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
Utiliser ce workflow depuis le code
Chaque workflow Comfy est un graphe JSON. Le contenu ci-dessous est ce workflow, exactement comme ComfyUI l’exécute — récupérez-le depuis l’URL, gardez-le dans le contrôle de version, ou chargez-le dans ComfyUI et exécutez-le nœud par nœud.
Exécutez-le depuis TypeScript ou Python avec le Comfy SDK. Le même code cible Comfy Cloud ou un ComfyUI auto-hébergé — seule l’URL de base change.
// 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");Le SDK prend un workflow au format API : ouvrez ce workflow dans ComfyUI et utilisez Fichier → Exporter le workflow (API).
L’accès à l’API Comfy Cloud nécessite un forfait avec clé API.
