ComfyUI 画像アップスケール入門：アップスケールモデルと高解像度修復（Hires fix）

モデルは学習時の解像度に近いときに最もよい結果を出します（SDXLでは約1024×1024）。最初から2048×2048に設定して生成すると、人物が重複したり、構図がおかしくなったりすることがよくあります。正しい方法は、推奨解像度で生成してからアップスケールすることです。

方法1：アップスケールモデルで直接拡大する

最も速く、簡単な方法です。

[VAE Decode] ─IMAGE─▶ [Upscale Image (using Model)] ─▶ [Save Image]
                              ▲
                  [Load Upscale Model]

1. アップスケールモデル（4x-UltraSharp、RealESRGANなど）をダウンロードし、models/upscale_models/ に置きます。
2. Load Upscale Model を追加して、モデルを選択します。
3. Upscale Image (using Model) を追加し、モデルと画像を接続します。

モデルの倍率は固定されていることがほとんどです（例：4倍）。2倍にしたい場合は、後ろに Upscale Image By をつなぎ、0.5に設定して縮小します。

この方法は高速ですが、画像を「鮮明に」するだけで、新しいディテールは追加しません。

方法2：高解像度修復（アップスケール＋再描画）

まずアップスケールし、次に低いdenoise値でimg2imgを行ってディテールを補います。一般に Hires fix と呼ばれる方法です。

[最初の生成] ─▶ [VAE Decode] ─▶ [Upscale (using Model)] ─▶ [Upscale Image By 0.5]
     ─▶ [VAE Encode] ─▶ [KSampler denoise 0.3～0.45] ─▶ [VAE Decode] ─▶ [Save Image]

1. 最初に1024×1024の画像を生成します。
2. アップスケールモデルで4倍に拡大し、0.5倍に縮小します（2048×2048になります）。
3. VAE Encodeの後、2つ目のKSamplerに渡します。
   • 同じモデルとプロンプトを使います。
   • denoise 0.3～0.45：低すぎると新しいディテールが加わらず、高すぎると構図が変わったり、内容が重複したりします。
   • stepsは15～20にします。
4. VAE Decodeの後、保存します。

これでディテール豊かな高解像度画像になります。

Latentアップスケール

latentの段階で直接アップスケール（Upscale Latent By）する方法もあります。VAEによるデコードとエンコードを1回ずつ省けます。処理は速くなりますが、ぼやけないよう、denoise値を約0.5以上にする必要があります。

方法3：タイル分割アップスケール（大きな画像向け）

4K以上にアップスケールする場合、画像全体に対して2回目のKSamplerを実行すると、GPUメモリを使い切ることがあります。タイル分割アップスケールでは、画像を小さな領域に分割し、1つずつ再描画してから結合します。

コミュニティ製のカスタムノード Ultimate SD Upscale が最もよく使われています。タイルサイズ（例：1024）とdenoise値（0.2～0.35）を設定し、Tile ControlNetを組み合わせると、各タイルの一貫性を保てます。インストール方法はカスタムノードとManagerを参照してください。

GPUメモリを節約する

• VAE Decode (Tiled) / VAE Encode (Tiled)：大きな画像をデコードするときにタイル分割して処理し、最後の段階でメモリ不足になるのを防ぎます。
• 1回で大きく拡大しすぎないようにします。2倍の拡大を2回に分けて行う方法もあります。

どの方法を選ぶ？

更新日 2026年10月12日