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
Bu iş akışını koddan kullan
Her Comfy iş akışı bir JSON grafiğidir. Aşağıdaki veri, bu iş akışının tam olarak ComfyUI'da çalıştırıldığı halidir — URL'den alın, sürüm kontrolünde saklayın veya ComfyUI'da yükleyip düğüm düğüm çalıştırın.
Comfy SDK ile TypeScript veya Python'dan çalıştırın. Aynı kod Comfy Cloud veya kendi barındırdığınız bir ComfyUI'ı hedefler — sadece temel URL değişir.
// 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, API formatında bir iş akışı alır: bu iş akışını ComfyUI'da açın ve Dosya → İş Akışını Dışa Aktar (API) seçeneğini kullanın.
Comfy Cloud API erişimi, API anahtarı içeren bir plan gerektirir.
