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

Image Upscale With Model Batched 节点，该节点在技术上首先将输入的图像数据转换为适合模型处理的张量格式，然后根据用户设定的 per_batch 值将图像分批送入指定的超分模型进行处理。

Image Upscale With Model Batched 是一个图像超分辨率处理节点，它利用预训练的 AI 模型来放大输入图像，提升其分辨率。与原生节点相比，其核心优势在于允许用户设置子批次大小，从而有效控制显存使用量，适合处理大批量图像或在高分辨率下工作。

节点功能

该节点在技术上首先将输入的图像数据转换为适合模型处理的张量格式，然后根据用户设定的 per_batch 值将图像分批送入指定的超分模型进行处理。它支持多种数值精度（如 float32, float16）以平衡速度与质量，并可选地在放大后按比例缩小结果，提供了 nearest-exact、lanczos 等多种下采样算法供选择。

节点参数说明 - Image Upscale With Model Batched

连接输入 (Inputs)

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`upscale_model`	UPSCALE_MODEL	是	-	-	指定用于图像超分辨率放大的AI模型。此参数决定了图像放大的算法和质量。
`images`	IMAGE	是	-	-	输入待放大的图像或图像批次。支持单张或多张图像同时处理。

控件参数 (Parameters)

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`per_batch`	INT	是	16	1 - 4096 (步长: 1)	设置每批次处理的图像数量，范围1至4096。用于控制显存占用，处理大批量图像时可调低此值。
`downscale_method`	COMBO	否	lanczos	"nearest-exact", "bilinear", "area", "bicubic", "lanczos"	-
`precision`	COMBO	否	float32	"float32", "float16", "bfloat16"	-
`downscale_ratio`	FLOAT	否	1.0	0.01 - 1.0 (步长: 0.01)	-

Output 输出

参数名称	数据类型	说明
IMAGE	IMAGE	输出经过模型放大处理后的图像。

使用场景

在实际工作流中，当您从“加载图像”节点获得一批低分辨率图片后，可以连接此节点，并选择一个如 ESRGAN 之类的超分模型。通过调整per_batch参数，您可以在处理4K等高分辨率图像时避免显存溢出，最终将放大后的图像输出给后续的“预览图像”或“保存图像”节点进行查看或存储。

注意事项

请注意，节点的处理速度和质量受所选超分模型、批次大小和计算精度的影响。过小的批次大小可能会降低处理效率，而过大的批次则可能导致显存不足。

Image Upscale With Model Batched 节点源码链接

Image Upscale With Model Batched 节点来自 ComfyUI-KJNodes 节点包。

Image Upscale With Model Batched(ImageUpscaleWithModelBatched)