Reescalado de latente Hunyuan Video 1.5 con modelo - ComfyUI Built-in Node Documentation

El nodo Hunyuan Video 1.5 Latent Upscale With Model aumenta la resolución de una representación latente de imagen. Primero escala las muestras latentes a un tamaño especificado usando un método de interpolación elegido y, luego, refina el resultado escalado usando un modelo especializado de escalado de Hunyuan Video 1.5 para mejorar la calidad.

Entradas

Parámetro	Descripción	Tipo de datos	Requerido	Rango
`modelo`	El modelo de escalado latente de Hunyuan Video 1.5 usado para refinar las muestras escaladas.	LATENT_UPSCALE_MODEL	Sí	N/A
`muestras`	La representación latente de imagen que se va a escalar.	LATENT	Sí	N/A
`método_de_escalado`	El algoritmo de interpolación usado para el paso de escalado inicial (predeterminado: `"bilinear"`).	COMBO	Sí	`"nearest-exact"` `"bilinear"` `"area"` `"bicubic"` `"bislerp"`
`ancho`	El ancho objetivo para el latente escalado, en píxeles. Un valor de 0 calculará el ancho automáticamente según la altura objetivo y la relación de aspecto original. El ancho de salida final será un múltiplo de 16 (predeterminado: 1280).	INT	Sí	0 a 16384 (paso: 8)
`alto`	La altura objetivo para el latente escalado, en píxeles. Un valor de 0 calculará la altura automáticamente según el ancho objetivo y la relación de aspecto original. La altura de salida final será un múltiplo de 16 (predeterminado: 720).	INT	Sí	0 a 16384 (paso: 8)
`recorte`	Determina cómo se recorta el latente escalado para ajustarse a las dimensiones objetivo.	COMBO	Sí	`"disabled"` `"center"`

Nota sobre las dimensiones: Si tanto width como height se establecen en 0, el nodo devuelve las samples de entrada sin cambios. Si solo una dimensión se establece en 0, la otra dimensión se calcula para preservar la relación de aspecto original. Ambos valores se limitan a un mínimo de 64, y el objetivo de escalado pasado al paso de interpolación es width // 16 por height // 16, por lo que las dimensiones solicitadas se redondean efectivamente hacia abajo a múltiplos de 16.

Salidas

Nombre de salida	Descripción	Tipo de datos
`LATENT`	La representación latente de imagen escalada y refinada por el modelo, devuelta como un tensor float en la CPU.	LATENT

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Source fingerprint (SHA-256): 71af49eefb010aadd30f8699b751ad901b1ee385d6cbeedd3a83995a1a623516

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