyUI-FlashVSR.git
  1. 重启 ComfyUI

方法 3: 通过 Comfy CLI 安装

  1. 确保已安装 comfy-cli:

    pip install comfy-cli

  2. 使用以下命令安装 ComfyUI-FlashVSR:

    comfy node install ComfyUI-FlashVSR

  3. 重启 ComfyUI

方法 4: 手动下载模型

  • 模型将在首次运行时自动下载到 ComfyUI/models/FlashVSR/
  • 如需手动下载模型,请访问 1038lab/FlashVSR on Hugging Face 并将 .safetensors 文件下载到 ComfyUI/models/FlashVSR/ 文件夹
模型文件 用途
Wan2_1-T2V-1.1_3B_FlashVSR_fp32.safetensors 全新 FlashVSR 1.1 主模型
Wan2_1-T2V-1_3B_FlashVSR_fp32.safetensors 旧 FlashVSR 1.0 主模型
Wan2.1_VAE.safetensors 视频 VAE
Wan2_1_FlashVSR_LQ_proj_model_bf16.safetensors 低质投影模型
Wan2_1_FlashVSR_TCDecoder_fp32.safetensors Tiny 模型解码器

📖 可选性能优化指南（约 20-30% 速度提升），请参见 SageAttention 安装指南

使用方法

此节点处理图像(帧)序列。要完成完整的视频工作流,需要与 ComfyUI 中的其他节点配合使用。

  • 加载: 使用视频加载器(例如 VHS - Video Load)加载视频帧和音频
  • 处理: 将帧和音频连接到 FlashVSR 节点
  • 保存: 使用视频合成器(例如 VHS - Video Combine)将输出帧和音频合成为最终的超分视频

FlashVSR 节点

可选设置 💡 提示

可选设置 说明 提示
preset (基础) 选择: Fast (Tiny 模型)、Balanced (Tiny 模型)、High Quality (Full 模型) High Quality 需要较大显存。如遇显存不足请考虑使用 Advanced 节点
model_version (高级) 选项: Tiny (Fast)、Tiny Long (Low VRAM)、Full (Best Quality) Full 提供最佳画质,而 Tiny Long 针对最小显存优化
enable_tiling (高级) 将视频分成小块处理以节省显存 如遇显存不足错误请启用,尤其是使用 Full 模型 4x 放大时
speed_optimization 优化处理速度。数值越高处理越快 默认值为 2.0
quality_boost 以显存为代价提升画质。数值越高画质越好 默认值为 2.0。Full 模型可设置 3.0 而不会崩溃
Input Frames 要处理的视频帧 初始化至少需要 21 帧
4x Upscaling 针对 4x 放大优化 支持 2x 放大,但 4x 通常效果更好
sageattention (高级) 启用/禁用 SageAttention 优化 默认启用。如已安装 sageattention 包可提供约 20-30% 的速度提升

关于 FlashVSR 模型

FlashVSR 是一个实时扩散式视频超分辨率模型。它旨在提供高质量的超分效果,特别适合流媒体应用。包含的 .safetensors 版本提供了更好的兼容性和安全性。

环境要求

  • ComfyUI

  • Python 3.10+

  • 必需包:

    • torch >= 2.0.0
    • torchvision >= 0.15.0
    • safetensors >= 0.4.0
    • huggingface_hub >= 0.19.0
    • einops >= 0.6.0
    • numpy >= 1.24.0
    • tqdm >= 4.65.0
    • pillow >= 9.5.0

  • 可选包 (用于性能提升):

    • sageattention >= 1.0.0 - 提供约 20-30% 的速度提升 (参见可选性能优化)
    • triton >= 2.1.0 - SageAttention 所需

这些包通常已包含在 ComfyUI 环境中。如遇导入错误,请运行:

pip install torch>=2.0.0 torchvision>=0.15.0 safetensors>=0.4.0 huggingface-hub>=0.19.0 einops>=0.6.0

可选性能优化

要获得约 20-30% 的自动性能提升,可以安装 SageAttention:

pip install sageattention triton

注意:

  • SageAttention 需要支持 CUDA 的 GPU,且可能与某些 ComfyUI 环境冲突
  • 详细的安装说明和故障排除,请参见 SageAttention 安装指南
  • 如果安装 SageAttention 后遇到问题,您可以:
    1. 在 FlashVSR Advanced ⚡ 节点中将 sageattention 设置为 disable 来禁用它
    2. 或者卸载它: pip uninstall sageattention triton
  • 即使不安装 SageAttention,节点也能完美运行 - 它会自动回退到标准 PyTorch 注意力机制

故障排除

  • FileNotFoundError: 缺少 Wan2.1_VAE.safetensors:

    • 此错误通常在模型下载失败或被跳过时发生
    • 解决方法: 删除 ComfyUI/models/ 中的 FlashVSR 文件夹,然后重启 ComfyUI 以再次触发自动下载

  • 显存不足 (OOM) 错误 / CUDAMallocAsyncAllocator.cpp 错误:

    • 在使用 High Quality 预设或 Full 模型 4x 放大时显存耗尽
    • 解决方法: 使用 FlashVSR Advanced ⚡ 节点并启用 enable_tiling 以减少显存使用

致谢

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如果这个自定义节点对你有帮助,或者你欣赏这项工作,请在此仓库上给一个 ⭐!这是对我努力的极大鼓励!

许可证

GPL-3.0 License

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