高速GAN動画アップスケーラーワークフローは、Generative Adversarial Network（GAN）モデル、特にReal-ESRGANを用いて動画を効率的にアップスケールするために設計されています。このワークフローは、より高品質な動画が求められる用途に最適であり、拡散モデルのように新しいディテールを生成することなく、既存のディテールを強調します。ワークフローでは、UpscaleModelLoaderやImageUpscaleWithModelなどの主要ノードを活用し、動画の各フレームにアップスケールモデルを適用します。最初にLoadVideoノードで動画を読み込み、GetVideoComponentsでフレームに分解し、アップスケール処理を行います。
技術的には、Real-ESRGANモデルを使って各フレームをモデルで定められた倍率（例：2倍や4倍）でアップスケールします。これはImageUpscaleWithModelノードを通じて各フレームごとに処理され、CreateVideoノードで再び動画として組み立てられます。最後にSaveVideoノードでアップスケール後の動画を出力します。このプロセスは拡散モデルベースの方法よりも高速で、迅速な動画強化に実用的です。最適な結果を得るには、まず希望する最大解像度までアップスケールし、その後必要に応じてターゲット解像度にリサイズすることを推奨します。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "高速GAN動画アップスケーラー" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("utility-gan_upscaler_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("12")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
