minimaxH3视频生成高效超分的方法！RelayVSR：大模型和小模型接力，让视频超分跑得更快了

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【closerAI ComfyUI】minimaxH3视频生成高效超分的方法！RelayVSR：大模型和小模型接力，让视频超分跑得更快了

大家好，我是Jimmy。

用minimaxH3做AI视频，经常会遇到一个问题：内容生成得不错，分辨率却还差一点。想把画面放大，就要用到视频超分模型。但生成式超分往往比较吃资源，一段几秒的视频，处理时间可能远超视频本身。

中科大团队开源的 RelayVSR，尝试用大小模型协作的方式降低这部分开销。大模型负责生成稀疏关键帧的细节参考，小模型接着完成整段视频的高清重建。按照论文公布的数据，它在单张 A100 80GB 上，可以实现 1080p 输出、29.29 FPS 的模型推理速度。

我们来看看什么是RelayVSR？

一、RelayVSR：用于高效真实世界视频超分辨率的大模型-小模型协作模型

RelayVSR 值得关注的是它通过“大模型处理少量关键帧，小模型接力处理整段视频”，实现较快的视频超分辨率。

项目地址：https://github.com/kopperx/RelayVSR

1．最突出的亮点是什么？

我认为是：把大模型生成细节的能力，摊到整段视频上使用。原版 RelayVSR 是中科大团队开发的 4× 视频超分项目，宽、高各放大四倍。它的处理方式是：

• 大模型：基于 Wan2.2 5B，每隔约 15 帧生成一次关键帧参考特征。
• 小模型：约 3190 万参数，结合参考特征、当前低清帧和近期视频信息，逐帧重建高清画面。
• 训练优化：不仅评价关键帧是否好看，也评价它指导生成的整段视频，减少错误纹理、颜色偏差向后传播。

它并非简单补帧，中间每一帧仍会使用对应的原始视频内容。实际价值是：兼顾细节、时序稳定性和速度，适合真实低清视频及 AI 生成视频的超分后处理。不过，生成式细节仍可能出错；论文也承认，错误参考可能影响后续帧，不能把新增纹理当作真实细节的可靠还原。

现在，RelayVSR 也已经有了 ComfyUI 原生支持。下载对应模型、导入工作流，就能在节点界面里完成视频超分。

2．速度有多快？

原版论文在单张 NVIDIA A100 80GB、关键帧间隔 15 帧上的测试：

1080p 双端模式的峰值显存约 13.82GB。相同测试中，FlashVSR-Tiny 为 7.80 FPS，因此 RelayVSR 吞吐量约为它的 3.76 倍。

3．有没有 ComfyUI 实现？

有，而且现在有两条路线。

comfyUI官方刚在北京时间 2026 年 11 月 6 日 05:14 合并以支持这个项目。

官方路线已经提供：https://huggingface.co/Comfy-Org/RelayVSR

适配后的模型及放置说明：下载后主模型放 models/diffusion_models/，匹配的 Flash 解码器放 models/vae/。

如下放置路径：

4. comfyUI中的实现与体验

打开工作流：

closerAI-relayvsr_x2_video视频超分工作流

工作流很简单，如果是2倍放大，就加载两倍的模型与VAE对应模型。4倍就加载四倍的。其它参数不变。直接跑。运行效率非常快。

原视频：

2倍超分后：

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我在RH上也生成了简单的minimaxH3的角色替换的应用，可以直接在上面体验下

本地算力不够怎么办？

如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn

MinimaxH3角色替换（简约版）：

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>/ 作者：JimmyMo

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