Ampliación de imágenes en ComfyUI

Esta guía abarca los flujos de trabajo de ampliación de imágenes en ComfyUI, incluidos los modelos locales y las opciones de nodos asociados para diversos casos de uso.

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Por qué importa la ampliación

• Requisitos de resolución de la industria: los resultados en 4K/8K son ampliamente requeridos en VFX y cine, marketing, comercio electrónico, videojuegos y diseño, y los requisitos siguen aumentando.
• Reencuadre: cuando los recursos se distribuyen en diferentes relaciones de aspecto y ubicaciones, un margen extra de resolución evita la pérdida de calidad después de recortar o recomponer.
• El problema del contenido de IA: la IA generativa ha aumentado drásticamente la velocidad de creación visual, pero la mayoría de los recursos de IA hoy todavía se generan a 480–720p y no están listos para producción a nivel de píxel: bordes, microtextura, rostros/manos, artefactos de compresión, etc. Esto crea un nuevo pipeline: Generación → Refinamiento/Corrección → Ampliación → Entrega.
• Eficiencia de costos y tiempo: genera o renderiza a menor tamaño → amplía al final. Es una medida de eficiencia estándar en pipelines bajo presión de presupuesto y tiempo.

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Conceptos clave

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Ampliación vs. mejora

• La ampliación aumenta la resolución mientras reconstruye detalles.
• La mejora incrementa la calidad percibida (denoise, nitidez, restauración, color, rostros, etc.).

La mejor práctica en los pipelines de IA normalmente combina ambos pasos.

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Ampliación creativa vs. conservadora

Los modelos de difusión y la IA generativa cambiaron lo que significa “ampliación”. Tradicionalmente, la superresolución tenía como objetivo preservar la señal original. Hoy, algunos modelos pueden reimaginar detalles que nunca existieron. Y hay modelos que logran diferentes equilibrios entre ambos.

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Casos de uso

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Retratos y mejora de piel

Al ampliar retratos de sujetos realistas, es clave lograr detalles de piel realistas y mantener la consistencia del personaje. Los mejores modelos de ampliación para corregir la piel con aspecto plástico deben añadir textura, poros e imperfecciones naturales de la piel. En este ámbito, Magnific Image Skin Enhancer supera con creces al resto. RECOMENDADO: Magnific Image Skin Enhancer

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Fotografía de producto

Mantener una representación fiel de los materiales, los bordes de las etiquetas del producto y el texto pequeño es imprescindible al ampliar imágenes de producto. Por eso, hacen falta modelos de ampliación conservadores. RECOMENDADO: HitPaw, Magnific Precise, WaveSpeed SeedVR2, Nano Banana Pro

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Paisajes y entornos

Para este caso de uso, el modelo de ampliación que elijas depende realmente de tus necesidades. ¿Tienes una toma de entorno que quieres que resalte por sus detalles y que marque un ambiente? Usa un modelo de ampliación creativo. ¿Tienes un plano de establecimiento en el que un edificio debe permanecer consistente? Usa un modelo de ampliación conservador. Vale la pena señalar que, si tu imagen de entrada tiene artefactos, los modelos de ampliación creativos pueden ser capaces de reimaginar el artefacto, mientras que los modelos de ampliación conservadores no.

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Arte estilizado e ilustración

Este es otro caso de uso en el que el modelo de ampliación correcto depende de tus necesidades. Como regla general, si tu entrada tiene un estilo muy distintivo o único, el mejor modelo será conservador. Los modelos creativos pueden añadir demasiados detalles y alejarse del estilo ilustrado deseado. Sin embargo, si tu imagen de entrada tiene margen para el detalle, un modelo creativo funciona bien e incluso puede mejorar el estilo. ¡Recomendamos experimentar con los parámetros ‘creativity’ de Magnific Creative y Topaz Image Enhance para encontrar valores que se ajusten a tus necesidades! Nano Banana Pro también puede funcionar bien para estilos más comunes y para añadir detalles (pero puede depender de la ‘suerte con la semilla’). RECOMENDADO: Magnific Creative, Topaz Image Enhance, Nano Banana Pro

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Imágenes generadas por IA

Al ampliar imágenes que tienen problemas típicos de IA, como demasiados dedos, artefactos, anatomía incorrecta y deformaciones, se supone que las ampliaciones creativas pueden solucionarlo. A veces es cierto, pero otras no tanto. La mejor práctica es resolver estos problemas antes de la ampliación con modelos de edición de imágenes o herramientas tradicionales (o generar una imagen completamente nueva).

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Modelos disponibles

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Modelos locales (ESRGAN)

Para la ampliación local básica con modelos ESRGAN, consulta el tutorial de ampliación básica.

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Ampliación 2K con Z-Image-Turbo (local)

Para una ampliación local basada en difusión, el ampliador 2K Z-Image-Turbo primero amplía la imagen con RealESRGAN y después la vuelve a muestrear con Z-Image-Turbo con un valor de denoise moderado para reconstruir el detalle a resolución 2K. El valor denoise del muestreador decide cuánto puede alejarse el modelo de tu entrada: de 0.15 a 0.25 se mantiene cerca del original, de 0.25 a 0.35 añade más detalle mediante reinterpretación, y cualquier valor por encima de 0.35 puede introducir artefactos a menos que pases un caption detallado en lugar de una lista corta de etiquetas como prompt. La plantilla incluye denoise en 0.33. Material de entrada Sube este archivo al nodo LoadImage correspondiente:

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Ampliación creativa general

Para la ampliación creativa general en diversos casos de uso:

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Nodos asociados

Los nodos asociados dan acceso a modelos de ampliación avanzados mediante API.

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Benchmark: tiempo de escalado de 1K a 4K

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Consejos

• Para SeedVR2, reduce la imagen a 0.35 megapíxeles con el nodo ImageScaleToTotalPixels antes de ampliarla y obtener mejores resultados.
• Encadena varios nodos de ampliación (por ejemplo, 2x → 4x) para un aumento ultra alto.
• Conecta los nodos de ampliación después de la generación para crear flujos de trabajo de “generar + mejorar”.
• Prueba varios modelos con tu tipo de imagen específico para encontrar el que mejor se ajuste.