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
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// 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");SDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
