Resize Image v2 (ImageResizeKJv2) - ComfyUI-KJNodes

Resize Image v2 노드는 기술적으로 다양한 업샘플링 알고리즘(예: 양선형, Lanczos 등)을 지원하여 이미지 크기 조정을 처리하며, 이미지와 연결된 마스크 채널을 동시에 처리할 수 있습니다.

Resize Image v2 노드는 입력 이미지를 지정된 너비와 높이로 정확하게 확대/축소하거나 자를 수 있는 강력한 이미지 크기 조정 도구입니다. 이 노드는 단순한 늘이기뿐만 아니라 다양한 원본 비율 유지 처리 모드를 제공하여 다양한 시나리오의 크기 조정 요구 사항을 충족시킵니다.

노드 기능

이 노드는 기술적으로 다양한 업샘플링 알고리즘(예: 양선형, Lanczos 등)을 지원하여 이미지 크기 조정을 처리하며, 이미지와 연결된 마스크 채널을 동시에 처리할 수 있습니다. 사용자가 선택한 "비율 유지" 모드에 따라 최종 출력 크기를 지능적으로 계산하며, 지정된 숫자의 정수 배로 크기를 조정하는 옵션을 제공합니다. 이는 특정 크기 정렬이 필요한 후속 처리 단계에 유용합니다.

노드 파라미터 설명 - Resize Image v2

연결 입력 (Inputs)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`image`	IMAGE	예	-	-	image (입력 파라미터): 크기를 조정할 입력 이미지입니다. 이는 노드의 주요 처리 대상입니다.
`upscale_method`	STRING	예	-	-	upscale_method (입력 파라미터): 이미지 확대 시 사용할 보간 알고리즘을 선택합니다. 예: "nearest-exact"(최근접 이웃) 또는 "lanczos"(란초스) 등으로, 확대 후 이미지 품질에 영향을 미칩니다.
`mask`	MASK	아니오	-	-	mask (선택 입력): 이미지와 함께 크기가 조정될 선택적 마스크입니다.

컨트롤 파라미터 (Parameters)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`keep_proportion`	COMBO	예	stretch	"stretch", "resize", "pad", "pad_edge", "pad_edge_pixel", "crop", "pillarbox_blur", "total_pixels"	비율에 따른 확대/축소, 패딩, 자르기 등을 설정하며, 기본값은 "stretch"(늘리기)입니다.
`crop_position`	COMBO	예	center	"center", "top", "bottom", "left", "right"	상단, 하단, 좌측, 우측.
`width`	INT	예	512	0 - MAX_RESOLUTION (간격: 1)	width (목표 크기): 출력 이미지의 원하는 너비입니다. 실제 출력 너비는 다를 수 있습니다 (예: 비율 유지 모드에서).
`height`	INT	예	512	0 - MAX_RESOLUTION (간격: 1)	height (목표 크기): 출력 이미지의 원하는 높이입니다. 실제 출력 높이는 다를 수 있습니다 (예: 비율 유지 모드에서).
`pad_color`	STRING	예	0, 0, 0	-	패딩에 사용할 색상입니다. 기본값은 "0, 0, 0"(검정색)입니다.
`divisible_by`	INT	예	2	0 - 512 (간격: 1)	divisible_by (입력 파라미터): 최종 출력의 너비와 높이를 이 값의 정수 배로 조정합니다. 범위는 0부터 512까지이며 간격은 1입니다.
`device`	COMBO	아니오	cpu	"cpu", "gpu"	-

출력 (Output)

파라미터 이름	데이터 타입	설명
IMAGE	IMAGE	IMAGE (출력 파라미터): 크기 조정이 완료된 최종 이미지를 출력합니다.
width	INT	width (출력 파라미터): 출력 이미지의 실제 너비 값으로, 입력된 목표 너비와 다를 수 있습니다(예: 비율 유지 모드에서).
height	INT	height (출력 파라미터): 출력 이미지의 실제 높이 값으로, 입력된 목표 높이와 다를 수 있습니다(예: 비율 유지 모드에서).
mask	MASK	mask (출력 파라미터): 동기화된 크기 조정이 적용된 마스크를 출력합니다.

사용 시나리오

이미지 전처리 워크플로에서, 이 노드를 모든 이미지 소스 뒤에 연결하여 다양한 크기의 입력 이미지를 모델이 요구하는 표준 해상도로 통일하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Stable Diffusion 텍스트 기반 이미지 생성 과정 전에, 이 노드를 사용하여 모든 입력 이미지가 512x512 요구 사항을 충족하도록 보장하면서 "pad" 모드를 통해 원본 구도를 유지하기 위해 테두리를 추가할 수 있습니다.

주의사항

"crop"(자르기) 모드를 선택할 때, 원본 이미지 비율이 목표 비율과 일치하지 않으면 일부 이미지 콘텐츠가 영구적으로 제거됩니다. 또한, 높은 목표 해상도와 특정 업샘플링 방법을 결합하면 많은 계산 리소스를 소모할 수 있습니다.

Resize Image v2 노드 소스 코드 링크

Resize Image v2 노드는 ComfyUI-KJNodes 노드 패키지에서 제공됩니다.

Resize Image v2(ImageResizeKJv2)

Image Resize K Jv2