tl2012tl / TE-Speed-VOSR2

# TE-Speed-VOSR2 1.0
VOSR2 图片与视频超分辨率放大 ComfyUI 节点，使用多项加速策略，对VOSR2在comfyui中的使用极致加速。为 VOSR 加入分块推理、显存调度、视频处理优化和 SageAttention。
模型下载：
https://pan.quark.cn/s/88fc2eeced6f
## 1.0
- 支持 VOSR 2.0 1.4B one-step 模型。
- 支持图片原尺寸修复与整数倍放大。
- 支持视频 IMAGE 帧批次放大。
- 支持 `manual` 与 `speed` 两种推理配置。
- 支持空间分块和VAE分块。
- 支持可选的视频 DINO 时序缓存。
- 自动使用 ComfyUI 的 SageAttention，未安装时回退到 SDPA。
- 支持可选 `torch.compile`，运行失败时自动回退到 eager 模式。
## 环境要求
- Windows x64
- ComfyUI
- NVIDIA GPU
- Python 3.12 或 Python 3.13 环境
- PyTorch 与 CUDA 版本需要和当前 ComfyUI 环境兼容
- 可选：SageAttention；ComfyUI 能正常识别即可，无需在节点中单独选择
- 可选：Triton；只在启用 `torch_compile` 时需要
## 模型目录
模型放在：
 [code] 
目录结构：
 [code] 
DINOv2 权重也兼容以下文件名：
 [code] 
## 显存不足或速度异常
按以下顺序尝试：
1. 保持 `tile_size=512`，不要先提高到 1024。
2. 保持 `vae_tile_size=1024`；图片节点会自动限制到 1024。
3. 将 `image_batch` 设为 1，或将视频 `frame_batch` 降到 1。
4. 将 `quality_profile` 改为 `manual`。
5. 将 `memory_policy` 改为 `staged`。
6. 关闭 `torch_compile`，尤其是出现 CUDA Graph 或 `cudaMallocAsync` 警告时。
7. 降低输出倍率或先缩小输入尺寸。
如果 `speed` 比 `manual` 慢，通常是更大的 tile batch 或视频 VAE tile 提高了显存峰值，导致模型换载或 Windows WDDM 使用共享显存。此时 `manual + tile_size 512 + vae_tile_size 1024` 通常更稳定。