Image Upscale With Model Batched (ImageUpscaleWithModelBatched) - ComfyUI-KJNodes

Image Upscale With Model Batched(ImageUpscaleWithModelBatched)

このノードは技術的に、まず入力された画像データをモデル処理に適したテンソル形式に変換し、その後ユーザーが設定した `per_batch` 値に基づいて画像をバッチ処理し、指定された超解像モデルに送り込んで処理を行います。

Image Upscale With Model Batched ノードは、技術的にはまず入力された画像データをモデル処理に適したテンソル形式に変換し、その後ユーザーが設定した per_batch 値に基づいて画像を指定された超解像モデルにバッチ処理で送ります。

Image Upscale With Model Batched は、事前学習済みのAIモデルを利用して入力画像を拡大し、解像度を向上させる画像超解像処理ノードです。ネイティブノードと比較した場合の核心的な利点は、ユーザーがサブバッチサイズを設定できることで、これによりVRAM使用量を効果的に制御し、大量の画像を処理する場合や高解像度で作業する場合に適しています。

ノード機能

このノードは技術的にはまず、入力された画像データをモデル処理に適したテンソル形式に変換し、その後ユーザーが設定した per_batch 値に基づいて画像を指定された超解像モデルにバッチ処理で送ります。速度と品質のバランスを取るために複数の数値精度（例：float32, float16）をサポートし、オプションで拡大後に結果を比例縮小することも可能で、nearest-exact、lanczos など複数のダウンサンプリングアルゴリズムを選択肢として提供しています。

ノードパラメータ説明 - Image Upscale With Model Batched

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
`upscale_model`	UPSCALE_MODEL	はい	-	-	画像超解像拡大に使用するAIモデルを指定します。このパラメータが画像拡大のアルゴリズムと品質を決定します。
`images`	IMAGE	はい	-	-	拡大する待機画像または画像バッチを入力します。単一画像または複数画像の同時処理をサポートします。

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
`per_batch`	INT	はい	16	1 - 4096 (ステップ: 1)	バッチあたりの処理画像数を設定します。範囲は1から4096。VRAM使用量を制御するために使用され、大量の画像を処理する際はこの値を低く調整できます。
`downscale_method`	COMBO	いいえ	lanczos	"nearest-exact", "bilinear", "area", "bicubic", "lanczos"	-
`precision`	COMBO	いいえ	float32	"float32", "float16", "bfloat16"	-
`downscale_ratio`	FLOAT	いいえ	1.0	0.01 - 1.0 (ステップ: 0.01)	-

出力 (Outputs)

パラメータ名	データ型	説明
IMAGE	IMAGE	モデルによる拡大処理を経た画像を出力します。

使用シナリオ

実際のワークフローでは、「画像読み込み」ノードから低解像度の画像バッチを取得した後、このノードに接続し、ESRGANなどの超解像モデルを選択できます。per_batch パラメータを調整することで、4Kなどの高解像度画像を処理する際にVRAMオーバーフローを回避し、最終的に拡大された画像を後続の「画像プレビュー」または「画像保存」ノードに出力して、表示または保存することができます。

注意事項

ノードの処理速度と品質は、選択した超解像モデル、バッチサイズ、計算精度の影響を受けることに注意してください。バッチサイズが小さすぎると処理効率が低下する可能性があり、逆に大きすぎるとVRAM不足を引き起こす可能性があります。

Image Upscale With Model Batched ノードソースコードリンク

Image Upscale With Model Batched ノードは ComfyUI-KJNodes ノードパッケージに由来します。