用途：在 ComfyUI 中完成视频放大与修复，把流程拆成三步并按正确顺序执行——先做空间修复与放大，再做补帧提升帧率，最后连同原音轨编码回 MP4。
主要能力：推荐流程为“先降采样 → SeedVR2 时序修复放大 → RIFE 补帧 → VHS 编码”。SeedVR2 节点包 ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler 含 DiT 加载、VAE 加载、可选 torch.compile 设置和主放大节点，模型首次运行自动下载到 models/SEEDVR2/，分 3B 与 7B、fp16/fp8/GGUF 等档位。FlashVSR（ComfyUI-FlashVSR）是更快的替代修复方案，支持 2x/4x，需至少 21 帧输入。补帧优先用 ComfyUI 0.26+ 内置 FrameInterpolationModelLoader 与 FrameInterpolate（RIFE/FILM），权重放入 models/frame_interpolation/；旧版或需更多算法时用 ComfyUI-Frame-Interpolation 的 RIFE VFI (4.0 - 4.9)。
必要用法：先降采样（如 0.5× 或短边约 360–480p）再交给修复模型，可减少压缩噪点并留出显存；SeedVR2 的 batch_size 必须为 4n+1，resolution 指目标短边像素；补帧后编码帧率要设为源帧率×倍率，否则会变慢动作。保留原音轨需用 VHS_VideoCombine，核心 SaveVideo/CreateVideo 会丢音频。
适用场景与限制：适合低码率、AI 生成或需提升分辨率与流畅度的素材；逐帧 ESRGAN 路径快但易闪烁，时序模型更稳但更慢、更吃显存。8GB 显存可用 3B GGUF + blocks_to_swap + VAE tiling。常见问题包括时序闪烁、色彩偏移、帧数约束和 ffmpeg 缺失（可执行 <comfy-venv>/python -m pip install imageio-ffmpeg）。资料未提供官方文档与具体收费信息。