Extensions/BSAI-H3-upscale-4K
ComfyUI Extension

BSAI-H3-upscale-4K

BSAI H3 upscale 4K - dedicated AI video super-resolution / 4K upscaling plugin for ComfyUI (MiniMax H3, Real-ESRGAN, Tile, FP16)

By xm6018924·Created 3 months ago·Updated 6 days ago· 11
xm6018924/BSAI-H3-upscale-4K
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BSAI-H3-upscale-4K

English overview — full details in Chinese sections below. / 英文概览，详细中文说明见下文。

AI 4K Upscale plugin for MiniMax H3 video/images (ComfyUI pixel-domain + latent-space dual channel, very fast).

One-click upscale of H3 720P videos / low-res images to 4K, with Real-ESRGAN / FlashVSR / SeedVR2 / NVIDIA RTX / DLSS 5 / VOSR 2.0 / Topaz engines, optical-flow temporal enhancement, face restore, detail enhancement and batch frame processing.

Nodes

| Node | Function | |---|---| | BSAI_H3_Upscale4K | Main upscale node: Auto-Routing (5 preference presets: Quality / Speed / Portrait / Anime / UHD) with automatic face & resolution detection; pixel-domain engines + optical-flow temporal detail + face restore | | BSAI_H3_Upscale4K_Latent | Latent-space upsampling (H3 Latent 3D Upscaler) during generation stage | | BSAI_H3_FaceRestore | Face restore: GFPGAN / CodeFormer with YOLOv8-Face detection, small-face adaptive enhancement, temporal stabilization | | BSAI_H3_DLSS5 | DLSS 5 neural-render upscale (NVIDIA, fastest 4K path on RTX) | | BSAI Topaz Engine Face Restore | Topaz commercial engine face restore |

Engines

  • Auto-Routing: one-click engine selection by content/input (Quality→SeedVR2 fp8 / Speed / Portrait / Anime / UHD presets + face/resolution auto-detect), inspired by HitPaw VikPea's model selector
  • Pixel-domain: Real-ESRGAN family (x4plus / anime / general) + optical-flow temporal enhancement + batch frames
  • Diffusion video: FlashVSR-v1.1 / SeedVR2 7B (fp8 numz path + INT8 ComfyUI-native path dual engines)
  • Hardware: NVIDIA RTX Video Super Res / DLSS 5 neural rendering
  • Generative: VOSR 2.0 (CVPR 2026, blur→clear, best for poster text restoration) + engine combos (VOSR+DLSS5 perfect, VOSR+RTX for video)
  • Face restore: GFPGAN / CodeFormer (YOLOv8-Face detection)
  • Latent: H3 Latent 3D Upscaler
  • Topaz: commercial engine integration

Key Parameters (main node)

model_name (incl. auto routing), scale (1-8), tile_size, tile_pad, batch_frames, use_fp16, use_compile, temporal_strength, detail_amount, detail_radius, softness, detail_mode, face_restore, face_det_conf, face_blend, face_fidelity, face_temporal (0.50 default), input_adaptive (auto), auto_prefer (quality/speed/portrait/anime/UHD), SeedVR2: sv2_steps (12), sv2_cfg (1.2), sv2_sampler, sv2_scheduler, sv2_color (lab), DLSS5: dlss_style/dlss_intensity/dlss_detail/dlss_motion.

Quick Start

  1. Copy repo into ComfyUI/custom_nodes/BSAI-H3-upscale-4K/
  2. Install deps: pip install numpy opencv-python spandrel onnxruntime-gpu ultralytics pillow
  3. Download models per the Chinese table below (or run python install.py for auto-check & core model download)
  4. Restart ComfyUI, hard-refresh (Ctrl+F5)

Example Workflow

workflows/BSAI-H3-v2.7.0-最佳效果.json — open in ComfyUI and run (includes sample image). Auto-routing shows its decisions in the info output: engine / content / preset.

Model Weights

Full model list with download URLs (core + optional engines), legacy-download tips and directory quick-check — see the Chinese tables below. Mirror tip: replace huggingface.co with hf-mirror.com in China.

Official-native compatible (PR #17412): the H3 latent upscaler weights in models/latent_upscale_models/ are fully interchangeable with the official MiniMaxH3LatentUpscaleWithModel / LatentUpscaleModelLoader nodes (ComfyUI ≥ v0.43.0) — same files, both loaders work, no re-download. This plugin adds the multi-hardware (GPU0/GPU1/NPU) and long-video chunking enhancements on top; both paths coexist.

License

Apache-2.0.

BSAI-H3-upscale-4K

MiniMax H3 视频/图片 AI 超分 4K 插件（ComfyUI 像素域 + 潜空间双通道，速度极快）。

把 H3 生成的 720P 视频 / 低清图片一键放大到 4K，内置 Real-ESRGAN / FlashVSR / SeedVR2 / NVIDIA RTX / DLSS 5 / VOSR 2.0 / Topaz 多引擎，支持光流时域增强、人脸修复、细节增强、批量帧处理。

📦 模型权重清单与下载地址（必须用到的全部模型）

所有路径均为 ComfyUI 根目录下的 models/。标注 ✅ 的文件已随插件生态就绪/自动下载；❌ 需手动下载。 国内网络无法直连 HuggingFace 时，把 huggingface.co 换成 hf-mirror.com 即可。

一、核心模型（基础超分 + 人脸修复 + 潜空间，插件主功能必需）

| 模型 | 文件（放置路径） | 大小 | 下载地址 | |---|---|---|---| | Real-ESRGAN x4plus | upscale_models/RealESRGAN_x4plus.pth | 64 MB | https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth | | Real-ESRGAN 动漫 | upscale_models/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth | 17 MB | https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth | | Real-ESRGAN 通用 | upscale_models/realesr-general-x4v3.pth | 4.7 MB | https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth | | YOLOv8-Face 人脸检测 | ultralytics/bbox/face_yolov8m.pt（s/n 可选） | 50 MB | https://huggingface.co/Bingsu/adetailer/resolve/main/face_yolov8m.pt | | GFPGAN 人脸修复 ONNX | facerestore_models/GFPGANv1.4.onnx | 325 MB | 生态流转 ONNX 导出件，无官方直链（见下方「无直链模型获取方式」） | | CodeFormer 人脸修复 ONNX | insightface/codeformer.onnx（或 facerestore_models/） | ~350 MB | 生态流转 ONNX 导出件，无官方直链（见下方「无直链模型获取方式」） | | MiniMax H3 Latent 3D 上采样 | latent_upscale_models/minimax_h3_latent_upscaler_3d_fp16.safetensors | 659 MB | https://huggingface.co/LBH-123-AI/Minimax_h3_latent_Upscaler （仓库内含 fp16 / bf16 / fp32 三版本） |

二、外部引擎权重（选装对应引擎时必需）

| 引擎 | 文件（放置路径） | 大小 | 下载地址 | |---|---|---|---| | FlashVSR-v1.1 | FlashVSR-v1.1/ 整个文件夹：LQ_proj_in.ckpt + TCDecoder.ckpt + diffusion_pytorch_model_streaming_dmd.safetensors + Wan2.1_VAE.pth | 6.5 GB | https://huggingface.co/JunhaoZhuang/FlashVSR （下载整个 FlashVSR 文件夹） | | FlashVSR 提示词嵌入 | 插件仓库内 posi_prompt.pth（随 git clone 自带，无需单独下载） | 4.2 MB | ✅ git clone 自带 | | SeedVR2 7B (fp8, numz) | SEEDVR2/seedvr2_ema_7b_fp8_e4m3fn_mixed_block35_fp16.safetensors | 7.9 GB | https://huggingface.co/numz/SeedVR2_comfyUI | | SeedVR2 7B (INT8, ComfyUI 原生) | diffusion_models/seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors（新引擎「SeedVR2 7B INT8」自动查找，优先于此文件，其次 diffusion_models/ 其它 seedvr2、最后 SEEDVR2/） | 7.9 GB | Comfy-Org 转换包：https://huggingface.co/Comfy-Org/SeedVR2_comfyui_repackaged （ComfyUI 原生量化格式，插件走原生 NaDiT 链加载） | | SeedVR2 VAE | SEEDVR2/ema_vae_fp16.safetensors（原生引擎自动查找：SEEDVR2/ → vae/seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors → vae/ema_vae_fp16.safetensors；三者哈希相同） | 478 MB | https://huggingface.co/numz/SeedVR2_comfyUI | | SeedVR2 文本嵌入 | 插件仓库内 pos_emb.pt + neg_emb.pt（随 git clone 自带） | 1.3 MB | ✅ git clone 自带 | | RelayVSR x4（Wan 主干） | diffusion_models/RelayVSR/relayvsr_x4_int8_convrot.safetensors（int8 量化，ComfyUI 原生链路加载；同放 diffusion_models/ 根目录也可） | 5.2 GB | RelayVSR x4 官方权重（int8 convrot 转档） | | RelayVSR x2（LightX2V 主干） | diffusion_models/RelayVSR/relayvsr_x2_lightx2v_int8_convrot.safetensors | 5.2 GB | LightX2V RelayVSR_X2（int8 convrot 转档） | | RelayVSR Flash 解码器（x4） | vae/relayvsr VAE/relayvsr_flash_vae_x4_fp32.safetensors（在 ComfyUI 里注册为 VAE） | 127 MB | RelayVSR Flash VAE x4 | | RelayVSR Flash 解码器（x2） | vae/relayvsr VAE/relayvsr_flash_vae_x2_fp32.safetensors | 127 MB | RelayVSR Flash VAE x2 | | DLSS 5 运行时 | DLSS5/video2dlssnr.exe | 429 KB | https://github.com/DaniilSokolyuk/video2dlssnr/releases/download/v1.2/video2dlssnr_release_light.zip （仅 exe） | | DLSS 5 NVIDIA DLL | DLSS5/nvngx_dlss.dll + nvngx_dlssnr.dll + nvngx.dll_dlssnr.dll | 227 MB | NVIDIA 专有运行时，来自本地 DLSS5 整合包 / NVIDIA 官方；或用全量包：https://github.com/DaniilSokolyuk/video2dlssnr/releases/download/v1.2/video2dlssnr_release.zip （含 DLL，约 247 MB） | | VOSR 2.0 | VOSR/ 整个仓库（含 preset/ckpts/VOSR2/、Qwen-Image-vae-2d/、stable-diffusion-2-1-base/、torch_cache/ DINOv2） | ~7.5 GB | https://modelscope.cn/models/cswry/VOSR （国内直连优先）或 https://huggingface.co/cswry/VOSR ；仓库源码：https://github.com/cswry/VOSR | | Topaz 引擎（商业） | Topaz_Engine/（neuroserver + models） | ~33 GB | 商业软件，自行部署：https://www.topazlabs.com （放入 models/Topaz_Engine/） |

三、无直链模型获取方式（GFPGANv1.4.onnx / codeformer.onnx）

这两个 ONNX 是人脸修复的社区流转导出件（插件严格要求 ONNX 格式），没有稳定官方直链，按优先级获取：

  1. 已有环境复制：装了 ComfyUI-Impact-Pack / ReActor 的机器上直接拷贝同名 .onnx；
  2. 整合包：BSAI / 常用 ComfyUI 整合包内 models/facerestore_models/ 或 models/insightface/；
  3. 自行导出：官方 GFPGANv1.4.pth / codeformer.pth（GitHub release）用 onnx 导出脚本转换（输入 [input] / [input, w]）。

缺这两个文件不影响主超分功能，仅人脸修复模式的 GFPGAN/CodeFormer 选项不可用。

四、模型目录速查表（验证是否完整）

ComfyUI/models/
├── upscale_models/            RealESRGAN_x4plus.pth / _anime_6B.pth / realesr-general-x4v3.pth
├── ultralytics/bbox/          face_yolov8m.pt
├── facerestore_models/        GFPGANv1.4.onnx（+ GFPGANv1.3.onnx 备选）
├── insightface/               codeformer.onnx
├── latent_upscale_models/     minimax_h3_latent_upscaler_3d_fp16.safetensors
├── FlashVSR-v1.1/             LQ_proj_in.ckpt / TCDecoder.ckpt / DMD safetensors / Wan2.1_VAE.pth
├── SEEDVR2/                   seedvr2_ema_7b_fp8_...safetensors / ema_vae_fp16.safetensors
├── diffusion_models/          seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors（INT8 原生引擎用）
├── diffusion_models/RelayVSR/ relayvsr_x4_int8_convrot.safetensors / relayvsr_x2_lightx2v_int8_convrot.safetensors（RelayVSR 引擎用）
├── vae/                       seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors（与 SEEDVR2 内同文件）
├── vae/relayvsr VAE/          relayvsr_flash_vae_x4_fp32.safetensors / relayvsr_flash_vae_x2_fp32.safetensors（RelayVSR Flash 解码器）
├── DLSS5/                     video2dlssnr.exe / nvngx_dlss.dll / nvngx_dlssnr.dll / nvngx.dll_dlssnr.dll
├── VOSR/                      inference_vosr_onestep.py + preset/ckpts/（VOSR2 / Qwen VAE / SD2.1 VAE / torch_cache）
└── Topaz_Engine/              neuroserver171/neuroserver.exe + models/

与官方 ComfyUI 原生节点通用（PR #17412）：ComfyUI ≥ v0.43.0 起，latent_upscale_models/ 下 的 H3 latent 超分权重（minimax_h3_latent_upscaler_3d_fp16.safetensors / .pth）与官方 MiniMaxH3LatentUpscaleWithModel + LatentUpscaleModelLoader 完全通用——同一份文件， 本插件与官方节点均可直接加载，无需重复下载。本插件的 BSAI_H3_Upscale4K_Latent 提供官方没有的 多硬件（GPU0/GPU1/NPU）协同与长视频时间分块增强，两条路径并存可选。

🧪 示例工作流（v2.7.0 最佳效果）

workflows/BSAI-H3-v2.7.0-最佳效果.json —— 一键体验本次升级的三项新能力，按最佳效果配置：

| 节点 | 配置 | 说明 | |---|---|---| | LoadImage | bsai_h3_v27_example.png（已放入 ComfyUI/input/） | 400×532 低清人像示例，换成你自己的图/视频帧即可 | | BSAI_H3_Upscale4K | 模型 = 自动路由，偏好 = 质量优先 | 自动探测 SeedVR2 fp8（精度最高）→ INT8 → VOSR → FlashVSR → Real-ESRGAN，逐级回退 | | ↑ 自动内容感知 | face_restore = Off（不用手动开） | 路由检测到人脸 → 自动开启 CodeFormer 修复 + 时域稳定 | | ↑ 自动分辨率感知 | input_adaptive = 自动 | 低清输入自动 HD 增强重建；≥720P 输入自动 UHD 保守细节 | | ↑ 时域稳定 | face_temporal = 0.50 | 跨帧跟踪 + 参数 EMA，防"框抖动→强度跳变"闪烁 | | ↑ 画质 | temporal 0.2 / detail smart 0.5 / softness 0.1 / scale 4.0 | 光流时序 + 智能细节重建 + 柔和收敛，4K 输出 | | PreviewImage / SaveImage | — | 左下预览原图、右侧保存 4K 结果（BSAI-H3-v27-4K 前缀） |

使用：拖入 ComfyUI → 点运行（LoadImage 可换图）。info 输出会完整显示自动路由决策（引擎 / 内容 / 档位），可直观看到 v2.7.0 的"自动"如何工作。

🛠️ v2.7.1 修复（VOSR / DLSS5 大图健壮性）

| 问题 | 根因 | 修复 | | --- | --- | --- | | VOSR 大图 OOM | 非方形帧被补成正方形（1536×2048→2048×2048，面积+33%）后全图 VAE 推理 | 短边 >1024 自动启用官方 latent 分块（tile 640）+ VAE 分块（1024），峰值显存降到单 tile 级；tile 路径只做最小 16 对齐不再补正方形 | | VOSR Input height (131) should be divisible by patch size (2) | VOSR DiT latent=像素/8、patch=2 → 输入必须为 16 的倍数（507×524 补成 524 → latent 131 非偶） | fast path 补成"正方形+16 对齐"，tile 路径最小 16 对齐，推理后按原比例裁回 | | DLSS5 CreateFeature 18 failed | DLSS NR 输出上限 7680（实测 8192 失败） | 目标超限自动分块（每块 ≤7680）+ 重叠线性融合，任意尺寸可用 | | VOSR 子进程偶发崩溃（WinError 10060） | torch.hub 每次启动联网探测 GitHub 默认分支，网络超时未捕获 | VOSR 仓库 inference_vosr_onestep.py / inference_vosr.py 打离线 DINOv2 补丁：本地权重 + 缓存 repo 加载，失败才回退在线 |

VOSR 离线补丁部署（换机/重装时需要）：把补丁应用到 models/VOSR/inference_vosr_onestep.py 与 inference_vosr.py 的 load_dinov2() —— 本地优先从 preset/ckpts/torch_cache/checkpoints/dinov2_vitl14_pretrain.pth + preset/ckpts/torch_cache/facebookresearch_dinov2_main/ 加载，彻底免除 GitHub 联网依赖。

实测（RTX 5090 Laptop 24GB）：507×524→1014×1048（42s）；1536×2048→4096×3072（tile，77s）；VOSR×2+DLSS5×2 全链→8192×6144（83.5s）；22 项单元测试全过。

🛠️ DLSS5 报错「未找到 video2dlssnr.exe」排错 / Troubleshooting (bilingual)

现象 / Symptom：节点 130 执行报 RuntimeError: [BSAI-H3/DLSS5] 未找到 video2dlssnr.exe。 DLSS 5 引擎是"本机调用"设计：exe 与 3 个 NVIDIA 专有 DLL 不随插件分发，需就位于 ComfyUI/models/DLSS5/。 The DLSS 5 engine invokes a local runtime: the exe + 3 proprietary NVIDIA DLLs are not shipped with the plugin and must exist under ComfyUI/models/DLSS5/.

所需 4 个文件 / Required files (put all 4 in ComfyUI/models/DLSS5/)：

| 文件 file | 大小 size | 来源 source | |---|---|---| | video2dlssnr.exe | 0.4 MB | 官方 light 包 official light zip: video2dlssnr_release_light.zip | | nvngx_dlss.dll | 56 MB | NVIDIA 专有 proprietary：驱动包 driver pack / 全量包 full zip / 本机其它整合包 other local packs | | nvngx_dlssnr.dll | 158 MB | 同上 same as above | | nvngx.dll_dlssnr.dll | 13 KB | 同上 same as above |

全量包（exe+DLL 一次到位，约 247MB）full bundle: video2dlssnr_release.zip

自动发现（v2.9.3 起）/ Auto-discovery (since v2.9.3)：运行时查找不再只扫描写死的 C:\BSAI\DLSS5——插件与 install.py 会从实际安装路径向外发现同层其它 ComfyUI 整合包的 models/DLSS5/（例如 G:\Comfyui_BSAI\ComfyUI\models\DLSS5\），命中即自动复制/直接使用，无需任何手动操作；旧默认目录与环境变量 VIDEO2DLSSNR_PACK_DIR / VIDEO2DLSSNR_EXE 仍然有效。 The search area is now derived from the live install path: sibling ComfyUI packs' models/DLSS5/ on the same drive/level are probed automatically (e.g. G:\Comfyui_BSAI\ComfyUI\models\DLSS5\) and reused without any manual step; the legacy C:\BSAI\DLSS5 default and the VIDEO2DLSSNR_PACK_DIR / VIDEO2DLSSNR_EXE env vars keep working.

手动兜底 / Manual fallback：

  1. 运行 python install.py（自动扫描本地包复制，缺 exe 时联网下载官方 light 包 / auto-copies local packs, downloads the official light zip if exe missing）；
  2. 或手动把 4 个文件放入 ComfyUI/models/DLSS5/（或放入本插件 bin/ 只放 exe，DLL 仍需同目录）/ or copy the 4 files into ComfyUI/models/DLSS5/ (exe-only into plugin bin/ works too, DLLs must sit beside it)。

🚀 快速安装

  1. 把本仓库放入 ComfyUI/custom_nodes/BSAI-H3-upscale-4K/；
  2. 安装依赖：pip install numpy opencv-python spandrel onnxruntime-gpu ultralytics pillow；
  3. 下载上表模型放入对应 models/ 目录（或直接运行 python install.py 一键自检 + 自动下载核心模型）；
  4. 重启 ComfyUI，刷新浏览器（Ctrl+F5）。

🎛️ 功能与引擎

  • 自动路由：按内容/输入一键选引擎（质量/速度/人像/动漫/UHD 五档偏好 + 人脸/分辨率自动感知），对标 HitPaw VikPea 模型选择器
  • 像素域超分：Real-ESRGAN 系（x4plus / anime / general）+ 光流时域增强 + 批量帧
  • 扩散视频超分：FlashVSR-v1.1 / SeedVR2 7B（fp8 numz 路径 + INT8 ComfyUI 原生路径双引擎）
  • 硬件超分：NVIDIA RTX Video Super Res / DLSS 5 神经渲染（RTX 显卡最快 4K 路线）
  • RTX 去噪 / 去模糊（VFX）：NVIDIA RTX VSR - 去噪/去模糊 (VFX) 引擎——官方 ComfyUI_Nvidia_VFX_Nodes 同款 nvvfx DENOISE_*/DEBLUR_* 档位（同分辨率清理，无模型文件）；op 选 去噪/去模糊、level 选 LOW~ULTRA、strength 调强度；scale>1 时清理后自动接 RTX ULTRA 放大（先清理后放大）
  • 生成式超分：VOSR 2.0（CVPR 2026，模糊图→清晰，海报文字还原最强）+ 双引擎组合
    • VOSR 2.0 + DLSS 5（双引擎完美档）：VOSR 生成细节 → DLSS 硬件放大
    • VOSR 2.0 + RTX（视频推荐两级放大）：VOSR 去模糊 → RTX 二次清晰化
  • 人脸修复：GFPGAN / CodeFormer（YOLOv8-Face 检测，小脸自适应增强）
  • 潜空间上采样：H3 Latent 3D Upscaler（生成阶段直接放大）
  • Topaz 引擎：商业软件接入

📝 更新日志

v2.10.0 — 新增「RelayVSR (one-step Wan VSR)」引擎（移植 RelayVSR / LightX2V x2，不装外部节点包）

  • 新增档位：模型下拉新增 RelayVSR (one-step Wan VSR)，一步蒸馏 Wan 视频超分（RelayVSR + LightX2V RelayVSR_X2 同源）。
  • 实现方式（移植而非安装）：直接走 ComfyUI 原生链路 comfy.ldm.wan.model_vsr —— Wan 关键帧主干（每 15 帧 + 末帧）经 1 步 euler + simple、cfg 1 采样出关键帧 latent，再由 RelayVSR Flash 解码器（在 ComfyUI 里注册为 VAE）逐帧还原全部帧像素。不再需要 ComfyUI-Relay-VSR 节点包（本插件内自实现，删掉外部插件不影响）。
  • 权重自动配对：按 safetensors metadata 的 format 字段识别倍率并成对匹配，与文件名无关 —— Wan relayvsr-wan-x2-v1(x2) / refvsr-wan-v1(x4)，Flash relayvsr-flash-x2-v1(x2) / refvsr-flash-v1(x4)。 目录：models/diffusion_models/RelayVSR/（主干）+ models/vae/（Flash 解码器），本整合包已按此归位。
  • 专属参数：relay_weights（Auto 按 scale 自动选档，>=3 用 x4、否则 x2；也可手动锁 x2/x4）、relay_detail（Flash 解码细节强度 0~1，默认 1.0）。
  • 后处理：本插件的光流时域 pass 对该引擎自动跳过（模型自带时序一致性）；detail / softness / face_restore 仍可叠加。
  • 倍率换算：权重原生倍率与 scale 不一致时（如只有 x4 权重但要 2 倍），解码后 bicubic 精确缩放到目标尺寸，不重复推理。

v2.9.4 — 并入官方 NVIDIA RTX VFX 去噪/去模糊档位 / Official RTX VFX DENOISE_/DEBLUR_ tiers merged

  • 新增引擎「NVIDIA RTX VSR - 去噪/去模糊 (VFX)」：与官方 ComfyUI_Nvidia_VFX_Nodes 的 RTXVideoSuperResolution 同源（nvvfx DENOISE_LOW~ULTRA / DEBLUR_LOW~ULTRA，同分辨率处理，无需模型文件）。专属参数 rtx_vfx_op（去噪/去模糊）、rtx_vfx_level（LOW/MEDIUM/HIGH/ULTRA）、rtx_strength（0-1）；scale>1 时先同分辨率清理，再自动接 RTX ULTRA 放大到目标倍率（先清理后放大）。引擎不可用时自动降级 SeedVR2，workflow 不中断。

v2.9.3 — DLSS5 本地引擎按安装路径自动发现（修复「未找到 video2dlssnr.exe」）/ Install-path-aware DLSS5 auto-discovery

  • 背景 / Context：用户报节点执行 RuntimeError: [BSAI-H3/DLSS5] 未找到 video2dlssnr.exe。运行时其实已存在于本机另一整合包 G:\Comfyui_BSAI\ComfyUI\models\DLSS5\（4 文件齐全），但插件与 install.py 的本地包扫描只写死了 C:\BSAI\DLSS5，跨盘/跨目录的既有文件发现不了。 The runtime already existed in a sibling pack on another drive, but both the node and install.py only scanned the hard-coded C:\BSAI\DLSS5.
  • 修复 / Fix：查找根改为从插件实际安装路径推导——自动探测同层（及历史 C:\BSAI 树）名称含 comfy/bsai/aki 的兄弟整合包的 ComfyUI/models/DLSS5、models/DLSS5、DLSS5 三种布局（精确拼路径探测，不做全盘遍历）；命中 exe 或 zip 即直接使用/自动解包复制。环境变量 VIDEO2DLSSNR_PACK_DIR / VIDEO2DLSSNR_EXE 与旧默认路径保持兼容优先。 Search roots are now derived from the live install path: sibling packs (same level, plus the legacy C:\BSAI tree) are probed at the three known layouts — exact-path checks only, no full-disk walk. Env vars and the legacy default keep working.
  • 文档 / Docs：缺件报错信息升级为中英双语并完整列出 4 个所需文件（exe 0.4MB + nvngx_dlss 56MB + nvngx_dlssnr 158MB + nvngx.dll_dlssnr 13KB）及获取途径；README 新增双语排错章节；install.py 待办提示双语化。 The missing-runtime error is now bilingual with the exact 4-file checklist and sources; README gained a bilingual troubleshooting section; install.py hints are bilingual.

v2.8.1 — UI 布局：自动路由偏好移至模型选择之上

  • auto_prefer / 自动路由偏好 参数从参数区底部移到节点第一栏（模型选择之上）：先选档位偏好再看引擎，符合"自动路由"的操作直觉；仅当 model_name = 自动路由 时生效（行为不变）

v2.8.0 — 质量优先档画质重构 + 单帧崩溃修复 + SeedVR2 fp8 路径修复

背景：用户反馈 v2.7.1 按"自动路由/质量优先"处理 507×524 单帧输出画质"不堪入目"（眼/唇细节劣化）；手动切 Real-ESRGAN 模型后节点崩溃 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'。

① 单帧崩溃修复（问题②）：根因是 upscale() 仅 Real-ESRGAN 分支在多帧且 cv2 可用时才给 lr_np 赋值，其余引擎分支恒为 None；单帧输入时 temporal_strength=0.2>0 仍进入 _video_temporal_detail → _compute_flow_pairs(None).shape 崩溃。

  • _compute_flow_pairs：lr_np is None 或 shape[0]<2 直接返回 []
  • _video_temporal_detail：单帧/无光流输入自动 temporal_strength=0（跳过 flow）
  • Real-ESRGAN 分支：单帧或无 cv2 时 temporal_strength=0——任何引擎 + 任何输入尺寸都不再崩溃

② 质量优先档画质重构（问题①）：本地对照实验（同一张 507×524 原图）实测—— | 路径 | 输出 | 耗时 | Laplacian | |---|---|---|---| | SeedVR2 INT8 8步 cfg1.0（旧默认） | 1048×1014 | 130s | 375 | | SeedVR2 fp8 官方默认（修复后） | 1048×1014 | 84s | 290 |

结论：根因是路由选中 INT8 量化权重 + 8 步低采样（w4a4 量化精度损失在眼唇等细节区最明显，高频被过度强调产生伪影/失真），而非后处理参数。

  • 路由换序：质量优先 = SeedVR2 fp8（精度最高） → INT8 → VOSR → FlashVSR → Real-ESRGAN；fp8 已实测更快（84s vs 130s）且权重精度更高
  • INT8 采样增强：仅当回退到 INT8 时自动覆盖 sv2_steps=16 / sv2_cfg=1.5（补偿量化损失），信息写入 info 输出
  • 人脸自动轻修复：自动检测到人脸时，CodeFormer 保真 0.6→0.45、融合 0.7→0.55（只补细节不改脸型，杜绝"塑料感"）
  • HD 增强档防过度锐化：低清输入细节强度上限 1.0→0.6
  • 节点默认值：sv2_steps 8→12、sv2_cfg 1.0→1.2

③ SeedVR2 fp8 路径修复（潜伏 bug）：_seedvr2_upscale 从未真正输出放大图——官方插件返回 io.NodeOutput(sample)（.result 为 args 元组），旧解包逻辑误判为非 tensor 直接回退原图。修复为正确解包 NodeOutput.result[0]，fp8 路径首次真实可用（此前若被手动选中会"输出尺寸不变"）。

实测：24 项单元测试全过（单帧 temporal 防御 / fp8 优先路由 / INT8 采样覆盖 / 人脸轻修复 / HD 档上限 / 节点默认值 / fp8 返回解包）；节点级 E2E auto/质量优先 507×524→1048×1014 正常出图。

v2.7.0 — HitPaw 技术路线本地落地：自动路由 + UHD 输入自适应 + 人脸时域稳定

  • 背景：应要求全球调研 HitPaw VikPea 超分技术（官方模型文档 / developer.hitpaw.com API / 官方 OpenClaw skill）。结论：VikPea 为闭源商业软件 + 云端推理，模型权重不可提取；唯一合法接入路径是官方云端 REST API（付费积分、输入须公网 URL、分钟~小时级异步），与本插件"本地帧级批处理 + 离线 + 免费"定位根本冲突 → 采纳其技术理念本地落地（路径 B），对标映射：
    • ultrahd_restore_2x（UHD 超分，高清输入保守细节）→ 输入自适应
    • portrait_restore（多帧融合 + 时空对齐防闪烁）→ 人脸时域稳定
    • VikPea 多模型选择器（General/Animation/Portrait/UHD/Generative）→ 自动路由
  • ① 模型自动路由：新增引擎「自动路由 (按内容/输入推荐)」，零新依赖（只探测已有权重 + 抽样人脸检测）：
    • 5 档偏好 auto_prefer / 自动路由偏好：质量优先（SeedVR2 INT8→fp8→VOSR→FlashVSR→Real-ESRGAN 逐级回退）、速度优先、人像优先（强制 CodeFormer 人脸修复）、动漫优先（anime 权重）、UHD 优先
    • 自动内容感知：YOLO 抽样检测到人脸 → 自动开启 CodeFormer 人脸修复 + 时域稳定（无需手动开关）
    • 自动分辨率感知：≥720P 高清输入 → UHD 保守细节；<540P 低清输入 → HD 增强细节
    • 路由决策完整写入 info 输出（引擎/内容/档位全透明）
  • ② UHD 输入自适应：新参数 input_adaptive / 输入自适应（自动/关/UHD 保守档/HD 增强档）：≥720P 时细节强度打 6 折（上限 0.35）+ 强制 classic 模式（防过度锐化/伪影）+ 柔和度下限 0.15；<720P 时细节增强 1.2 倍配合 smart 重建。对标 Ultra HD 模型的"自然无数码感"定位
  • ③ 人脸时域稳定：新参数 face_temporal / 人脸时域稳定（默认 0.50，主节点 / 独立 FaceRestore / Topaz FaceRestore 三节点同步）：
    • 跟踪增强：IoU 断链时按中心距离 + 尺寸比 gating 续链（快速移动/缩放不再断链重检）
    • 参数级 EMA：每条人脸轨迹的融合强度/保真度做跨帧指数平滑（0=关闭，等同 v2.6 行为；0.5=推荐；1.0=完全跟随历史）——消除"检测框抖动 → 修复强度逐帧跳变"的闪烁，同时保持逐帧像素级恢复（不混合结果像素，规避 v2.3.1 曾出现的鬼影）
  • 实测：22 项单元测试全过（参数 EMA 跨断点抖动跳变 0.0105→0.0053 减半；dist-gate 续链；路由 5 偏好 + 人脸/分辨率感知）；端到端 4 帧真实人像（CodeFormer 修复正常、无伪影）；主节点完整链路 2 帧 1024×1365→2048×2730 30.3s，auto 路由正确选中引擎 + 自动开人脸修复 + UHD 保守档
  • 兼容性：face_temporal=0 / input_adaptive=关 / 不选自动路由时行为与 v2.6.0 完全一致

v2.6.0 — SeedVR2 7B INT8 (ComfyUI 原生) 引擎 + 模型路径自动加载

  • 背景：用户新下载 models/diffusion_models/seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors（Comfy-Org INT8 量化，7.9GB）与 models/vae/seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors
  • 兼容性核查结论：VAE 与现有 SEEDVR2/ema_vae_fp16.safetensors 哈希完全一致（同一文件）；INT8 权重含 comfy_quant/weight_scale + I8/U8 量化层（288 层），numz 插件加载器无法读取（strict=False 会静默丢权重），但 ComfyUI 原生链（comfy.sd.load_diffusion_model + quant_ops）完整支持（实测识别为 NaDiT 8.24B 全量加载）
  • 新增引擎「SeedVR2 7B INT8 (ComfyUI原生)」：走 ComfyUI 官方 NaDiT + KSampler 采样链，推理流程 1:1 对齐 comfy_extras/nodes_seedvr.py（pad16 + 补帧 4n+1 → VAE tiled encode → conditioning → sample → tiled decode → lab/wavelet/adain 颜色校正）
  • 模型路径自动加载：DIT 自动查找 diffusion_models/seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors（INT8 优先）→ diffusion_models/ 其它 seedvr2 → SEEDVR2/ fp8；VAE 自动查找 SEEDVR2/ → vae/seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors → vae/ema_vae_fp16.safetensors
  • 新参数：sv2_steps / SeedVR2步数（默认 8）、sv2_cfg / SeedVR2保真度（默认 1.0）、sv2_sampler / SeedVR2采样器、sv2_scheduler / SeedVR2调度器、sv2_color / SeedVR2色彩校正（默认 lab）
  • 工程细节：采样后主动卸载 7B DiT 释放显存，VAE encode/decode 显式 256 tile（避免整张 OOM 回退 32x32 超慢 tile），tiled 阶段包 torch.no_grad()（规避 seedvr tiled_vae 的 inplace 视图冲突）
  • 实测：320×448 2 帧 → 640×896（8 步）32.7s，PSNR 31.0dB vs 双三次（结构完整保留）

v2.5.0 — 结合视频实测优化：VOSR 通道修复 + DLSS5 参数对齐 + VOSR+RTX 组合

  • 依据：B 站《低配必看！VOSR 遇上 DLSS5：如何用超分放大技术白嫖极致画质？》（BV1WBYV6hEXa）实测结论落地
  • DLSS5 默认参数对齐视频实测：color / 色彩 1.0→0.0（视频实测开 1 皮肤油腻）、skin / 皮肤 -1.0→0.0（保留肌理）、detail 保持 1.0（建议 1 或更高）
  • 修复 VOSR 通道必然失败 bug：inference_vosr_onestep.py 不支持 --cfg_scale，现动态检测；修复 shutil 缺失 NameError；修复非方形输入静默失败（自动 reflect 补边成方形 → 推理 → 裁回原比例）
  • 新增 VOSR 2.0 + RTX (视频推荐两级放大) 引擎（新参数 rtx_chain_scale / RTX串联倍率）
  • VOSR 仓库支持 ComfyUI/models/VOSR 路径（VOSR_HOME → models/VOSR → C:\BSAI\VOSR 依次查找）

v2.4.0 — DLSS 5 神经渲染超分引擎 + 2026 最新超分技术全景

  • 新增 DLSS 5 (NVIDIA 神经渲染) 引擎、VOSR 2.0 生成式超分、RTX 硬件超分、FlashVSR/SeedVR2 扩散视频超分、Topaz 商业引擎接入

更早版本

  • 光流时域增强、人脸修复（GFPGAN/CodeFormer + YOLOv8-Face）、批量帧处理、Latent 3D 上采样等