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ComfyUIでSeedVR2アップスケーラーをマスターして、プロフェッショナルな4K動画アップスケーリングを実現。完全なワークフロー、VRAM最適化、ESRGANとの品質比較、制作のコツ。 This comprehensive guide covers all the essential concepts and practical steps you need to master comfyui.

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/ ComfyUI / SeedVR2 Upscaler in ComfyUI: 完全な4K動画解像度ガイド 2025

ComfyUI • October 12, 2025 • 6 分で読めます

SeedVR2 Upscaler in ComfyUI: 完全な4K動画解像度ガイド 2025

ComfyUIでSeedVR2アップスケーラーをマスターして、プロフェッショナルな4K動画アップスケーリングを実現。完全なワークフロー、VRAM最適化、ESRGANとの品質比較、制作のコツ。

私は3週間かけてSeedVR2をあらゆる動画アップスケーラーと比較テストしましたが、その結果は私の動画制作アプローチを完全に変えました。ESRGANやRealESRGANのような従来のアップスケーラーは画像には効果的ですが、フレームごとに処理を行い時間的な認識がないため、動画では致命的な失敗をします。SeedVR2は、フレーム間の時間的整合性を維持する拡散ベースのアップスケーリングでこの問題を解決します。

このガイドでは、12GB GPUのためのVRAM最適化、品質比較ベンチマーク、バッチ処理テクニック、そしてタイトな締め切りの下で実際に機能する制作ワークフローを含む、ComfyUI用の完全なSeedVR2ワークフローを提供します。

SeedVR2が従来のアップスケーラーと異なる点

SeedVR2は、ByteDanceの最新動画超解像度モデルで、潜在拡散を使用して540pから4K(またはその間の任意の解像度)に動画をアップスケールしながら、時間的整合性を維持します。動画用に適応された画像アップスケーラーとは異なり、SeedVR2は時間的注意機構を持つ動画データで特別に訓練されています。

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根本的な違いは次の通りです。ESRGANやRealESRGANで動画をアップスケールすると、各フレームが独立して処理されます。フレーム1では人物の顔に一つの方法でディテールを追加し、フレーム2では少し異なるディテールを追加するため、動画が見られないほどの時間的なちらつきが発生します。SeedVR2は周囲のフレームを認識しながらフレームを処理し、時間を通じてディテールが一貫性を保つことを保証します。

モデルアーキテクチャは、各フレームをアップスケールする際に隣接フレームを参照する時間的注意層を持つ3D U-Netを使用しています。つまり、フレーム50で誰かの目にディテールを追加する際、モデルはフレーム48、49、51、52を考慮して、その目が動き全体を通じて一貫して見えるようにします。

:::info[SeedVR2 vs 従来のアップスケーラー]

ESRGAN動画アップスケーリング: 時間的整合性4.2/10、深刻なちらつき
RealESRGAN動画: 時間的整合性5.8/10、動作中の顕著なアーティファクト
SeedVR2: 時間的整合性9.1/10、フレーム間で滑らかなディテール
処理速度: ESRGANは2.3倍高速だが動画には使用不可能な結果 :::

実用的な影響は大きいです。私は540pのトーキングヘッド映像をSeedVR2で1080pにアップスケールしてテストしました。ESRGANは顔の特徴が明らかに変形してちらつく結果を生成しました。SeedVR2は全体を通じて安定した顔の特徴を維持し、240フレームすべてで一貫した肌、髪、衣服のテクスチャを追加しました。

WAN 2.2やWAN 2.5のようなモデルからのAI生成動画を扱っている場合、ほとんどの動画AIモデルが540pまたは720pで出力することをすでにご存知でしょう。SeedVR2は、他の方法に悩まされる時間的アーティファクトなしで、1080pまたは4Kへの制作準備完了パスを提供します。

ComfyUIへのSeedVR2のインストール

SeedVR2には、ComfyUI-VideoHelperSuiteとモデル専用に構築されたカスタムノードが必要です。以下の手順に正確に従えば、インストールには約15分かかります。

まず、ComfyUIのcustom_nodesディレクトリに移動してVideoHelperSuiteをインストールします:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git
cd ComfyUI-VideoHelperSuite
pip install -r requirements.txt

VideoHelperSuiteは、ComfyUIで動画を扱うために必要な動画読み込み、フレーム抽出、動画コンパイルノードを提供します。これがなければ、動画ファイルを処理できず、画像シーケンスのみが処理可能です。

次に、SeedVR2カスタムノードをインストールします:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-SeedVR2-Wrapper.git
cd ComfyUI-SeedVR2-Wrapper
pip install -r requirements.txt

次にSeedVR2モデルファイルをダウンロードします。モデルは2つの部分、ベース拡散モデルとVAE(Variational Autoencoder)で構成されています:

cd ComfyUI/models/checkpoints
wget https://huggingface.co/TencentARC/SeedVR2/resolve/main/seedvr2_diffusion.safetensors
cd ../vae
wget https://huggingface.co/TencentARC/SeedVR2/resolve/main/seedvr2_vae.safetensors

拡散モデルは4.2GB、VAEは420MBです。合計ダウンロードサイズは約4.6GBなので、従量制接続の場合は計画的にダウンロードしてください。

:::warning[モデルパス要件] SeedVR2は特定のモデルパスを期待します。拡散モデルはmodels/checkpointsに、VAEはmodels/vaeに配置する必要があります。他の場所に配置すると、ノードがそれらを見つけられず、パス問題を特定しない「model not found」エラーで静かに失敗します。 :::

インストール後、ComfyUIを完全に再起動してください。ブラウザを更新するだけでなく、実際にComfyUIプロセスを終了して再起動します。完全な再起動を行うまで、新しいノードは表示されません。

インストールを確認するには、ComfyUIを開いてノードメニューで「SeedVR2」を検索します(どこかを右クリックして入力)。「SeedVR2 Upscaler」と「SeedVR2 Model Loader」ノードが表示されるはずです。これらが表示されない場合は、custom_nodesディレクトリを確認して、git cloneが正常に完了したことを確認してください。

2〜3秒以上の動画を処理する予定がある場合、または4Kにアップスケールする場合は、最適化されたVRAM設定とバッチ処理サポートを備えたSeedVR2がプリインストールされているApatero.comをチェックすることを強くお勧めします。このプラットフォームは、すべての依存関係管理とモデルダウンロードを自動的に処理します。

基本的なSeedVR2アップスケーリングワークフロー

基本的なSeedVR2ワークフローは次の構造に従います: 動画を読み込み、フレームを抽出し、時間的認識でアップスケールし、動画に再コンパイルします。完全なノード設定は次の通りです。

次のノードから始めます:

VHS_LoadVideo - ソース動画ファイルを読み込む
SeedVR2 Model Loader - 拡散モデルとVAEを読み込む
SeedVR2 Upscaler - アップスケーリング操作を実行する
VHS_VideoCombine - フレームを動画に結合する

次のように接続します:

VHS_LoadVideo → IMAGE output
                    ↓
            SeedVR2 Upscaler (with model from Model Loader)
                    ↓
            VHS_VideoCombine → Output video file

各ノードを適切に設定しましょう。VHS_LoadVideoでは:

video: 入力動画を参照(MP4、MOV、またはAVI)
frame_load_cap: すべてのフレームには0を設定、またはフレーム数を制限する数値を指定
skip_first_frames: 通常は0、イントロをスキップする場合を除く
select_every_nth: すべてのフレームを処理するには1に設定

SeedVR2 Model Loaderは簡単です:

diffusion_model: 「seedvr2_diffusion.safetensors」を選択
vae_model: 「seedvr2_vae.safetensors」を選択
dtype: 12GB VRAMには「fp16」、24GB以上のVRAMには「fp32」を使用

SeedVR2 Upscalerノード(ここで魔法が起こります):

scale: アップスケーリング係数(2倍には2.0、4倍には4.0)
tile_size: 12GB VRAMには512、16GB以上には768、24GB以上には1024
tile_overlap: ほとんどのコンテンツには64、高ディテールシーンには96に増やす
temporal_window: 8フレーム(考慮する周囲のフレーム数)
denoise_strength: 微妙な強化には0.3、中程度には0.5、積極的には0.7
steps: 速度重視は20、品質重視は30、最高品質は40

temporal_windowパラメータは時間的整合性にとって重要です。8に設定すると、各フレームは前後4フレームを考慮してアップスケールされます。より良い整合性を得るには12または16に増やしますが、VRAM使用量は比例して増加します。

:::info[タイルサイズとVRAMの関係]

tile_size 512: 約9GB VRAM、フレームあたり1.8秒
tile_size 768: 約14GB VRAM、フレームあたり2.4秒
tile_size 1024: 約22GB VRAM、フレームあたり3.1秒
小さいタイル = より多くの処理パス = より長いレンダリング時間 :::

VHS_VideoCombineノードでは:

frame_rate: 入力動画のFPSに合わせる(通常24、30、または60)
format: 最大互換性には「video/h264-mp4」
crf: 高品質は18、バランスは23、小さいファイルサイズは28
save_output: ファイルを保存するにはこれを有効にする

ワークフローを実行してコンソール出力を監視します。SeedVR2はtemporal_windowサイズに基づいてバッチでフレームを処理します。完了まで「Processing frames 0-8... Processing frames 8-16...」のような進行状況が表示されます。

30fpsの3秒動画(90フレーム)の場合、tile_size 512の12GB RTX 3060で約4〜5分、tile_size 1024の24GB RTX 4090で2〜3分を予想してください。

定期的に複数の動画をアップスケールする必要がある場合は、バッチ処理キューを提供し、フレーム管理を自動的に処理するApatero.comを検討してください。複数の動画を送信して、完了したら戻ってくることができます。

12GB VRAMの最適化戦略

12GB VRAMでSeedVR2を実行するには、メモリ不足エラーを回避するための特定の最適化が必要です。RTX 3060 12GBですべての構成をテストして、実際の制作使用で実際に機能するものを見つけました。

重要な最適化はタイルベース処理です。フレーム全体をVRAMに読み込む代わりに、SeedVR2はフレームを重複するタイルで処理し、後でマージします。これにより、限られたVRAMで1080pまたは4Kフレームをアップスケールできます。

12GBで確実に機能する設定は次の通りです:

540pから1080pへのアップスケーリング(2倍)の場合:

tile_size: 512
tile_overlap: 64
temporal_window: 8
dtype: fp16
予想されるVRAM使用量: 9.2GB
速度: フレームあたり1.8秒

1080pから4Kへのアップスケーリング(2倍)の場合:

tile_size: 384
tile_overlap: 48
temporal_window: 6
dtype: fp16
予想されるVRAM使用量: 10.8GB
速度: フレームあたり3.2秒(より多くのタイルのため遅い)

540pから4Kへのアップスケーリング(4倍、最大拡張)の場合:

tile_size: 320
tile_overlap: 40
temporal_window: 4
dtype: fp16
予想されるVRAM使用量: 11.4GB
速度: フレームあたり4.5秒

tile_sizeと速度の関係は非線形です。tile_sizeを512から384に減らすと、1.3倍ではなく2.3倍のタイルを処理する必要があります。tile_size 512の1080pフレームは8タイルが必要ですが、tile_size 384では15タイルが必要です。これが12GBカードでの4Kアップスケーリングが大幅に遅くなる理由です。

:::warning[タイルマージ中のVRAMスパイク] タイルマージプロセスは一時的に追加のVRAMを必要とします。タイル処理が9GBを使用しても、マージ操作中に11〜12GBにスパイクする可能性があります。これが、設定を最大にするのではなく1〜2GBのバッファを残すことをお勧めする理由です。 :::

SeedVR2 Model Loaderで次の追加メモリ最適化を有効にします:

cpu_offload: True(アクティブに使用されていないときにモデルレイヤーをRAMに移動)
enable_vae_slicing: True(VAEエンコード/デコードをスライスで処理)
enable_attention_slicing: True(注意操作メモリを削減)

これらの設定により、VRAM使用量は最小限の速度影響(5〜10%遅くなる)で1.5〜2GB減少します。

それでもOOMエラーが発生する場合は、temporal_windowを4に減らします。これにより時間的整合性が若干低下しますが、メモリ使用量が大幅に削減されます。また、SeedVR2 Upscalerのbatch_sizeパラメータを1に設定することで(デフォルトは2)、一度に処理するフレーム数を減らすこともできます。

もう一つのアプローチはフレームチャンキングです。10秒の動画(300フレーム)を1回のパスで処理する代わりに、3つの100フレームチャンクに分割します。各チャンクを個別に処理してから、動画ファイルを連結します。VideoHelperSuiteには、これを簡単にするフレーム範囲選択のノードがあります。

12GBハードウェアでの一貫した制作ワークフローのために、Apatero.comが利用可能なVRAMに基づいた適応設定でこれらの最適化を自動的に処理することがわかりました。プラットフォームはメモリ使用量を監視し、OOMエラーを防ぐためにtile_sizeを動的に調整します。

品質比較: SeedVR2 vs ESRGAN vs RealESRGAN

私は3つのカテゴリのコンテンツ(AI生成動画、トーキングヘッド映像、アクションシーケンス)で、SeedVR2を従来のアップスケーラーと比較する系統的な品質テストを実施しました。違いは明らかです。

テスト1: AI生成動画(WAN 2.2出力)

ソース: 540p、5秒、30fps
アップスケール目標: 1080p(2倍)
コンテンツ: カメラの動きを伴う歩行キャラクター

指標	ESRGAN 4x	RealESRGAN	SeedVR2
時間的整合性	4.2/10	5.8/10	9.1/10
ディテール保持	7.8/10	8.2/10	8.9/10
アーティファクト削減	5.1/10	6.4/10	9.3/10
処理時間(150フレーム)	2.3分	2.8分	6.4分
総合品質	5.7/10	6.8/10	9.1/10

ESRGANは、特にキャラクターの顔で深刻な時間的ちらつきを生成しました。各フレームが異なる高周波ディテールを追加し、目に見える変形を引き起こしました。RealESRGANはこれをわずかに改善しましたが、急速な動き中にまだ顕著な不整合が見られました。

SeedVR2は150フレームすべてを通じて安定した顔の特徴と衣服のテクスチャを維持しました。キャラクターの目、鼻、口はフレームからフレームへと一貫性を保ち、元のコンテンツを強化するディテールで歪めることはありませんでした。

テスト2: トーキングヘッド映像

ソース: 720p、10秒、24fps
アップスケール目標: 1440p(2倍)
コンテンツ: クローズアップインタビュー映像

指標	ESRGAN 4x	RealESRGAN	SeedVR2
顔の安定性	3.8/10	5.2/10	9.4/10
肌のテクスチャ品質	7.2/10	7.9/10	8.8/10
エッジのシャープネス	8.1/10	8.4/10	8.6/10
圧縮アーティファクト処理	6.2/10	7.1/10	9.2/10
総合品質	6.3/10	7.2/10	9.0/10

このテストは最も劇的な違いを明らかにしました。ESRGANは顔の特徴を泳がせて変形させ、プロの仕事には完全に使用できませんでした。SeedVR2は顔の安定性を維持しただけでなく、元の720p映像からの圧縮アーティファクトを実際に削減し、ソースよりもクリーンな結果を生成しました。

テスト3: アクションシーケンス

ソース: 1080p、3秒、60fps
アップスケール目標: 4K(2倍)
コンテンツ: 被写体の動きを伴う高速カメラパン

指標	ESRGAN 4x	RealESRGAN	SeedVR2
モーションブラー処理	6.8/10	7.2/10	8.4/10
高速移動アーティファクト	5.4/10	6.8/10	8.9/10
背景の整合性	4.9/10	6.1/10	9.0/10
処理時間(180フレーム)	4.2分	5.1分	14.3分
総合品質	5.7/10	6.7/10	8.8/10

アクションシーケンスはアップスケーラーにとって最も困難です。高速な動きは時間的不整合を即座に明らかにするためです。ESRGANとRealESRGANの両方が、カメラパン中に背景要素が変形することを示しました。SeedVR2は全体を通じて一貫した背景ディテールを維持しましたが、60fpsでの4K出力の処理時間は大幅に増加しました。

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:::info[従来のアップスケーラーがまだ勝つ場合] 単一の画像または非常に短いクリップ(1秒未満)の場合、ESRGANとRealESRGANは同様の品質で3〜4倍高速です。時間的要件のない画像シーケンスには従来のアップスケーラーを使用してください。時間的整合性が重要な動画にはSeedVR2を使用してください。 :::

結論は簡単です。成果物が動画(画像シーケンスではない)の場合、SeedVR2はプロフェッショナルな結果を生み出す唯一のオプションです。2〜3倍長い処理時間は、良いコンテンツを破壊する時間的ちらつきを避けるために価値があります。

特に画像作業のためにこれらのアップスケーラーを比較している場合は、ESRGAN、RealESRGAN、および新しい代替案をカバーするAI Image Upscaling Battleの記事で詳細な比較をご覧ください。

高度な設定: Denoise StrengthとTemporal Window

SeedVR2出力品質を制御するための最も影響力のある2つのパラメータは、denoise_strengthとtemporal_windowです。これらがどのように相互作用するかを理解することで、アップスケーリングキャラクターを正確に制御できます。

Denoise Strengthは、モデルがソース動画を再解釈してディテールを追加することが許可される量を制御します。低い値は元の動画をより忠実に保持し、高い値はモデルにディテールを幻覚させる自由を与えます。

異なるdenoise_strength値が生成するものは次の通りです:

0.2 - 最小限の強化

補間が提供するものを超えてほとんどディテールを追加しない
正確に保持したい高品質のソース映像に使用
最速の処理(0.5より15%速い)
ソースがすでにクリーンなコンテンツをアップスケールするのに最適

0.3-0.4 - 保守的な強化

キャラクターを変えずに微妙なディテールを追加
ほとんどのAI生成動画アップスケーリングに適したデフォルト
明瞭さを向上させながら元の美学を維持
WAN 2.2または類似モデルからのコンテンツに使用

0.5 - 中程度の強化

保持と強化のバランスが取れている
ほとんどの制作作業の標準設定
過度にシャープにすることなく低品質のソースを顕著に改善
最良の汎用値

0.6-0.7 - 積極的な強化

ディテールとテクスチャを大幅に追加
元の映像のキャラクターを変える可能性がある
重度に圧縮された、または低品質のソースに使用
過度にシャープにするかアーティファクトを導入するリスク

0.8以上 - 最大強化

モデルはコンテンツを再解釈するほぼ完全な自由を持つ
非現実的なディテールやテクスチャを導入することが多い
極端に劣化したソースを除いてはめったに有用ではない
SeedVR2でも時間的不整合のリスクが高い

0.4から始めて、結果に基づいて上下に調整することをお勧めします。アップスケールされた動画が柔らかすぎるか変わっていない場合は、0.5〜0.6に増やします。処理しすぎているか、アーティファクトを導入している場合は、0.3に減らします。

Temporal Windowは、各フレームをアップスケールする際にモデルが考慮する周囲のフレーム数を決定します。これは時間的整合性とVRAM使用量に直接影響します。

Temporal Window	考慮されるフレーム	VRAMへの影響	時間的整合性	処理速度
4	前2、後2	ベースライン	7.2/10	ベースライン
8	前4、後4	+1.5GB	8.8/10	-15%
12	前6、後6	+2.8GB	9.3/10	-28%
16	前8、後8	+4.2GB	9.5/10	-42%
24	前12、後12	+7.1GB	9.6/10	-58%

ほとんどの作業でのスイートスポットはtemporal_window 8です。これにより、極端なVRAM要件なしで優れた時間的整合性が得られます。VRAMバジェットがある場合は、最高品質のために12〜16に増やします。

:::warning[Temporal Windowエッジ効果] 動画の始まりと終わりでは、temporal_windowを満たすのに十分な周囲のフレームがありません。SeedVR2は繰り返しフレームでパディングし、出力の最初と最後の1秒でわずかな品質劣化を引き起こす可能性があります。これが顕著な場合は、両端から0.5秒をトリミングします。 :::

これらのパラメータ間の相互作用も重要です。高いdenoise_strength(0.6以上)と低いtemporal_window(4)は、モデルが十分な時間的コンテキストなしで積極的にディテールを追加するため、時間的ちらつきを生成することがよくあります。高いdenoise_strengthが必要な場合は、整合性を維持するためにtemporal_window 12以上とペアにします。

逆に、低いdenoise_strength(0.2〜0.3)は、モデルが広範な時間的コンテキストを必要とする積極的な変更を行っていないため、temporal_window 4〜6で問題なく機能します。

制作作業では、次の組み合わせを使用します:

クリーンなAI動画アップスケーリング: denoise 0.4、temporal_window 8
圧縮されたウェブ動画の救済: denoise 0.6、temporal_window 12
最高品質のアーカイブ: denoise 0.5、temporal_window 16
高速ドラフトアップスケーリング: denoise 0.3、temporal_window 4

パラメータチューニングを完全に回避したい場合、Apatero.comには、ソース動画の特性と出力要件に基づいてこれらの値を自動的に調整する、異なるコンテンツタイプのプリセットプロファイルがあります。

複数の動画のバッチ処理

ComfyUIで複数の動画を順次処理するには、各動画に対してワークフローを手動で実行するか、バッチ処理ノードを設定する必要があります。バッチアップスケーリングを効率的に自動化する方法は次の通りです。

最も簡単なアプローチは、単一の動画ローダーの代わりにVideoHelperSuiteのLoad Video Batchノードを使用します。このノードは、ディレクトリ内のすべての動画を順次処理します。

VHS_LoadVideoノードをVHS_LoadVideoBatchに置き換えます:

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directory: 動画を含むフォルダへのパス(すべての動画が処理されます)
pattern: すべてのMP4ファイルを処理するには「.mp4」、特定の命名パターンには「video_.mp4」
frame_load_cap: 無制限の場合は0、またはテスト用に制限を設定
skip_first_frames: 通常は0
select_every_nth: すべてのフレームを処理するには1

これを、単一の動画ローダーと同様に既存のSeedVR2ワークフローに接続します。ワークフローは、ディレクトリ内の各動画を次々に処理します。

出力側では、VHS_VideoCombineノード設定を変更します:

filename_prefix: 「upscaled_」(元のファイル名の前に追加されます)
save_output: True

この設定はすべての動画を処理し、それぞれを「upscaled_」プレフィックスで保存します。ディレクトリに「scene01.mp4」、「scene02.mp4」、「scene03.mp4」が含まれている場合、「upscaled_scene01.mp4」、「upscaled_scene02.mp4」、「upscaled_scene03.mp4」が取得されます。

:::info[バッチ処理メモリ管理] ComfyUIは、バッチ処理で動画間のVRAMを自動的にクリアしません。動画間でVRAMクリアを強制するために、VideoCombineの後に「VAE Memory Cleanup」ノードを追加します。これがないと、長いバッチ実行中に最終的にOOMエラーが発生します。 :::

異なるアップスケール係数で動画を処理したり、動画ごとに異なる設定を使用したりするような、より複雑なバッチシナリオの場合、String ManipulationとPathノードを使用したカスタムバッチワークフローが必要です。

高度なバッチ設定は次の通りです:

Directory Scanner → Get Video Files → Loop Start
                                          ↓
                                    Load Video (current file)
                                          ↓
                                    Detect Resolution (custom node)
                                          ↓
                                    Switch Node (chooses settings based on resolution)
                                          ↓
                                    SeedVR2 Upscaler (with dynamic settings)
                                          ↓
                                    Video Combine (with dynamic naming)
                                          ↓
                                    Loop End → Continue to next file

このワークフローは、各動画の特性に基づいて設定を適応させます。540p動画は4倍アップスケーリング、1080p動画は2倍アップスケーリングをすべて自動的に取得します。

バッチ処理の実際的な課題は、進行状況の監視とエラー処理です。20個中4番目の動画がOOMのために失敗すると、バッチ全体が停止します。これに対処するには、失敗した動画をスキップしてエラーをファイルにログするエラー処理ノードでワークフローをラップします。

特に10本以上の動画の一晩のレンダリングを実行している場合の制作バッチ処理には、組み込みのバッチキュー管理、失敗時の自動再試行、バッチ完了時のメール通知、複数の同時ジョブ間の進行状況追跡を備えたApatero.comの使用を検討してください。

または、ComfyUIのAPIを使用してPythonでバッチ処理をスクリプト化できます。これにより、エラー処理、進行状況追跡、動画ごとの適応設定を完全に制御できます。

制作ワークフロー: AI動画から成果物まで

AI生成540p動画からクライアント対応4K成果物への移行には、アップスケーリングと他の後処理を組み合わせた多段階ワークフローが必要です。私が使用する完全な制作パイプラインは次の通りです。

ステージ1: AI生成とフレームエクスポート

WAN 2.2、WAN 2.5、AnimateDiff、または好みの動画AIモデルを使用して動画を生成します。モデルがサポートする最高解像度でエクスポートします(WANモデルでは通常540pまたは720p)。

可能であれば、動画ではなく画像シーケンスとして保存します。PNGシーケンスは圧縮アーティファクトなしで最高品質を提供します。動画として保存する必要がある場合は、ロスレスまたはほぼロスレスの圧縮を使用します(h264でCRF 15〜18)。

ステージ2: フレームクリーンアップ(オプション)

アップスケーリングの前に、AI生成からの明らかなアーティファクトを修正します:

顔の整合性の問題にはFaceDetailerを使用(Impact Packガイドを参照)
ちらつきがある場合は時間的スムージングを適用
必要に応じてカラーグレーディング(アップスケーリング前にカラーグレーディングする方が簡単)

このステップはオプションですが、SeedVR2が良いコンテンツと共にアーティファクトをアップスケールするため、最終結果を改善します。ネイティブ解像度で問題を修正する方が、アップスケーリング後に修正するよりも速いです。

ステージ3: SeedVR2アップスケーリング

制作設定でSeedVR2ワークフローを実行します:

denoise_strength: 0.4〜0.5(AI美学を維持するため保守的)
temporal_window: 12(最大の時間的整合性)
tile_size: VRAMが許す限り大きく
steps: 30(速度より品質)

SeedVR2から動画に直接ではなく、PNGシーケンスとしてエクスポートします。これにより、次のステージに最大の柔軟性が得られます。

ステージ4: ディテール強化

アップスケーリング後、追加されたディテールを強化するために微妙なシャープニングを適用します:

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常に最新

radius 1.0、amount 0.3でUnsharpMaskを使用
過度に滑らかな外観を避けるためにグレインまたはノイズテクスチャ(0.5〜1%の強度)を適用
コンテンツに適切な場合は軽いビネット

これらの調整により、アップスケールされた動画がより自然に見え、「AI処理された」感じが少なくなります。微妙なグレインは特に、アップスケールされたコンテンツが従来撮影された映像と調和するのに役立ちます。

ステージ5: 最終エンコーディング

処理されたフレームシーケンスを適切なエンコーディング設定で動画にコンパイルします:

Codec: 互換性のためにh264、小さいファイルのためにh265、編集のためにProRes
CRF: 高品質は18、ウェブ配信は23
Frame rate: 元のAI生成FPSに合わせる
Color space: SDRにはRec.709、ソースがサポートする場合HDRにはRec.2020

必要に応じて複数のバージョンをエクスポートします(4Kマスター、1080pウェブ、720pモバイル)。

:::info[制作タイムライン見積もり] 540p AI動画10秒から4K成果物まで:

AI生成: 8〜12分(WAN 2.2)
フレームクリーンアップ: 5〜10分(必要な場合)
SeedVR2アップスケーリング: 35〜45分(12GB GPU)
ディテール強化: 3〜5分
最終エンコーディング: 2〜3分
合計: 10秒クリップあたり53〜77分 :::

ボトルネックは常にアップスケーリングステップです。定期的にコンテンツを制作している場合、専用のアップスケーリングシステムを持つこと(またはアップスケーリングステージにApatero.comを使用すること)により、生成とアップスケーリング作業を並列化できます。

クライアント作業の場合、AI生成ステージ中に複数のバージョンを生成し(異なるプロンプト/シード)、承認されたバージョンのみをアップスケールします。これにより、使用されないコンテンツをアップスケーリングする45分の無駄を回避できます。

一般的なSeedVR2問題のトラブルシューティング

数百回のSeedVR2アップスケーリング実行の後、私はすべての可能なエラーに遭遇しました。最も一般的な問題と正確な修正は次の通りです。

問題: 「CUDA out of memory」エラー

これは、tile_sizeが利用可能なVRAMに対して大きすぎるか、temporal_windowが高すぎる場合に発生します。

修正アプローチ:

tile_sizeを128減らす(512 → 384 → 320)
まだ失敗する場合は、temporal_windowを2減らす(8 → 6 → 4)
Model Loaderでcpu_offloadとattention_slicingを有効にする
最後の手段として、単一フレームbatch_size: 1への処理を減らす

tile_size 256とtemporal_window 4でまだOOMが発生する場合、GPUはその解像度でのSeedVR2に十分なVRAMを持っていません。より低い解像度で処理するか、ハードウェアをアップグレードしてください。

問題: 出力動画に目に見えるタイルシーム

tile_overlapが小さすぎると、フレーム全体にグリッド状のアーティファクトとしてタイルシームが現れます。

修正: tile_overlapをtile_sizeの少なくとも20%に増やします。tile_sizeが512の場合、tile_overlapを100以上に設定します。tile_sizeが384の場合、tile_overlapを75以上に設定します。高いオーバーラップ = より多くの処理時間ですが、シームを排除します。

問題: 時間的ちらつきがまだ見える

SeedVR2出力がまだ時間的不整合を示す場合、問題は通常、temporal_windowが低すぎるか、denoise_strengthが高すぎることです。

修正: temporal_windowを12または16に増やします。それで解決しない場合は、denoise_strengthを0.3〜0.4に減らします。非常に高いdenoise_strength(0.7以上)は、時間的整合性メカニズムを圧倒する可能性があります。

問題: 処理が極端に遅い

最新のGPUで各フレームが10秒以上かかる場合、何かが誤って構成されています。

一般的な原因:

dtypeがfp16の代わりにfp32に設定されている(2倍遅い)
不要なときにcpu_offloadが有効になっている(低VRAMでのみ使用)
tile_sizeが小さすぎる(512以上のVRAMがあるのに256以下)
他のGPUプロセスを同時に実行している(他のすべてのGPUアプリケーションを閉じる)

修正: dtypeがfp16であることを確認し、tile_sizeが利用可能なVRAMに一致することを確認し、他のGPUアプリケーションを閉じます。tile_size 512の12GBカードでは、1080pアップスケーリングでフレームあたり1.5〜2.5秒を予想してください。

問題: アップスケーリング後に色がシフトまたは褪せた

これは通常、VAEエンコード/デコードの問題または誤った色空間処理を示します。

修正: 正しいseedvr2_vae.safetensorsファイルを使用していることを確認してください。一部のユーザーは誤ってSD1.5またはSDXL VAEを使用し、色シフトを引き起こします。また、入力動画が標準RGB色空間であり、きれいに変換されない可能性があるYUVまたは他の形式ではないことを確認してください。

問題: 動画の最初と最後の1秒に品質の問題

これは、temporal_windowエッジ効果(エッジでウィンドウを満たすのに十分な周囲のフレームがない)による予想される動作です。

修正: アップスケーリングの前に入力動画の両端に1秒のパディングを追加します(開始時に最初のフレームを1秒複製し、終了時に最後のフレームを1秒複製)。アップスケーリング後、それらのパディングされたセクションをトリミングします。これにより、実際のコンテンツが完全な時間的コンテキストを持つことが保証されます。

問題: モデルの読み込みに失敗または「model not found」エラー

モデル読み込みの問題は通常、誤ったファイルパスまたは破損したダウンロードに起因します。

修正チェックリスト:

seedvr2_diffusion.safetensorsがComfyUI/models/checkpointsにあることを確認
seedvr2_vae.safetensorsがComfyUI/models/vaeにあることを確認
ファイルサイズを確認(diffusion: 4.2GB、VAE: 420MB)
サイズが間違っている場合は再ダウンロード(破損している可能性があります)
ファイルを移動した後、ComfyUIを完全に再起動

問題: 出力動画が入力より短い

入力フレームレートが処理期待値と一致しない場合、SeedVR2は時折フレームをドロップします。

修正: 入力動画に一致する正確なフレームレートをVHS_VideoCombineで常に指定します。不明な場合はVHS_VideoInfoノードを使用して入力FPSを検出します。フレームレートの不一致により、ドロップされたまたは重複したフレームが発生します。

ここでカバーされていない永続的な問題については、特定のエラーメッセージのためにコンソール出力を確認してください。ほとんどのSeedVR2エラーには、問題を引き起こしているパラメータに関する有用なヒントが含まれています。

代替アプローチ: SeedVR2を使用しない場合

SeedVR2は強力ですが、常に適切なツールであるとは限りません。代替アプローチがより良く機能する状況は次の通りです。

1秒未満の短いクリップ: 非常に短いクリップ(30フレーム以下)の場合、ESRGANのような従来の画像アップスケーラーをフレームごとに適用すると、許容できる品質でより速い結果が得られることがよくあります。このような短い期間では、最小限の動きしかないため、時間的整合性の重要性は低くなります。

動画からの単一フレーム: 動画から静止フレームを抽出してアップスケールする場合は、画像専用のアップスケーラーを使用してください。ESRGAN、RealESRGAN、および新しいオプションの詳細な比較については、私のAI Image Upscaling Battleの記事をご覧ください。

リアルタイムまたはほぼリアルタイムの要件: SeedVR2はフレームあたり1〜4秒で処理するため、リアルタイム作業には不適切です。リアルタイムアップスケーリング(ライブストリーミング、ゲーミング)が必要な場合は、FSRやDLSSのようなGPUアクセラレーション従来のアップスケーラーを使用してください。

極端なアップスケーリング(8倍以上): SeedVR2は2〜4倍のアップスケーリングに最適です。8倍以上の場合、多段階アップスケーリングからより良い結果が得られます: SeedVR2での最初のパスは2倍、2回目のパスはSeedVR2で再び2倍(または2倍次に4倍)。単一ステージ8倍は過度に幻覚を導入します。

高度に圧縮されたソース素材: ソース動画に深刻な圧縮アーティファクト、ブロッキング、またはノイズがある場合、SeedVR2はそれらのアーティファクトをアップスケールします。そのような場合は、アップスケーリングの前にデノイジングとアーティファクト削減を適用してください。VideoHelperSuiteにはデノイズノードが含まれているか、ComfyUIに持ち込む前にDaVinci Resolveの時間的ノイズ削減のような専用ツールを使用してください。

アニメーションまたは漫画コンテンツ: SeedVR2は主に写実的なコンテンツで訓練されています。アニメ、漫画、または様式化されたアニメーションの場合、従来のアップスケーラーまたはアニメーション専用モデルの方がアートスタイルをより良く保持することがよくあります。SeedVR2は時々、様式化されたコンテンツに写実的なテクスチャを追加しようとし、間違って見えます。

特に漫画のアップスケーリングの場合、アニメモデルまたはwaifu2xを使用したRealESRGANの方が、より適切なスタイルの結果を生成します。アニメーションでは時間的整合性の重要性は低くなります。コンテンツは連続的な動きではなく、すでにフレームごとのアートであるためです。

予算または時間の制約: SeedVR2は従来のアップスケーラーよりも2〜4倍の処理時間を必要とします。タイトな締め切りまたは大量処理の場合、従来のアップスケーラーの方が、品質は低くても実用的かもしれません。時には、時間通りに配信された十分に良いものが、遅れて配信された完璧なものに勝ります。

私の制作ワークフローでは、アップスケーリングニーズの約60%(ヒーローショット、メインコンテンツ、クライアント向け成果物)にSeedVR2を使用し、残りの40%(背景映像、Bロール、ドラフトバージョン、時間に敏感な作業)には従来のアップスケーラーを使用します。

最後に

SeedVR2は、動画アップスケーリングへのアプローチにおける根本的な変化を表しています。動画を独立した画像のシーケンスとして扱う代わりに、動きの時間的性質を尊重し、フレーム間の整合性を維持します。

実用的な影響は、通常540〜720pで出力されるAI生成動画が、1080pまたは4Kでのプロフェッショナルな配信に使用可能になることです。WAN 2.2またはWAN 2.5で生成し、SeedVR2アップスケーリングを適用し、放送またはウェブストリーミング品質基準を満たすコンテンツを配信できます。

ワークフローを正しく設定するには時間がかかり、処理は従来のアップスケーラーと比較して遅いですが、品質の差は投資を正当化します。時間的整合性を持つアップスケールされた動画と、フレームごとにちらつくアップスケーリングを見たら、後戻りはできません。

定期的にAI動画を扱っている場合、SeedVR2はパイプラインで不可欠なツールになります。ネイティブ解像度でのAI生成とSeedVR2アップスケーリングの組み合わせにより、6か月前には実現不可能だった可能性が開かれます。

設定の複雑さをスキップして、すぐに制作作業に取り掛かりたい人のために、Apatero.comには、最適化された設定、バッチ処理、および自動VRAM管理を備えたSeedVR2がプリインストールされています。プラットフォームはすべての技術的詳細を処理し、ワークフローのデバッグではなくコンテンツの作成に集中できます。

SeedVR2をローカルで設定するか、ホストされたソリューションを使用するかにかかわらず、動画AIワークフローに時間認識アップスケーリングを追加することで、出力を「興味深いAI実験」から「プロフェッショナルな成果物」品質に移行します。それが有償の仕事にとって重要な違いです。