一、应用介绍

• 深度学习推理加速：主要应用于ComfyUI框架下的深度学习推理任务，能显著提升在英伟达RTX GPU上的推理速度，适用于Stable Diffusion 1.5、2.1、3.0、SDXL、SDXL turbo、Stable Video Diffusion等多种模型，可加快图像生成、视频生成等任务的处理速度。
• 图像超分处理：可用于图像超分辨率处理，如配合Realesrgan等模型，实现快速的图像放大与细节增强，在对图像质量有高要求的场景，如摄影后期、图像修复等领域有重要应用。
• 姿态估计：如Dwpose TensorRT实现了Dw Pose的TensorRT加速版本，用于超快速的姿态估计，在计算机视觉中人体动作分析、运动捕捉等场景发挥作用。

二、与传统方法对比

三、插件下载地址和安装方法

• 下载地址
  • 一般可通过ComfyUI Manager搜索“TensorRT Node for ComfyUI”进行下载。
  • 也可从相关的代码托管平台下载，如适用于图像超分的ComfyUI-Upscaler-TensorRT可从https://github.com/yuvraj108c/comfyui-upscaler-tensorrt.git下载。
• 安装方法
  • 通过ComfyUI Manager安装
    • 点击ComfyUI主菜单中的“Manager”按钮。
    • 选择“Custom Nodes Manager”按钮。
    • 搜索相应的TensorRT插件名称进行安装。
    • 安装完成后，点击“Restart”按钮重启ComfyUI。
  • 手动安装
    • 进入ComfyUI的/custom_nodes目录。
    • 使用git clone命令克隆相应的插件仓库，如git clone https://github.com/yuvraj108c/comfyui-upscaler-tensorrt.git。
    • 进入下载后的目录，执行pip install -r requirements.txt安装依赖。

四、需要的模型及下载地址

• 图像超分模型
  • 4x-anime sharp、4x-ultrasharp等，可在相关模型网站下载，如一些模型可从https://github.com/yuvraj108c/comfyui-upscaler-tensorrt找到相关下载指引。
• 姿态估计模型
  • Dwpose TensorRT需要相应的Dw Pose模型，可从其项目仓库获取。
• 其他深度学习模型
  • Stable Diffusion系列等模型可从CivitAI等模型平台下载。

五、插件包含的节点名称

• TensorRT Loader：用于加载和执行TensorRT模型，实现模型的快速推理。
• Upscaler TensorRT：专门用于图像超分的TensorRT节点，可选择不同的超分引擎进行图像放大操作。
• Dw Pose TensorRT：用于姿态估计的TensorRT节点，执行Dw Pose算法进行快速姿态检测。

六、关键插件参数用途和推荐值

以构建TensorRT引擎的相关参数为例

• 引擎类型
  • 用途：选择构建动态或静态TensorRT引擎。动态引擎支持一定范围的分辨率和批量大小变化；静态引擎只支持单一的分辨率和批量大小。
  • 推荐值：若图像分辨率和批量大小变化较大，推荐使用动态引擎；若固定使用特定分辨率和批量大小，可选择静态引擎以节省VRAM。
• 分辨率参数
  • 用途：对于动态引擎，通过设置最小（min）、最大（max）和最优（opt）分辨率来控制引擎支持的分辨率范围和最优分辨率。
  • 推荐值：根据实际应用场景中常见的图像分辨率来设置，如经常处理512×512到1024×1024的图像，可设置min为512×512，max为1024×1024，opt根据具体性能测试确定为一个常用的最佳分辨率。
• 批量大小参数
  • 用途：指定每次推理处理的样本数量，影响推理速度和资源占用。
  • 推荐值：在GPU显存允许的情况下，适当增大批量大小可提高推理效率，如对于RTX 4090等高端显卡，可尝试设置为16或32等，但如果显存紧张，需要减小批量大小以避免显存溢出。

七、节点工作流参考案例

首先使用“Load Checkpoint”节点加载模型检查点，然后将其连接到“TensorRT Conversion”节点，选择合适的转换方式（动态或静态）将模型转换为TensorRT引擎。接着通过“TensorRT Loader”节点加载转换后的TensorRT模型，再将其连接到“Upscaler TensorRT”等实际应用节点进行图像超分等操作，最后使用“Save Output”节点保存输出结果。

八、总结

ComfyUI_TensorRT插件是ComfyUI生态中提升深度学习推理性能的重要工具，借助NVIDIA TensorRT的强大能力，为用户在图像生成、图像超分、姿态估计等多种AI任务中提供了高效的解决方案。通过对比传统方法，其在推理速度、资源占用和灵活性等方面都具有显著优势。安装过程相对便捷，可通过ComfyUI Manager或手动方式进行安装。在使用过程中，合理选择和配置关键参数，结合不同的模型和节点工作流，能够充分发挥其性能优势，帮助用户快速、高效地完成各种AI项目任务，无论是专业的AI研究人员还是爱好者，都能从该插件中受益，提升工作效率和创作质量。