Resize Image v2 (ImageResizeKJv2) - ComfyUI-KJNodes

Resize Image v2 节点在技术上支持多种上采样算法（如双线性、Lanczos等）来处理图像缩放，并可以同时处理图像及其关联的遮罩通道。

Resize Image v2 节点是一个功能强大的图像尺寸调整工具，它允许您将输入图像精确地缩放或裁剪到指定的宽度和高度。该节点不仅支持简单的拉伸，还提供了多种保持原始图像比例的处理模式，以满足不同场景下的尺寸调整需求。

节点功能

该节点在技术上支持多种上采样算法（如双线性、Lanczos等）来处理图像缩放，并可以同时处理图像及其关联的遮罩通道。它能够根据用户选择的“保持比例”模式，智能地计算最终输出尺寸，并可选地将尺寸调整到指定数字的整数倍，这对于某些需要特定尺寸对齐的后续处理步骤非常有用。

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`image`	IMAGE	是	-	-	image（输入参数）：输入需要调整尺寸的图像。这是节点的主要处理对象。
`upscale_method`	STRING	是	-	-	upscale_method（输入参数）：选择图像放大时使用的插值算法，例如“nearest-exact”（最近邻）或“lanczos”（兰索斯）等，影响放大后的图像质量。
`mask`	MASK	否	-	-	mask（可选输入）：将随图像一起调整大小的可选遮罩。

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`keep_proportion`	COMBO	是	stretch	"stretch", "resize", "pad", "pad_edge", "pad_edge_pixel", "crop", "pillarbox_blur", "total_pixels"	按比例缩放、填充、裁剪等，默认为“stretch”（拉伸）。
`crop_position`	COMBO	是	center	"center", "top", "bottom", "left", "right"	顶部、底部、左侧、右侧。
`width`	INT	是	512	0 - MAX_RESOLUTION (步长: 1)	width（目标尺寸）：输出图像的目标宽度。实际输出宽度可能不同（例如在保持比例的模式下）。
`height`	INT	是	512	0 - MAX_RESOLUTION (步长: 1)	height（目标尺寸）：输出图像的目标高度。实际输出高度可能不同（例如在保持比例的模式下）。
`pad_color`	STRING	是	0, 0, 0	-	用于填充的颜色。默认为“0, 0, 0”（黑色）。
`divisible_by`	INT	是	2	0 - 512 (步长: 1)	divisible_by（输入参数）：将最终输出的宽度和高度调整为此数值的整数倍。取值范围为 0 至 512，步长为 1。
`device`	COMBO	否	cpu	"cpu", "gpu"	-

参数名称	数据类型	说明
IMAGE	IMAGE	IMAGE（输出参数）：输出经过尺寸调整后的最终图像。
width	INT	width（输出参数）：输出图像的实际宽度值，可能与输入的目标宽度不同（例如在保持比例的模式下）。
height	INT	height（输出参数）：输出图像的实际高度值，可能与输入的目标高度不同（例如在保持比例的模式下）。
mask	MASK	mask（输出参数）：输出经过同步尺寸调整后的遮罩。

在图像预处理工作流中，您可以将此节点连接到任何图像源之后，用于将不同尺寸的输入图像统一调整为模型所需的标准分辨率。例如，在 Stable Diffusion 文生图流程前，您可以使用它来确保所有输入图像都符合 512x512 的要求，同时通过“pad”模式添加边框来保持原始构图。

请注意，当选择“crop”（裁剪）模式时，如果原始图像比例与目标比例不符，部分图像内容将被永久移除。此外，过高的目标分辨率结合某些上采样方法可能会消耗较多的计算资源。