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# Recraft Crisp Upscale - ComfyUI ネイティブノードドキュメント

> AI技術を用いて画像の鮮明度と解像度を向上させる Recraft パートナーノード

<img src="https://mintcdn.com/dripart/5003JSxULDwNImme/images/built-in-nodes/api_nodes/recraft/recraft-crisp-upscale-image.jpg?fit=max&auto=format&n=5003JSxULDwNImme&q=85&s=69f9f1c716832688e95c562c1f9be1c2" alt="ComfyUI ネイティブ Recraft Crisp Upscale ノード" width="1506" height="557" data-path="images/built-in-nodes/api_nodes/recraft/recraft-crisp-upscale-image.jpg" />

Recraft Crisp Upscale ノードは、Recraft の API を使用して画像の解像度と鮮明度を向上させます。

## パラメータ

### 基本パラメータ

| パラメータ | 型  | デフォルト | 説明            |
| ----- | -- | ----- | ------------- |
| image | 画像 | -     | 解像度を向上させる入力画像 |

### 出力

| 出力    | 型  | 説明                 |
| ----- | -- | ------------------ |
| IMAGE | 画像 | 解像度向上および画質強化後の出力画像 |

## ソースコード

\[ノードのソースコード（2025-05-03 更新）]

```python theme={null}
class RecraftCrispUpscaleNode:
    """
    画像を同期的に解像度向上します。
    「crisp upscale」ツールを用いてラスタ画像の画質を強化し、解像度を高め、よりシャープでクリーンな画像にします。
    """

    RETURN_TYPES = (IO.IMAGE,)
    DESCRIPTION = cleandoc(__doc__ or "")  # None の可能性に対応
    FUNCTION = "api_call"
    API_NODE = True
    CATEGORY = "api node/image/Recraft"

    RECRAFT_PATH = "/proxy/recraft/images/crispUpscale"

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {
            "required": {
                "image": (IO.IMAGE, ),
            },
            "optional": {
            },
            "hidden": {
                "auth_token": "AUTH_TOKEN_COMFY_ORG",
            },
        }

    def api_call(
        self,
        image: torch.Tensor,
        auth_token=None,
        **kwargs,
    ):
        images = []
        total = image.shape[0]
        pbar = ProgressBar(total)
        for i in range(total):
            sub_bytes = handle_recraft_file_request(
                image=image[i],
                path=self.RECRAFT_PATH,
                auth_token=auth_token,
            )
            images.append(torch.cat([bytesio_to_image_tensor(x) for x in sub_bytes], dim=0))
            pbar.update(1)

        images_tensor = torch.cat(images, dim=0)
        return (images_tensor,)
```