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AI 영상··약 5분

영상 업스케일, 지금 가장 잘 되는 조합 (2026년 7월 기준)

#업스케일#SeedVR2#FlashVSR#ComfyUI#영상복원

Lanczos, Real-ESRGAN 계열, RealBasicVSR, RealViformer, SeedVR2, FlashVSR까지 같은 영상으로 직접 돌려 비교한 결론입니다. 2026년 7월 기준, 오픈소스가 유료 툴(Topaz Video AI)을 화질로 이긴 상태라 굳이 돈 쓸 이유가 없어요.

결론 먼저

상황 픽 이유
최고 화질 SeedVR2 v2.5 (ComfyUI) 디테일 복원·시간축 일관성 모두 1위. 저화질·압축 심한 소스에 특히 강함
긴 영상 · 속도 FlashVSR v1.1 (ComfyUI) 실시간급 스트리밍 방식. 화질 소폭 양보하고 몇 배 빠름
대량 배치 · 저사양 Real-ESRGAN (general-x4v3) 프레임 단위라 화질 한계는 있지만 어디서나 돌고 세팅이 제일 쉬움

핵심만 요약하면:

  • 한 편 제대로 살리기 → SeedVR2. 7B 모델(24GB VRAM)이 최상, 3B(8~12GB)도 충분히 좋음. batch_size를 5 이상(4n+1)으로 줘야 시간축 일관성이 생겨요. 1로 두면 프레임별 처리가 돼서 미세하게 떨립니다.
  • 1시간짜리 영상, 여러 편 → FlashVSR. 4배 업스케일에 최적화돼 있고, SageAttention 설치하면 20~30% 더 빨라져요. 21프레임 미만 클립은 처리 불가.
  • 원본이 SD~HD 세로영상이면 2배로 충분. 4배 뽑아서 다시 줄이는 건 시간 낭비였습니다.

피해야 할 함정

  • 이미지 업스케일러를 영상에 프레임별로 돌리기 — UltraSharp 같은 GAN 계열은 프레임마다 결과가 달라 플리커가 생기고, 피부가 플라스틱처럼 변합니다. 영상은 반드시 시간축을 보는 VSR 모델로.
  • 정지 1프레임으로 비교 판정 — 정지컷은 GAN이 더 선명해 보여요. 움직이는 구간을 영상으로 비교해야 진짜 차이가 보입니다.
  • RealBasicVSR·RealViformer — 2026년 기준으로는 구세대. SeedVR2/FlashVSR한테 화질·속도 다 밀립니다. 셋업 시간 아까우니 건너뛰세요.

붙여넣기 프롬프트 1 — 최고 화질 (SeedVR2)

프리렌 글과 같은 방식이에요. Claude Code나 Codex 같은 AI 에이전트에 통째로 붙여넣으면 설치부터 업스케일까지 알아서 합니다. 코딩 몰라도 됩니다.

너는 내 컴퓨터에서 작업하는 AI 에이전트야. 내 영상 파일 하나를 SeedVR2로 업스케일해서 결과를 보여주는 것까지가 목표야. 나는 프로그래밍을 몰라. 각 단계를 직접 검증하며 진행하고, 막히면 쉬운 말로 설명하고 멈춰.

[0] 먼저 나에게 업스케일할 영상 파일 경로와 목표 해상도(예: 세로 1080 → 2160)를 물어봐.

[1] 환경 확인: ComfyUI가 이미 설치돼 있는지 찾아봐 (예: C:\ComfyUI, ~/ComfyUI, 실행 중인 http://127.0.0.1:8188). 없으면 git clone + Python 3.10+ venv + 내 GPU에 맞는 CUDA 빌드 PyTorch로 설치하고, torch.cuda.is_available()로 GPU 인식을 확인해. NVIDIA GPU가 없으면 진행하지 말고 알려줘.

[2] 커스텀 노드 설치: ComfyUI/custom_nodes 에 https://github.com/numz/ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler 를 git clone하고 requirements를 설치해. 영상 입출력용으로 ComfyUI-VideoHelperSuite도 없으면 같이 설치해.

[3] 모델 선택: 내 GPU VRAM을 확인해서 24GB 이상이면 7B, 8~16GB면 3B(fp8)를 사용해. 모델 파일은 노드가 첫 실행 때 자동 다운로드하니 미리 받을 필요 없어. VRAM이 부족하면 block swap 옵션을 켜.

[4] 서버 실행: ComfyUI 서버를 기본 VRAM 모드로 실행해 (--highvram 금지). /system_stats 가 200인지 확인해.

[5] 워크플로우: /object_info 로 노드 파라미터를 검증한 뒤 구성해:
   VHS_LoadVideo(내 영상) → SeedVR2 업스케일 노드(목표 해상도, batch_size는 VRAM이 허용하는 한 5 이상의 4n+1 값 — 시간축 일관성에 필수) → VHS_VideoCombine(원본과 같은 fps, mp4)

[6] 검증: 먼저 앞 5초만 잘라 테스트 업스케일하고, 원본 확대본과 나란히 붙인 비교 이미지를 보여줘. 내가 OK하면 전체를 돌려. 완료되면 출력 파일 경로와 처리 시간을 알려줘.

붙여넣기 프롬프트 2 — 긴 영상 빠르게 (FlashVSR)

너는 내 컴퓨터에서 작업하는 AI 에이전트야. 내 영상 파일 하나를 FlashVSR v1.1로 빠르게 업스케일하는 것까지가 목표야. 나는 프로그래밍을 몰라. 각 단계를 직접 검증하며 진행하고, 막히면 쉬운 말로 설명하고 멈춰.

[0] 먼저 나에게 영상 파일 경로를 물어봐. 영상이 21프레임 미만이면 FlashVSR로 처리 불가니 알려줘.

[1] 환경 확인: ComfyUI 설치 여부 확인 (없으면 git clone + venv + CUDA PyTorch 설치, GPU 인식 검증. NVIDIA GPU 없으면 중단하고 알려줘).

[2] 커스텀 노드 설치: ComfyUI/custom_nodes 에 https://github.com/1038lab/ComfyUI-FlashVSR 를 git clone하고 requirements를 설치해. ComfyUI-VideoHelperSuite도 없으면 같이. SageAttention 설치가 가능하면 설치해 (20~30% 속도 향상, 실패하면 건너뛰어).

[3] 서버 실행: 기본 VRAM 모드로 실행하고 (--highvram 금지) /system_stats 200 확인.

[4] 워크플로우: VHS_LoadVideo → FlashVSR 노드(4x 권장, 프리셋은 VRAM 16GB 이상이면 Full, 아니면 Tiny, 긴 영상+저VRAM이면 Tiny Long + tiling) → VHS_VideoCombine(원본 fps 유지, mp4).

[5] 검증: 앞 5초 테스트 → 비교 이미지 확인 → OK 받으면 전체 실행 → 출력 경로와 처리 시간 보고.

정리: 한 편 승부는 SeedVR2, 물량전은 FlashVSR. 이 두 개만 알면 2026년 7월 기준 영상 업스케일은 끝입니다.