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# Documentation
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- Class name: ImageScale
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- Category: image/upscaling
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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ImageScale节点旨在通过各种上采样方法提高数字图像的分辨率。它为用户提供了一个简单的接口，可以通过指定新的尺寸或保持纵横比来缩放图像。该节点支持一系列上采样算法，适用于不同的用例，以实现高质量的图像放大。
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# Input types
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## Required
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- image
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- 图像参数是节点将处理的输入数字图像。这是基础，因为节点的所有操作都围绕着提高这张图像的分辨率进行。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image.Image or torch.Tensor
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- upscale_method
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- upscale_method参数决定了用于放大图像的算法。它至关重要，因为它直接影响上采样的质量和风格。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- crop
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- crop参数定义了上采样后是否以及如何裁剪图像。它对于控制图像的最终构图至关重要。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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## Optional
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- width
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- width参数指定了缩放图像的新宽度。它很重要，因为它决定了图像将调整大小的其中一个维度。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- height
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- height参数指定了缩放图像的新高度。它的重要性在于控制输出图像的垂直维度。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- upscaled_image
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- upscaled_image是节点的输出，代表使用指定方法放大后的图像。它是节点处理的结果，也是上采样操作的直接结果。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image.Image or torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class ImageScale:
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upscale_methods = ['nearest-exact', 'bilinear', 'area', 'bicubic', 'lanczos']
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crop_methods = ['disabled', 'center']
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'image': ('IMAGE',), 'upscale_method': (s.upscale_methods,), 'width': ('INT', {'default': 512, 'min': 0, 'max': MAX_RESOLUTION, 'step': 1}), 'height': ('INT', {'default': 512, 'min': 0, 'max': MAX_RESOLUTION, 'step': 1}), 'crop': (s.crop_methods,)}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'upscale'
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CATEGORY = 'image/upscaling'
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def upscale(self, image, upscale_method, width, height, crop):
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if width == 0 and height == 0:
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s = image
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else:
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samples = image.movedim(-1, 1)
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if width == 0:
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width = max(1, round(samples.shape[3] * height / samples.shape[2]))
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elif height == 0:
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height = max(1, round(samples.shape[2] * width / samples.shape[3]))
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s = comfy.utils.common_upscale(samples, width, height, upscale_method, crop)
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s = s.movedim(1, -1)
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return (s,)
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