This ComfyUI tutorial workflow shows how to upscale a single image using SeedVR2 7B Int8, a one-step diffusion model trained with adversarial objectives and adaptive window attention. Instead of iterative sampling, SeedVR2 performs a single forward pass to enhance resolution and restore detail, making it fast and consistent. The Int8 quantized weights reduce memory usage while preserving most of the model’s fidelity, which is helpful on mid-range GPUs.
Technically, the graph is straightforward: LoadImage feeds your source into the SeedVR2 7B Int8 node (ID: 1970dcb4-982a-4c01-a373-4d239a3041e4), which wraps the SeedVR2 checkpoint and its paired VAE (seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors). The model outputs an upscaled image in a single step, which you can preview with ImageCompare (original vs upscaled) and then export via SaveImage. A MarkdownNote in the graph provides quick tips and references. Because it’s a one-step diffusion upscaler, you don’t need to tune sampler steps or schedulers—just set your desired output size (or keep defaults), run, and review.
API
استخدم سير العمل هذا من الكود
كل سير عمل في Comfy هو رسم بياني بصيغة JSON. الحمولة أدناه هي هذا سير العمل بالضبط كما يشغله ComfyUI — يمكنك جلبه من الرابط، حفظه في نظام التحكم بالإصدارات، أو تحميله في ComfyUI وتشغيله عقدة تلو الأخرى.
شغّله من TypeScript أو Python باستخدام Comfy SDK. نفس الكود يعمل على Comfy Cloud أو ComfyUI الذي تستضيفه بنفسك — فقط عنوان URL الأساسي يتغير.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");يأخذ SDK سير العمل بصيغة API: افتح هذا سير العمل في ComfyUI واستخدم ملف → تصدير سير العمل (API).
يتطلب الوصول إلى Comfy Cloud API خطة تتضمن مفتاح API.
