Serie ComfyUI (IX) — Upscale y normalización automática de imágenes

Continuamos la serie dedicada a ComfyUI, la plataforma visual para construir workflows de IA totalmente en local. En esta novena entrega damos un paso más allá del upscale tradicional y mostramos cómo normalizar automáticamente imágenes en varios tamaños finales, a partir de una imagen suelta o de una carpeta completa.

La idea del workflow es muy clara y extremadamente útil en la práctica:

👉 Imagen original → Upscale con IA → Normalización a varios tamaños estándar

Este tipo de flujo es ideal cuando necesitas salidas coherentes y reutilizables, por ejemplo para web, redes, datasets, impresión o pipelines posteriores.

Workflow - Upscale y normalización automática de imágenes

Incluimos también el workflow listo para descarga: 📁 WF_ComfyUI_Upscale_Normalizado.json (descargable al final del artículo)

🎯 Qué vas a lograr

• Aplicar un upscale con IA a una imagen individual o a una carpeta completa.

• Generar automáticamente varias versiones normalizadas en distintos tamaños finales.

• Mantener siempre la proporción original de la imagen, sin deformaciones.

• Trabajar con tamaños estándar reutilizables (por ejemplo 800, 1024 y 2048 px).

• Guardar cada versión con nombres claros y consistentes.

• Usar el mismo workflow tanto para pruebas rápidas como para procesos por lotes.

• Integrar este flujo como paso final en pipelines de diseño o IA.

• Ejecutar todo el proceso 100 % en local, sin dependencias externas.

🧠 ¿Qué entendemos por “normalizar” una imagen?

En el contexto de este workflow, normalizar una imagen significa:

• escalarla a un tamaño objetivo concreto

• respetando siempre la proporción original

• usando un criterio uniforme (por ejemplo, el lado más largo)

Esto es diferente de simplemente redimensionar una imagen sin control:

• ❌ forzar anchura y altura fijas

• ❌ deformar la imagen

• ❌ obtener tamaños inconsistentes entre imágenes

Lado largo de la imagen: 800 - 1024 y 2048

La normalización es clave cuando:

• trabajas con datasets

• publicas en plataformas con tamaños recomendados

• preparas imágenes para IA, web o impresión

• necesitas resultados homogéneos y comparables

En este workflow, la normalización se realiza después del upscale, asegurando que las versiones finales parten siempre de la máxima calidad disponible.

🧩 Requisitos

Para utilizar este workflow de upscale y normalización automática necesitas lo siguiente:

• 💻 ComfyUI instalado y funcionando correctamente.

• 🖼️ Una imagen individual o una carpeta con imágenes (PNG, JPG).

• 📦 Al menos un modelo de upscale con IA, por ejemplo:

  • RealESRGAN

  • UltraSharp

  • NMKD Superscale

• 📁 Acceso de escritura a la carpeta de salida de ComfyUI (ComfyUI/output/).

🔧 Requisitos de hardware

• El workflow es relativamente ligero.

• El consumo de VRAM dependerá principalmente del modelo de upscale y del tamaño de la imagen.

• Para uso por lotes con imágenes grandes, se recomienda:

  • GPU con al menos 8 GB de VRAM para trabajar cómodo.

💡 Nota No es necesario modificar el workflow si quieres pasar de una imagen suelta a una carpeta completa: el flujo ya está preparado para ambos casos.

⚙️ Instalación de nodos adicionales

Para instalar los nodos necesarios, puedes hacerlo desde Pinokio:

1. Abre ComfyUI

2. Ve a Extensions → Custom Nodes

3. En este caso el nodo que no está por defecto será "derfuu", así que busca:

   • derfuu

Pinokio lo descargará e instalará automáticamente en:

C:\pinokio\api\comfy.git\custom_nodes

💡 Nota práctica

Si cargas el workflow y falta un nodo, ComfyUI te avisará automáticamente. En el aviso verás un botón que te llevará directamente al panel Custom Nodes para instalar lo que falte.

📥 Modelos de upscale

El workflow está preparado para usar modelos de upscale con IA, como:

• RealESRGAN x2

• UltraSharp

• NMKD Superscale

Los modelos deben descargarse y colocarse en:

ComfyUI/models/upscale_models/

Una vez copiados ahí, aparecerán automáticamente en el nodo UpscaleModelLoader tras reiniciar ComfyUI.

Nota: si necesitas más información sobre los modelos de upscale, consulta nuestro articulo anterior de esta serie "Serie ComfyUI (VIII) — Upscale de imágenes: qué es, cómo funciona y workflow comparativo"

💡 Consejo práctico

• Usa x2 o x4 como paso previo a la normalización si el destino final es web o redes.

• Reserva x8 para casos concretos (impresión grande, imágenes muy pequeñas de origen).

• Este workflow funciona especialmente bien porque normaliza después del upscale, no antes.

🗂️ Crear o cargar el workflow en ComfyUI

🅰️ Opción A — Cargar el workflow ya creado

1️⃣ Descarga el archivo:📁 WF_ComfyUI_Upscale_Normalizado.json

WF_ComfyUI_Upscale_Normalizado.json

Descargar JSON • 11KB

2️⃣ Abre ComfyUI

3️⃣ Menú superior → Workflow → Load

4️⃣ Carga el JSON y verás el flujo completo listo para usar.

Cargar workflow en ComfyUI

🅱️ Opción B — Crear el workflow desde cero

Si prefieres entenderlo paso a paso, en la siguiente sección desglosamos cada nodo y su función dentro del pipeline.

Empezar con Workflow en blanco

⚙️ El workflow: estructura general

Este workflow está pensado como un pipeline limpio y reutilizable, capaz de trabajar tanto con una imagen suelta como con carpetas completas sin modificar la lógica interna.

Se divide en tres bloques principales:

1️⃣ Entrada de imágenes

El flujo admite dos tipos de entrada:

• Imagen individual → nodo LoadImage

• Carpeta completa → nodo LoadImageListFromDir // Inspire

Ambos caminos convergen en un Reroute, de forma que el resto del workflow es exactamente el mismo independientemente del origen. Conecta al reroute el nodo LoadImage o LoadImageListFromDir en función de si quieres normalizar una sola imagen o todas las imágenes de una carpeta.

2️⃣ Upscale con IA

En este bloque se realiza el aumento real de resolución:

• UpscaleModelLoader carga el modelo seleccionado.

• ImageUpscaleWithModel aplica el upscale a la imagen.

El resultado del upscale se guarda como imagen intermedia RAW, lo que permite:

• reutilizarla en otros workflows

• comparar resultados

• depurar el proceso

  
  

3️⃣ Normalización a varios tamaños

A partir de la imagen ya upscaled:

• Se generan varias copias

• Cada copia se normaliza a un tamaño distinto

• Se mantiene siempre la proporción original

Cada tamaño tiene su propio nodo de escalado y guardado, produciendo salidas listas para distintos usos.

Estructura general del workflow

🧱 Entendiendo el workflow paso a paso

En este capítulo vamos a recorrer el workflow nodo a nodo para entender cómo se encadenan el upscale y la normalización, y por qué el flujo está diseñado de esta forma.

1️⃣ Entrada de imágenes

El workflow permite dos formas de entrada, sin cambiar el resto del flujo:

• Imagen única → LoadImage

• Carpeta completa → LoadImageListFromDir // Inspire

  • En este nodo tendrás que indicar la ruta de la carpeta donde están las imágenes que quieres normalizar.

Ambos nodos alimentan el mismo flujo gracias a un Reroute, lo que permite:

• trabajar en modo prueba con una sola imagen

• pasar a producción por lotes sin tocar el workflow

Simplemente conecta al reroute el nodo LoadImage o LoadImageListFromDir en función de que quieras normalizar una imagen o todas las de una carpeta. .

Entrada: imagen única o carpeta de imágenes

2️⃣ UpscaleModelLoader

Qué hace: Carga el modelo de upscale con IA que se va a utilizar.

Qué tocar:

• Selecciona el modelo deseado (RealESRGAN, UltraSharp, NMKD…).

• El factor de escala (x2, x4, x8) viene definido por el propio modelo.

Entrada: No recibe imagen directamente, solo carga el modelo.

Salida: El modelo se envía al nodo ImageUpscaleWithModel.

3️⃣ ImageUpscaleWithModel

Qué hace: Aplica el upscale con IA a la imagen de entrada.

Este es el punto donde ocurre el aumento real de resolución, reconstruyendo detalle antes de cualquier normalización.

Por qué es importante hacerlo aquí:

• El upscale aporta información nueva.

• La normalización posterior solo ajusta tamaño, no calidad.

💡 Siempre es mejor upscale → normalizar, nunca al revés.

4️⃣ Guardado del upscale RAW

El resultado del upscale se guarda inmediatamente con un nodo SaveImage.

Ejemplo de nombre:

• UP_RAW__RealESRGAN_x2

Ventajas de guardar esta versión intermedia:

• reutilizarla en otros workflows

• comparar resultados

• depurar problemas

• conservar máxima calidad

5️⃣ Normalización a varios tamaños

A partir de la imagen ya upscaled, el flujo se divide en varias ramas paralelas usando el nodo DF_Image_scale_to_side.

Este nodo es el encargado de realizar la normalización real de las imágenes, una vez que ya han pasado por el upscale con IA.

Cada rama define:

• side / target_size: un tamaño objetivo (800, 1024, 2048…)

• criterio Longest Side: el lado más largo de la imagen se ajusta al valor indicado, el lado corto se calcula automáticamente. No hay deformación ni recorte.

  • Alternativas habituales:

    • Shortest Side → útil para thumbnails o casos muy concretos

    • Width / Height → menos recomendado si quieres mantener proporciones globales

• interpolación: Define el método matemático usado para escalar.

  • En nuestro caso usamos Lanczos, por:

    • mejor preservación de detalle

    • menos aliasing

    • ideal como último paso tras upscale con IA

Esto garantiza:

• proporciones correctas

• tamaños consistentes

• resultados homogéneos

Nodo: Image scale to side

6️⃣ Guardado de versiones normalizadas

Cada tamaño normalizado tiene su propio nodo SaveImage, por ejemplo:

• NORM_800

• NORM_1024

• NORM_2048

En una sola ejecución obtienes:

• 1 imagen upscaled RAW

• N imágenes finales normalizadas y listas para usar

Este diseño convierte el workflow en un pipeline completo de salida, ideal como último paso antes de publicar, entrenar modelos o continuar con otros flujos.

▶️ Cómo usarlo

1️⃣ Abre ComfyUI

2️⃣ Carga el workflow

3️⃣ Conecta el nodo LoadImage o LoadImageListFromDir

4️⃣ Selecciona el modelo de upscale

5️⃣ Pulsa Run

El workflow generará automáticamente la imagen upscaled y sus versiones normalizadas en varios tamaños

🔄 ¿Qué genera el workflow?

Para cada imagen de entrada obtendrás:

• ✅ Imagen upscaled (RAW)

• ✅ Imagen normalizada a 800 px

• ✅ Imagen normalizada a 1024 px

• ✅ Imagen normalizada a 2048 px

Todas las imágenes se guardan automáticamente en ComfyUI/output/, con nombres claros y consistentes.

💡 Casos de uso reales

Algunos escenarios reales donde encaja a la perfección:

🌐 Preparación de imágenes para web y redes

• Generar automáticamente versiones optimizadas para distintos tamaños de pantalla.

• Mantener una coherencia visual entre todas las imágenes publicadas.

• Evitar redimensionados manuales imagen a imagen.

Ejemplo:

• NORM_800 → redes sociales

• NORM_1024 → web / blog

• NORM_2048 → versión de alta calidad

📦 Creación y normalización de datasets

• Preparar imágenes con tamaños consistentes para entrenamiento de modelos.

• Evitar problemas derivados de resoluciones heterogéneas.

• Automatizar el procesado por lotes de carpetas completas.

Ideal para:

• datasets de clasificación

• entrenamiento de LoRAs

• análisis visual o computer vision

🎨 Pipelines creativos con IA

Este workflow encaja muy bien como último paso en pipelines más complejos:

• generación → img2img → upscale → normalización

• cambio de cara → upscale → normalización

• variaciones creativas → normalización final

Asegura que todas las salidas finales estén listas para su uso posterior.

🖨️ Preparación para impresión o presentación

• Obtener versiones en alta resolución sin deformar la imagen.

• Comparar fácilmente tamaños finales antes de imprimir.

• Mantener una base común para distintos formatos de salida.

⚙️ Automatización sin intervención manual

Una vez configurado:

• basta con cambiar la imagen o carpeta de entrada

• ejecutar el workflow

• recoger todas las versiones finales ya normalizadas

Esto reduce errores humanos y ahorra muchísimo tiempo en proyectos repetitivos.

🌐 Recursos útiles

• 🌍 Hugging Face: uno de los mayores repositorios de IA del mundo, donde encontrarás miles de modelos —incluidos los compatibles con Stable Diffusion y ComfyUI— listos para descargar y usar.

• 🎨CivitAI: plataforma comunitaria donde los usuarios comparten modelos, estilos, LoRAs y nodos específicos para ComfyUI, clasificados por categoría, versión y nivel de complejidad.

• 🧠 En Lozkorp: 

  • Descubre el artículo previo donde introdujimos ComfyUI dentro del ciclo “Generación de imágenes con IA en local (IV)”:🔗 Generación de imágenes con IA en local (IV) — ComfyUI

  • Serie ComfyUI (I) — Tu primer workflow con SDXL

  • Serie ComfyUI (II) — Workflow simple con FLUX

  • Serie ComfyUI (III) — Elimina el fondo de tus imágenes

  • Serie ComfyUI (IV) — Workflow de cambio de cara 

  • Serie ComfyUI (V) -- Generar imágenes a partir de prompts guardados en un archivo de texto

  • Serie ComfyUI (VI) — Extraer prompts desde una carpeta de imágenes (WD14 Tagger)

  • Serie ComfyUI (VII) — Img2Img simple: mejorar o modificar una imagen en local

  • Serie ComfyUI (VIII) — Upscale de imágenes: qué es, cómo funciona y workflow comparativo

  • Archivo JSON de este ejemplo 📁 WF_ComfyUI_Upscale_Normalizado.json

WF_ComfyUI_Upscale_Normalizado.json

Descargar JSON • 11KB

🗺️ Conclusión

Con esta novena entrega de la Serie ComfyUI has aprendido a ir un paso más allá del simple upscale, construyendo un workflow completo de salida que no solo mejora la resolución de las imágenes, sino que además las normaliza automáticamente en varios tamaños finales.

Este enfoque es clave cuando empiezas a trabajar de forma más profesional y repetible con imágenes:

• reduces trabajo manual

• evitas errores de redimensionado

• mantienes coherencia visual

• preparas salidas listas para múltiples usos

ComfyUI demuestra, una vez más, que su verdadera potencia está en la composición de workflows reutilizables, capaces de adaptarse tanto a pruebas rápidas como a automatizaciones por lotes.

Descarga el workflow, cárgalo en tu ComfyUI y pruébalo tanto con una imagen suelta como con carpetas completas. Integra este flujo como paso final de tus pipelines y obtén imágenes normalizadas, coherentes y listas para publicar.

Si te ha gustado esta entrega, recuerda que puedes seguir toda la Serie ComfyUI y encontrar más workflows, automatizaciones y contenidos sobre IA en local, creatividad y diseño en: 👉 www.lozkorp.com