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
Bu iş akışını koddan kullan
Her Comfy iş akışı bir JSON grafiğidir. Aşağıdaki veri, bu iş akışının tam olarak ComfyUI'da çalıştırıldığı halidir — URL'den alın, sürüm kontrolünde saklayın veya ComfyUI'da yükleyip düğüm düğüm çalıştırın.
Comfy SDK ile TypeScript veya Python'dan çalıştırın. Aynı kod Comfy Cloud veya kendi barındırdığınız bir ComfyUI'ı hedefler — sadece temel URL değişir.
// 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, API formatında bir iş akışı alır: bu iş akışını ComfyUI'da açın ve Dosya → İş Akışını Dışa Aktar (API) seçeneğini kullanın.
Comfy Cloud API erişimi, API anahtarı içeren bir plan gerektirir.
