ComfyUIの2パスとHires fix｜段階的に大きくした描き直し

＊2026年9月29日に確認した内容です。ComfyUI の作者の例のページ「2 Pass Txt2Img (Hires fix) Examples」（ComfyUI の README からリンクされている例のワークフローのページ）と、ComfyUI の公式ドキュメント（「テキストから画像へ」・組み込みのノードの説明の LatentUpscale・ImageScale・VAEEncode・KSampler）によります。画面と画像は、編集部の PC（Windows 11・NVIDIA GeForce RTX 4060）のポータブル版（Python ごと1つのフォルダに入った Windows 向けの ComfyUI。ComfyUI v0.37.0・フロントエンド 1.52.7・画面の表示は日本語）で作りました。

2パス（Hires fix）は、まず小さい画像を作り、それを大きくしてから、もう一度 KSampler（ノイズを取り除いて画像を作るノード）でデノイズ（描き直しの強さ）を下げて描き直す組み方です。一度に大きく作ると崩れる画像も、2パスなら小さい画像の大まかな配置を残したまま大きくできます。大きくする方法には、潜在のまま大きくする組み方と、画像にしてから大きくする組み方があります。

2パスは小さく作ってから大きくして描き直す

ComfyUI の作者の例のページでは、Hires fix を、低い解像度で画像を作り、それを大きくして、img2img（元の画像から新しい画像を作ること）で描き直すことだとしています。同じページによると、ComfyUI では、文章から画像と img2img は、同じ KSampler のノードを使います。文章から画像は、空の潜在をデノイズ最大（1.00）で KSampler に渡して作ります。

2パスでは、1つめの KSampler で小さい画像を作り、2つめの KSampler で、大きくした画像をデノイズ 1.00 より小さくして描き直します。

編集部は、SD1.5 のモデルで、1024×1024 を一度に作った画像と、512×512 で作ってから2倍にして描き直した画像を比べました。プロンプトは「a modern living room interior, large windows, natural light, wooden floor, sofa」、ほかはシード 42・ステップ 20・CFG 7.0・euler・normal です。

一度に 1024×1024 に作ると、部屋がくり返されたような崩れた画像になりました。公式ドキュメントのテキストから画像への手引きでも、SD1.5 は 512×512 で学習されていて、1024×1024 を直接作ると質が落ちるとしています。2パスでは、512×512 で作った部屋の大まかな配置を残したまま、1024×1024 の画像になりました。

潜在のまま大きくして描き直す

作者の例のページの基本の例は、潜在のまま大きくする組み方です。

1. 文章から画像のワークフローで、「空の潜在画像」の幅と高さを 512 にし、1つめの「Kサンプラー」で小さい画像を作る
2. 1つめの「Kサンプラー」の「潜在」を、「潜在を拡大（指定サイズ）」（LatentUpscaleBy）の「samples」につなぎ、「スケールバイ」を 2.00 にする
3. 2つめの「Kサンプラー」を置き、「潜在画像」に手順2の出力を、「モデル」「ポジティブ」「ネガティブ」に1つめと同じものをつなぐ
4. 2つめの「Kサンプラー」の「ノイズ除去」を 0.50 にする
5. 2つめの「Kサンプラー」の「潜在」を「VAEデコード」の「サンプル」につなぐ
6. 画面の右上の「実行する」を押す

潜在を大きくするノードの設定は、「ComfyUIの潜在の加工｜拡大・合成・切り抜き・演算」の記事で解説しています。

画像にしてから大きくして描き直す

作者の例のページには、潜在でない拡大の例もあります。ページでは、アップスケールのモデル（学習で画像を大きくするモデル）の ESRGAN で画像を大きくする例を挙げています。ESRGAN は画素の画像を扱うので、いったん画像に戻して大きくし、また潜在に戻す必要があります。

編集部は、アップスケールのモデルの代わりに、組み込みの「画像を拡大（指定サイズ）」（ImageScaleBy・lanczos・2倍）で試しました。

1. 1つめの「Kサンプラー」の「潜在」を「VAEデコード」の「サンプル」につなぐ
2. 「VAEデコード」の「画像」を「画像を拡大（指定サイズ）」につなぎ、倍率を 2 にする
3. 拡大した画像を「VAEエンコード」の「ピクセル」に、「チェックポイントを読み込む」の「VAE」を「vae」につなぐ。「VAEエンコード」の「潜在」を、2つめの「Kサンプラー」（ノイズ除去 0.50）の「潜在画像」につなぐ

アップスケールのモデルの使い方は、「ComfyUIのアップスケールのモデル｜Upscale Image using Model」の記事で解説します。画像の大きさを変えるノードは、「ComfyUIの画像を加工するノード｜大きさ・切り抜き・色・合成・フィルタ」の記事で解説しています。

2回目のデノイズと大きさ

2つめの KSampler のデノイズと大きくする方法を変えて、比べました。

編集部の試しでは、潜在のまま大きくしてデノイズ 0.3 にすると、拡大したときのブロック状の粗さが残りました。0.5 では、大まかな配置は残り、家具が足されるなど細部が描き直されました。0.7 では、さらに1つめの画像から離れました。画像にしてから大きくしたもの（デノイズ 0.5）は、1つめの画像に近い構図と色でした。

作者の例のページには、1つめと2つめで別のモデルを使う例もあります。1つめのモデルで作った画像を潜在のまま大きくし、2つめを別のモデルで描き直しています。

img2img のデノイズの考え方は、「ComfyUIのimg2img｜Load Image・VAE Encode・デノイズ」の記事で解説しています。