[재게시 + 업데이트] Wan2.2 기반의 원스텝 스트리밍 비디오 초해상도 (ComfyUI 커스텀 노드)

Reddit 필터가 제가 이전에 올린 게시물을 삭제했습니다. 아마도 제가 링크를 포함했기 때문일 것입니다. 그래서 해당 링크 없이 다시 게시합니다. https://preview.redd.it/8eork6ufsy0i1.png?width=1146&format=png&auto=webp&s=e9f2944a6f1898aaf3f83fd433a4d27c04e5f2dd 저는 Wan2.2 TI2V-5B를 기반으로 구축된 원스텝 스트리밍 비디오 초해상도인 ReCaVSR을 네이티브 ComfyUI 노드로 포팅했습니다.

• 4× 또는 2× 배율로, 8프레임 블록당 하나의 확산(diffusion) 단계를 사용합니다. 자체 FlashDecoder가 진행하면서 각 블록을 디코딩하므로, 클립이 길어져도 메모리 대신 시간이 소요됩니다.
• 149 프레임, 960×480 → 3840×1920: RTX 4090에서 36초, 3090에서 67초 (int8 파일, 빠른 커널 사용)
• int8 ConvRot 트랜스포머: 약 1.8배 빠르며 VRAM을 4GB 적게 사용하고, bf16 대비 47–48 dB의 성능을 보입니다.
• 1440×1440 출력은 8 GB 카드에서도 실행 가능하며, ComfyUI가 맞지 않는 가중치(weights)를 스트리밍합니다.
• 정확한 커널이 참조 구현과 비트 단위로 일치합니다. Wan 2.2 VAE는 대안 디코더로 존재합니다: 더 선명하지만 디코딩 시간이 25–40배 느립니다. 이는 확산 업스케일러(diffusion upscaler)이기 때문에 미세한 디테일을 복구하는 것이 아니라 생성합니다.
  Linux 환경의 RTX 3090 및 4090, ComfyUI 0.44에서 테스트되었습니다. 노드: https://github.com/PedroMarinhoDev/ComfyUI-ReCaVSR
  ComfyUI-Manager: "ReCaVSR video super-resolution" 검색 또는 comfy node install comfyui-recavsr
  int8 가중치: https://huggingface.co/PedroMarinhoDev/ReCaVSR-ComfyUI
  bf16 가중치: https://huggingface.co/kopper/ReCaVSR
  모델에 대한 모든 크레딧은 USTC의 Xijun Wang 외 연구진에게 있습니다. 피드백을 환영합니다.

업데이트: ReCaVSR은 이제 24 GB 카드에서 최대 약 5.5K 출력 크기까지 길이와 상관없이 비디오를 업스케일링할 수 있습니다 (인내심이 있다면). 이 전체 3분 58초 클립(7,153 프레임)을 2×로 업스케일링하여 1920×1080 → 3840×2160 (4K)를 약 25분에 걸쳐 완료했으며, 이는 4090에서 4.65프레임/초의 속도입니다. https://reddit.com/link/1xtfgdc/video/bkw8n3jtxy0i1/player
이제 노드는 프레임을 입력하고 출력하는 스트리밍 방식을 사용하므로, 클립이 길어져도 더 많은 RAM이나 VRAM을 사용하지 않습니다. 출력이 카드 용량을 초과할 경우, 입력 프로젝션을 청크로 나누고 KV 캐시를 자동으로 오프로드합니다. 또한 모델 실행 중 유휴 상태인 NVENC에서도 인코딩을 수행합니다.

더 많은 예시:
1344×768 → 5376×3072 (4배) https://reddit.com/link/1xtfgdc/video/5rg5h783xy0i1/player
1344×768 → 5376×3072 (4배) https://reddit.com/link/1xtfgdc/video/koobfm74xy0i1/player
488×830 → 976×1660 (2배) https://reddit.com/link/1xtfgdc/video/8ddkzot5xy0i1/player
360×360 → 1440×1440 (4배) https://reddit.com/link/1xtfgdc/video/rkqm3yu6xy0i1/player
제출자: /u/LatentSpacer [링크] [댓글]