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使ったソフトとモデルは、すべて無料で入手できます。試した環境の一覧は検証の記録にあります。
Comfyui-Relay-VSR を使うと、MiniMax H3 などで作った動画を、ComfyUI の中で1ステップの超解像にかけて縦横2倍にできます。 RTX 5090 で、1344×768・5秒（124フレーム）の動画が18秒で 2688×1536 になりました。音声はそのまま残ります。
これまで Relay-VSR は ComfyUI のノードがなく、コマンドで動かす必要がありました。所要時間は20分ほど、難しさは初心者〜中級です。
先に結論（今回のテスト条件で）
| 入力（H3、5秒・124フレーム） | offload | 時間 | GPU のメモリ（最大） |
|---|---|---|---|
| 864×480 → 1728×960 | あり（既定） | 17.5秒 | 約5.9GB |
| 864×480 → 1728×960 | なし | 14.4秒 | 約14.9GB |
| 1344×768 → 2688×1536 | あり（既定） | 28.9秒 | 約10.8GB |
| 1344×768 → 2688×1536 | なし | 18.4秒 | 約19.8GB |
| 1344×768、2×2 のタイル分割 | なし | 43.4秒 | 約14.0GB |
GPU のメモリは nvidia-smi で 0.5秒ごとに測った PC 全体の最大値です（ほかのアプリの分も含みます）。最初の1回は、モデルの読み込みで 39秒かかりました。
Relay-VSR とは？
Relay-VSR は、1ステップに蒸留された動画の超解像モデルです。VAE やテキストエンコーダーを使わず、画素のまま拡大します。元は4倍のモデルで、LightX2V が2倍専用に学習し直した RelayVSR_X2 を配っています。配布ページでは、MiniMax H3 などの動画生成モデルの後処理として勧められていて、生成した動画のちらつきを抑えやすいと説明されています。
Comfyui-Relay-VSR は、それを ComfyUI のノードにしたものです（2026年11月2日公開、Apache-2.0）。ノードは3つです。
- RelayVSR Model Loader：モデルを読み込む。offload（ブロックごとに GPU へ移す）の切り替え
- RelayVSR Upscale：画像の束（IMAGE）を入れて、拡大した画像の束を出す
- RelayVSR Upscale Streaming：動画（VIDEO）を入れて、少しずつ読みながら拡大し、動画として保存する。音声もそのまま入れ直す
ワークフロー
「動画を読み込む」と「RelayVSR Model Loader」を「RelayVSR Upscale Streaming」につなぐだけです。保存は Streaming のノードが自分で行い、output フォルダーの RelayVSR に MP4 ができます。
- Relay-VSR X2 のワークフロー（JSON）Comfyui-Relay-VSR が必要です。offload なし（Keep all in VRAM）の設定です
画はどう変わる？
H3 で作った 1344×768 の動画の60フレーム目を、単純な拡大（bicubic）と比べました。
泡、鍋の縁の反射、木の台の木目などがはっきりしました。描き足しすぎて別の物に変わるような崩れは、今回の5秒の動画では見つかりませんでした。
offload のあり・なしで、出力は画素まで同じでした。2×2 のタイル分割では、画素の差の平均が 1.9 あり、わずかに違う結果になります。
音声はそのまま
入力の音声（AAC、32kHz）は、出力の MP4 にそのまま入っていました。README によると、MP4 に入れられる形式の音声は、作り直さずにコピーされます。
導入
ComfyUI\custom_nodesでgit clone https://github.com/bbaudio-2025/Comfyui-Relay-VSR（追加の pip は不要）- モデルを
ComfyUI\models\relayvsr\RelayVSR_X2フォルダーに置く - ComfyUI を再起動する
| ファイル | 大きさ |
|---|---|
| wan_x2.safetensors | 9.7GB |
| flash_x2.safetensors | 122MB |
フォルダー名ごとに1組として認識されます。extra_model_paths.yaml では relayvsr という名前でほかの場所を指定できます（筆者はこの方法で読ませました）。
H3 の動画を 2K にする別の方法は、潜在アップスケール、Tessera、Open-H3-Regenerate-2K の記事で試しています。
商用で使える？
ノードと元の RelayVSR のコードは Apache-2.0 です。RelayVSR_X2 のモデルの配布ページには、2026年11月7日時点でライセンスの記載がありません。商用で使う前に、配布元に確かめてください。
RTX 5090 以外の人へ
offload ありなら、864×480 の動画で PC 全体の最大が約5.9GB、1344×768 で約10.8GB でした。足りない場合はタイル分割（spatial_grid_cols・rows）を増やすと、一度に処理する大きさが小さくなります。--reserve-vram での簡易テストはしていません。
よくある質問（FAQ）
Q. Relay-VSR は ComfyUI で使える？
Comfyui-Relay-VSR（カスタムノード）で使えます。動画を読み込んで RelayVSR Upscale Streaming につなぐと、2倍の動画が音声つきで保存されます。
Q. H3 の動画を2倍にするのにどれくらいかかる？
RTX 5090 で、1344×768・5秒の動画が offload なしで18秒、offload ありで29秒でした。
Q. VRAM はどれくらい要る？
offload ありなら、1344×768 の動画で PC 全体の最大が約10.8GB でした。足りなければタイル分割を増やします。
まとめ
Relay-VSR は、H3 の動画の後処理として、短い時間で2倍にでき、音声もそのまま残ります。
VRAM に余裕があれば offload を外す。足りなければタイル分割。
検証メモ
- 入力：当サイトの H3 の記事で作った動画2本（1344×768 と 864×480、24fps、124フレーム、音声 AAC 32kHz）。
- 設定：chunk_len 24、chunk_overlap 4、h264・crf 18。時間は ComfyUI の実行開始から完了まで（動画の保存を含む）。
- 比べたもの：60フレーム目を単純な拡大（ffmpeg の bicubic）と並べました。SeedVR2 や FlashVSR との比較はしていません。
- 未確認のこと：INT8 ConvRot への変換、4倍のモデル、長い動画のつなぎ目、ほかの GPU。
