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。 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 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。