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
Использовать этот рабочий процесс из кода
Каждый рабочий процесс Comfy — это JSON-граф. Ниже представлен payload этого процесса, точно так же, как его запускает ComfyUI: получите его по ссылке, храните в системе контроля версий или загрузите в ComfyUI и выполняйте по узлам.
Запустите его на TypeScript или Python с помощью Comfy SDK. Один и тот же код работает с Comfy Cloud или вашим собственным ComfyUI — меняется только базовый URL.
// 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");SDK принимает рабочий процесс в API-формате: откройте этот процесс в ComfyUI и используйте Файл → Экспортировать рабочий процесс (API).
Доступ к API Comfy Cloud требует плана с API-ключом.
