Resize Image v2 (ImageResizeKJv2) - ComfyUI-KJNodes

Resize Image v2 ノードは、技術的に複数のアップサンプリングアルゴリズム（バイリニア、Lanczosなど）をサポートして画像のスケーリングを処理し、画像とそれに関連するマスクチャネルを同時に処理することができます。

Resize Image v2 ノードは、強力な画像サイズ変更ツールであり、入力画像を指定された幅と高さに正確にスケーリングまたはクロップすることができます。このノードは単純なストレッチだけでなく、元の画像のアスペクト比を維持する複数の処理モードを提供し、さまざまなシナリオでのサイズ変更ニーズに対応します。

ノード機能

このノードは、技術的に複数のアップサンプリングアルゴリズム（バイリニア、Lanczosなど）をサポートして画像のスケーリングを処理し、画像とそれに関連するマスクチャネルを同時に処理することができます。ユーザーが選択した「アスペクト比維持」モードに基づいて、最終的な出力サイズをインテリジェントに計算し、オプションでサイズを指定された数値の整数倍に調整することができます。これは、特定のサイズアライメントを必要とする後続の処理ステップに非常に役立ちます。

ノードパラメータ説明 - Resize Image v2

入力接続 (Inputs)

パラメータ名	データ型	必須	デフォルト値	範囲/オプション	説明
`image`	IMAGE	はい	-	-	image（入力パラメータ）：サイズを変更する必要がある入力画像。これはノードの主な処理対象です。
`upscale_method`	STRING	はい	-	-	upscale_method（入力パラメータ）：画像拡大時に使用する補間アルゴリズムを選択します。例：「nearest-exact」（最近傍法）や「lanczos」（Lanczos法）など。拡大後の画像品質に影響します。
`mask`	MASK	いいえ	-	-	mask（オプション入力）：画像と一緒にリサイズされるオプションのマスクです。

コントロールパラメータ (Parameters)

パラメータ名	データ型	必須	デフォルト値	範囲/オプション	説明
`keep_proportion`	COMBO	はい	stretch	"stretch", "resize", "pad", "pad_edge", "pad_edge_pixel", "crop", "pillarbox_blur", "total_pixels"	アスペクト比を維持したスケーリング、パディング、クロップなど。デフォルトは「stretch」（ストレッチ）です。
`crop_position`	COMBO	はい	center	"center", "top", "bottom", "left", "right"	上部、下部、左側、右側。
`width`	INT	はい	512	0 - MAX_RESOLUTION (ステップ: 1)	width（目標寸法）：出力画像の希望する幅。実際の出力幅は異なる場合があります（例：アスペクト比維持モードの場合）。
`height`	INT	はい	512	0 - MAX_RESOLUTION (ステップ: 1)	height（目標寸法）：出力画像の希望する高さ。実際の出力高さは異なる場合があります（例：アスペクト比維持モードの場合）。
`pad_color`	STRING	はい	0, 0, 0	-	パディングに使用する色。デフォルトは "0, 0, 0" (黒) です。
`divisible_by`	INT	はい	2	0 - 512 (ステップ: 1)	divisible_by（入力パラメータ）：最終出力の幅と高さをこの数値の整数倍に調整します。範囲は0から512、ステップは1です。
`device`	COMBO	いいえ	cpu	"cpu", "gpu"	-

出力 (Outputs)

パラメータ名	データ型	説明
IMAGE	IMAGE	IMAGE（出力パラメータ）：サイズが調整された最終的な画像を出力します。
width	INT	width（出力パラメータ）：出力画像の実際の幅の値。入力された目標幅とは異なる場合があります（例：アスペクト比維持モードの場合）。
height	INT	height（出力パラメータ）：出力画像の実際の高さの値。入力された目標高さとは異なる場合があります（例：アスペクト比維持モードの場合）。
mask	MASK	mask（出力パラメータ）：サイズが同期して調整されたマスクを出力します。

使用シナリオ

画像前処理ワークフローでは、このノードを任意の画像ソースの後に接続し、異なるサイズの入力画像をモデルが必要とする標準解像度に統一して調整するために使用できます。例えば、Stable Diffusion のテキストから画像を生成するプロセスの前に、すべての入力画像が512x512の要件を満たすようにし、同時に「pad」モードを使用して元の構図を維持するためにボーダーを追加することができます。

注意事項

「crop」（クロップ）モードを選択した場合、元の画像のアスペクト比が目標アスペクト比と一致しないと、画像の一部の内容が永久に削除されることに注意してください。さらに、高い目標解像度と特定のアップサンプリング方法を組み合わせると、多くの計算リソースを消費する可能性があります。

Resize Image v2 ノードソースコードリンク

Resize Image v2 ノードは ComfyUI-KJNodes ノードパッケージから提供されています。

Resize Image v2(ImageResizeKJv2)

Image Resize K Jv2