ComfyUI SeedVR2 소개

SeedVR2(arXiv:2506.05301, ByteDance Seed)는 원스텝 diffusion 기반 비디오 복원 모델입니다. 실제 데이터에 대한 적대적 학습을 수행하여 이미지와 비디오를 높은 충실도로 복원 및 업스케일링합니다. SeedVR2는 ComfyUI에서 네이티브로 지원됩니다(PR #14424). 주요 기능:

보존적 업스케일링: 원본 구조와 디테일을 유지하면서 선명도 향상
원스텝 추론: 이미지 및 비디오 업스케일링 모두에 단일 순방향 패스 사용
다양한 모델 크기: 3B 및 7B 변형, FP16, FP8, INT8, NVFP4, MXFP8 양자화 지원
이미지 및 비디오 모두 지원: 단일 이미지 업스케일링 및 비디오 해상도 향상

SeedVR2는 두 가지 크기로 제공됩니다. 3B 모델은 VRAM 요구 사항이 낮은 소형 변형으로, 하드웨어가 제한된 사용자에게 적합합니다. 7B 모델은 더 높은 품질의 결과를 제공하는 대형 변형이지만, VRAM 및 처리 시간이 증가합니다. 두 모델 모두 Apache 2.0 라이선스에 따라 제공됩니다.

로컬 사용자
클라우드 사용자

ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

이 가이드의 워크플로는 워크플로 템플릿에서 확인할 수 있습니다. 템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함

Model Installation

Download the SeedVR2 checkpoint(s) from the Comfy-Org SeedVR2 repository and save them to the corresponding ComfyUI folder:

seedvr2_3b_fp16.safetensors: 3B FP16 base model, lower VRAM requirement
seedvr2_3b_fp8_e4m3fn.safetensors: 3B FP8 quantized, further reduced VRAM
seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors: 3B INT8 with convrot
seedvr2_7b_fp16.safetensors: 7B FP16 base model, higher quality
seedvr2_7b_fp8_e4m3fn.safetensors: 7B FP8 quantized, balance of quality and VRAM
seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors: 7B INT8 with convrot
seedvr2_7b_sharp_fp16.safetensors: 7B FP16 sharp variant for enhanced detail
seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors: VAE checkpoint (shared across all model variants)

Place the files in the following directories:

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   ├── seedvr2_3b_fp16.safetensors
│   │   ├── seedvr2_3b_fp8_e4m3fn.safetensors
│   │   ├── seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_fp16.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_fp8_e4m3fn.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors
│   │   ├── seedvr2_7b_sharp_fp16.safetensors
│   └── vae/
│       └── seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors

예제 워크플로

SeedVR2 3B Int8: 이미지 확대

SeedVR2 3B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. SeedVR2 3B Int8은 향상된 시간적 일관성으로 고품질 결과를 생성하는 단일 단계 확산 기반 비디오 복원 모델입니다. SeedVR2 3B Int8 이미지 확대 워크플로 미리보기

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워크플로 다운로드

JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “SeedVR2 3B Int8: 이미지 확대” 검색

입력 자료 이 파일을 해당 LoadImage 노드에 업로드하세요:

watch_macro_shot.png

LoadImage 노드 1 · watch_macro_shot.png

예제 출력

1.1 실행 단계

이미지를 ComfyUI/input/ 폴더에 넣고 이미지 불러오기 노드에서 선택합니다.
SeedVR2 모델 로더에서 seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors 체크포인트를 선택합니다.
실행 대기열을 클릭하거나 Ctrl(cmd) + Enter를 누르면 실행됩니다.

SeedVR2 7B Int8: 이미지 확대

SeedVR2 7B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. 이는 적대적 학습과 적응형 창 어텐션을 통해 해상도를 향상시키는 원스텝 디퓨전 모델입니다. SeedVR2 7B Int8 확대 워크플로 미리보기

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워크플로 다운로드

JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “SeedVR2 7B Int8: 이미지 확대” 검색

입력 자료 이 파일을 해당 LoadImage 노드에 업로드하세요:

indoor_portrait.png

LoadImage 노드 1 · indoor_portrait.png

예제 출력

2.1 실행 단계

이미지를 ComfyUI/input/ 폴더에 넣고 이미지 불러오기 노드에서 선택합니다.
SeedVR2 모델 로더에서 seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors 체크포인트를 선택합니다.
실행 대기열을 클릭하거나 Ctrl(Cmd) + Enter를 입력하여 실행합니다.

SeedVR2 3B Int8: 비디오 업스케일

SeedVR2 3B Int8을 사용하여 비디오를 업스케일하고 복원합니다. 이 모델은 프레임 간 시간적 일관성을 유지하면서 해상도를 향상시키는 원스텝 diffusion 모델입니다. SeedVR2 3B Int8 업스케일 비디오 워크플로 미리보기

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워크플로 다운로드

JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “SeedVR2 3B Int8: Upscale Video” 검색

입력 자료 이 파일을 일치하는 LoadVideo 노드에 업로드하세요:

grainy_perfume_shot_crf32.mp4

LoadVideo 노드 73 · grainy_perfume_shot_crf32.mp4

예시 출력

3.1 실행 단계

ComfyUI/input/ 폴더에 비디오를 넣고 Load Video 노드에서 선택합니다.
SeedVR2 모델 로더에서 seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors 체크포인트를 선택합니다.
실행 대기열을 클릭하거나 Ctrl(cmd) + Enter를 눌러 실행합니다.

Performance

더 높은 대상 해상도는 더 많은 처리 시간이 필요합니다. INT8 변형은 FP16에 비해 VRAM 사용량을 줄여 효율적인 추론을 제공합니다.

커뮤니티 리소스

SeedVR2 프로젝트 페이지: 공식 프로젝트 웹사이트
ByteDance SeedVR 코드베이스 (GitHub): 원본 연구 코드 및 논문
Comfy-Org/SeedVR2 (HuggingFace): 공식 ComfyUI 모델 가중치
ByteDance-Seed/SeedVR2-3B (HuggingFace): 원본 3B 모델 가중치
ByteDance-Seed/SeedVR2-7B (HuggingFace): 원본 7B 모델 가중치
논문 (arXiv)

시작하기

Agent Tools / MCP

기본 개념

인터페이스 가이드

튜토리얼

파트너 노드

SeedVR2: ComfyUI에서 이미지 및 비디오 업스케일링

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