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ComfyUIでイラストを拡大しよう

前回↓でサブグラフを使ってノードを整理しました(画像1 少しノードを移動してますw)
https://membership.chichi-pui.com/posts/images/97f3459b-9333-4cca-9915-492f4c51f109/

今回は、画像サイズのアップスケールで高解像度化してみましょう。
基本的にComfyUIの標準ノードでできます。
※今回、画像を拡大するには、アップスケールモデルを使用します。
 アップスケールモデルはComfyUI ManagerのModel ManegerやGoogleなどで検索してみて下さい。
 WebUIで使っていたものも使えるはずです。
 モデルのインストール先はComfyUIのインストールフォルダーの
 models\upscale_models
 です。

1.画像2は、単純に拡大するだけのフローです
  使用するノードは、次の6種類(画像2で茶色に成っているノード)
   ・拡大モデルを読み込む
   ・浮動小数点数
   ・画像サイズ取得
   ・数式
   ・モデルを使用して画像を拡大
   ・画像を拡大
  アップスケールモデルを使用して拡大した後、目的のサイズに変更します。
  左上の「浮動小数点」で画像の倍率を指定し、元画像のwidthとheightと掛けて指定サイズにします。

  画像3~5は生成結果の画像。
  ※生成後、デティールアップ後、拡大後の順

2.画像6は、上の1.に追加して拡大後に画像の Hires.Fix を行うフローです。
  追加で使用するノードは、次の5種類(画像6で緑色に成っているノード)
  ※サブグラフ化を意識して構成しています。
   ・VAEエンコーダー
   ・VAEデコーダー
   ・Kサンプラー
   ・FromBasicPipe(Impact Pack)
   ・Reroute
  拡大された画像を、VAEエンコーダーで潜在画像に変換しKサンプラーで再度画像生成させます。
  再生成する事で高精細化できるそうですが、どうでしょうw
  なお、一度生成した画像を元にしているので、「ノイズ除去」と「cfg」は低めにします。
  ここらへんは試して調整してみてください。

  画像7~9は生成結果の画像。
  ※生成後、デティールアップ後、拡大後の順

  画像10は、これをサブグラフ化して纏めたものです。

  画像11~13は生成結果の画像。
  ※生成後、デティールアップ後、拡大後の順

  画像9、画像13で背景が書き換わっているのが分かりますね。

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おまけ

ついでなので、LoRAとClipスキップのノードを追加してみましょう。

LoRAを読み込むノードも何種類かあります、お好きな物をお使い下さい(画像14)。
今回はComfyUI標準の「LoRAを読み込む」を使います。
Clipスキップの指定にも、ComfyUI標準の「CLIPの最終層を設定」を使います。

「LoRAを読み込む」は、「チェックポイントを読み込む」と「Kサンプラー」の間に接続します(画像15)。
「CLIPの最終層を設定」は、「チェックポイントを読み込む」と「LoRAを読み込む」の間に接続します。
・設定値はマイナスで指定します。例.-2 でClipスキップ 2 の設定
※2026/7/21追記
 ClipエンコーダーへのClipの接続が間違ってますね💦
 正しくは「CLIPの最終層を設定」からの出力を接続します。

LoRAを複数使う場合は、「LoRAを読み込む」を必要な分直列に繋ぎますので、多くなると大変ですw
因みに画像11の一番下の「Power Lora Loader (rgthree)」は一つのノードで複数のLoRAを指定する事ができるので、沢山使う場合は便利です。

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