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# Documentation
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- Class name: IterativeImageUpscale
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- Category: ImpactPack/Upscale
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
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IterativeImageUpscale节点的'doit'方法旨在执行迭代图像放大。它接收一张图像，并通过一系列细化步骤逐步提高其分辨率。该节点利用潜在空间模型对图像进行编码和解码，应用放大因子并在指定的步骤数上迭代，以实现所需的细节水平。
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# Input types
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## Required
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- pixels
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- 'pixels'参数表示需要放大的输入图像。这是一个关键元素，因为整个操作围绕通过迭代处理提高此图像的分辨率展开。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: np.ndarray
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- upscale_factor
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- 'upscale_factor'参数定义了放大过程中的放大级别。它决定了输入图像在处理后将被放大多少。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- steps
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- 'steps'参数表示在放大过程中要执行的迭代步骤数。更多的步骤通常会导致更平滑、更详细的放大图像。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- upscaler
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- 'upscaler'参数指的是将应用于增加图像分辨率的放大方法或模型。它是放大过程的重要组成部分。
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- Comfy dtype: UPSCALER
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- Python dtype: Any
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- vae
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- 'vae'参数是变分自编码器（VAE）的一个实例，用于在放大过程中对图像数据进行编码和解码。
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- Comfy dtype: VAE
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- Python dtype: torch.nn.Module
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## Optional
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- temp_prefix
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- 'temp_prefix'参数用于指定在放大过程中存储中间结果的临时文件前缀。可以留空以使用默认行为。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- step_mode
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- 'step_mode'参数确定在每个步骤中用于缩放图像的方法。它可以是'simple'用于线性缩放，或者'geometric'用于指数缩放。
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- Comfy dtype: COMBO[simple, geometric]
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- Python dtype: str
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- unique_id
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- 'unique_id'参数用于内部跟踪放大操作的进度和状态。它通常对用户隐藏，并自动分配。
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- Comfy dtype: UNIQUE_ID
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- Python dtype: str
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# Output types
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- image
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- 'image'输出参数代表了通过迭代放大过程得到的放大图像。它是节点功能的最终产物。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: np.ndarray
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class IterativeImageUpscale:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'pixels': ('IMAGE',), 'upscale_factor': ('FLOAT', {'default': 1.5, 'min': 1, 'max': 10000, 'step': 0.1}), 'steps': ('INT', {'default': 3, 'min': 1, 'max': 10000, 'step': 1}), 'temp_prefix': ('STRING', {'default': ''}), 'upscaler': ('UPSCALER',), 'vae': ('VAE',), 'step_mode': (['simple', 'geometric'], {'default': 'simple'})}, 'hidden': {'unique_id': 'UNIQUE_ID'}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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RETURN_NAMES = ('image',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Upscale'
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def doit(self, pixels, upscale_factor, steps, temp_prefix, upscaler, vae, step_mode='simple', unique_id=None):
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if temp_prefix == '':
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temp_prefix = None
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core.update_node_status(unique_id, 'VAEEncode (first)', 0)
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if upscaler.is_tiled:
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latent = nodes.VAEEncodeTiled().encode(vae, pixels, upscaler.tile_size)[0]
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else:
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latent = nodes.VAEEncode().encode(vae, pixels)[0]
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refined_latent = IterativeLatentUpscale().doit(latent, upscale_factor, steps, temp_prefix, upscaler, step_mode, unique_id)
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core.update_node_status(unique_id, 'VAEDecode (final)', 1.0)
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if upscaler.is_tiled:
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pixels = nodes.VAEDecodeTiled().decode(vae, refined_latent[0], upscaler.tile_size)[0]
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else:
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pixels = nodes.VAEDecode().decode(vae, refined_latent[0])[0]
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core.update_node_status(unique_id, '', None)
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return (pixels,)
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