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
Utiliser ce workflow depuis le code
Chaque workflow Comfy est un graphe JSON. Le contenu ci-dessous est ce workflow, exactement comme ComfyUI l’exécute — récupérez-le depuis l’URL, gardez-le dans le contrôle de version, ou chargez-le dans ComfyUI et exécutez-le nœud par nœud.
Exécutez-le depuis TypeScript ou Python avec le Comfy SDK. Le même code cible Comfy Cloud ou un ComfyUI auto-hébergé — seule l’URL de base change.
// 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");Le SDK prend un workflow au format API : ouvrez ce workflow dans ComfyUI et utilisez Fichier → Exporter le workflow (API).
L’accès à l’API Comfy Cloud nécessite un forfait avec clé API.
