Upscale Latent și Hires fix (două treceri) în ComfyUI & Stable Diffusion / Flux

LatentUpscale(samples, upscale_method, width=512, height=512, crop) -> LATENT  ->  KSampler(denoise < 1)

Pagina oficială de exemple descrie Hires fix simplu: o imagine creată la rezoluție mai mică, mărită și trecută apoi prin img2img. În ComfyUI asta înseamnă un al doilea KSampler. Exemplul oficial cu mărire în latent generează la 768×768, mărește la 1152×1152 cu LatentUpscale („Upscale Latent”, metoda nearest-exact) și rulează a doua trecere cu denoise 0.5. A doua trecere păstrează compoziția primei imagini și adaugă detalii la rezoluția mare.

LatentUpscale primește lățimea și înălțimea țintă în pixeli (pas 8); cu una dintre ele 0, cealaltă se calculează păstrând proporțiile. LatentUpscaleBy („Upscale Latent By”) mărește cu un factor (scale_by, implicit 1.5). Metodele sunt nearest-exact, bilinear, area, bicubic și bislerp; crop poate fi disabled sau center.

A doua variantă mărește în pixeli: UpscaleModelLoader („Load Upscale Model”) încarcă un model ESRGAN sau similar din models/upscale_models (fișiere .pth, de exemplu de pe OpenModelDB), iar ImageUpscaleWithModel („Upscale Image (using Model)”) îl aplică. Pentru o a doua trecere, imaginea mărită se codează înapoi cu VAE Encode; exemplul oficial „hiresfix_esrgan” face exact asta. Fără a doua trecere, modelul de upscaling singur este un flux complet de mărire.

Concepte cheie și caracteristici

Concept / Parametru	Descriere practică
samples	Latentul de mărit.
upscale_method	nearest-exact, bilinear, area, bicubic, bislerp.
width / height	Dimensiunea țintă în pixeli, pas 8, implicit 512; 0 = calculat din proporții.
crop	disabled sau center.
scale_by (Upscale Latent By)	Factorul de mărire, 0.01–8.0, implicit 1.5.
denoise (KSampler-ul al doilea)	Sub 1; exemplul oficial folosește 0.5.
Load Upscale Model + Upscale Image (using Model)	Mărire în pixeli cu un model din models/upscale_models.

Exemple practice și scenarii reale

Exemplul 1: Exemplul oficial Hires fix în latent

Valorile din metadatele imaginii hiresfix_latent_workflow.png de pe pagina de exemple ComfyUI.

Empty Latent Image 768 x 768
KSampler #1: steps 12, cfg 8, dpmpp_sde / normal, denoise 1.0
Upscale Latent: nearest-exact, 1152 x 1152, crop disabled
KSampler #2: steps 14, cfg 8, dpmpp_2m / simple, denoise 0.5
VAE Decode -> Save Image

Exemplul 2: Mărire cu un model ESRGAN

Din tutorialul de upscaling: modelul 4x-ESRGAN.pth în models/upscale_models.

Load Image -> Upscale Image (using Model) <- Load Upscale Model (4x-ESRGAN.pth)
Upscale Image (using Model) -> Save Image

Exemplul 3: ESRGAN urmat de a doua trecere

Exemplul oficial hiresfix_esrgan_workflow.png: modelul mărește de 4 ori, Upscale Image readuce imaginea la 1536×1536, apoi urmează a doua trecere.

VAE Decode -> Upscale Image (using Model) [RealESRGAN_x4plus.pth]
    -> Upscale Image: bilinear, 1536 x 1536, crop disabled
    -> VAE Encode -> KSampler: steps 14, cfg 8, uni_pc_bh2 / normal, denoise 0.5
    -> VAE Decode -> Save Image

Greșeli frecvente și capcane

• Rulezi a doua trecere cu denoise 1.0. Latentul mărit devine zgomot complet și compoziția primei imagini se pierde.
• Crezi că un denoise mic scurtează a doua trecere. KSampler rulează tot steps pași; pentru mai puține evaluări scade steps.
• Mărești în latent cu un factor mare și nu mai faci a doua trecere. Mărirea simplă în latent nu adaugă detalii; ele apar abia la eșantionarea a doua.

Noțiuni și module înrudite

• empty-latent-image
• ksampler-node
• vae-decode
• face-detailer-impact