This ComfyUI tutorial walks you through a simple, reliable product-image upscaling pipeline built around three nodes: LoadImage, GeminiImage2Node, and SaveImage. You start by loading your product photo, pass it to GeminiImage2Node configured to use the Nano Banana Pro model, and then save the enhanced result. The Nano Banana Pro model is tuned for product imagery—reinforcing edges, materials, and label regions—so you get cleaner type, crisper contours, and more believable surface detail at a higher resolution.
Technically, GeminiImage2Node serves as an API-backed image-to-image processor. It takes the input from LoadImage, requests an upscaled, detail-enhanced version from the Nano Banana Pro model, and returns a refined output while aiming to maintain color and structure. Because the heavy lifting is done via API, the workflow stays lightweight inside ComfyUI: no local checkpoints to manage, consistent outputs between runs (given the same settings), and straightforward saving through SaveImage to your preferred format and path.
API
استخدم سير العمل هذا من الكود
كل سير عمل في Comfy هو رسم بياني بصيغة JSON. الحمولة أدناه هي هذا سير العمل بالضبط كما يشغله ComfyUI — يمكنك جلبه من الرابط، حفظه في نظام التحكم بالإصدارات، أو تحميله في ComfyUI وتشغيله عقدة تلو الأخرى.
شغّله من TypeScript أو Python باستخدام Comfy SDK. نفس الكود يعمل على Comfy Cloud أو ComfyUI الذي تستضيفه بنفسك — فقط عنوان URL الأساسي يتغير.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");يأخذ SDK سير العمل بصيغة API: افتح هذا سير العمل في ComfyUI واستخدم ملف → تصدير سير العمل (API).
يتطلب الوصول إلى Comfy Cloud API خطة تتضمن مفتاح API.
