Serie ComfyUI (VIII) — Upscale de imágenes: qué es, cómo funciona y workflow comparativo
- 31 ene
- 9 Min. de lectura
Continuamos la serie dedicada a ComfyUI, la plataforma visual para crear workflows de IA totalmente en local. En esta octava entrega nos centramos en uno de los procesos más utilizados (y a menudo menos entendidos): el upscale de imágenes.
Veremos:
qué es realmente un upscale con IA
en qué se diferencia de un reescalado clásico
dónde se guardan los modelos de upscale en ComfyUI
y cómo comparar distintos modelos usando un único workflow
Para ello utilizaremos un flujo especialmente diseñado para aplicar múltiples upscales a la misma imagen y guardar cada resultado, facilitando la comparación directa.
Incluimos también el workflow listo para descarga: 📁WF_ComfyUI_Upscale.json (descargable al final del artículo)
🎯 Qué vas a lograr
Entender qué es un upscale de imágenes y cuándo tiene sentido usarlo.
Diferenciar entre reescalado clásico y upscale mediante IA.
Saber dónde se almacenan y cómo se cargan los modelos de upscale en ComfyUI.
Aplicar varios modelos de upscale a una misma imagen.
Comparar resultados de forma clara y objetiva.
Guardar automáticamente cada versión ampliada.
Trabajar siempre 100 % en local, sin subir imágenes a servicios externos.
🧠 ¿Qué es un upscale de imágenes?
Un upscale es el proceso de aumentar la resolución de una imagen, es decir, generar una versión más grande a partir de una imagen original de menor tamaño.
Dependiendo del método utilizado, este proceso puede limitarse a “estirar” píxeles o bien reconstruir detalle visual de forma inteligente.
🔹 Escalado clásico (sin IA)
Los métodos tradicionales de escalado —como nearest, bilinear, bicubic o lanczos— funcionan interpolando píxeles existentes.
Características principales:
No añaden detalle nuevo
Suavizan la imagen al aumentar mucho el tamaño
Son rápidos y ligeros
Útiles como referencia o para pequeños aumentos
En este workflow usamos Lanczos x2 como punto de comparación “no IA”.
🔹 Upscale con IA
El upscale con IA utiliza modelos entrenados para reconocer patrones visuales:
bordes
texturas
detalles finos
rasgos faciales
A partir de esta información, el modelo reconstruye píxeles que no existían explícitamente en la imagen original, generando resultados mucho más nítidos y creíbles.
Ventajas del upscale con IA:
Mayor nitidez
Mejor definición de detalles
Resultados más naturales en ilustración y fotografía
Ideal para impresión, publicación o refinado final
Este tipo de upscale es el que explota ComfyUI mediante modelos como RealESRGAN, UltraSharp o NMKD.
🧩 Requisitos
Para utilizar este workflow de upscale en ComfyUI necesitarás:
💻 ComfyUI funcionando correctamente.
🖼️ Una imagen de entrada (PNG o JPG) que quieras ampliar.
📦 Modelos de upscale con IA descargados en tu sistema.
💾 Espacio suficiente en ComfyUI/output/ para guardar las versiones ampliadas.
🔧 Recomendación de hardware: No es imprescindible una GPU muy potente, pero los modelos 4x y 8x pueden requerir más VRAM y tiempo de procesamiento.
⚙️ Instalación de nodos y modelos
Este workflow no requiere nodos personalizados especiales, pero sí modelos de upscale (.pth o .pt) que deben descargarse manualmente.
💡 Nota práctica Si al cargar el workflow falta algún nodo, ComfyUI te avisará automáticamente. En el caso de los modelos de upscale, deberás copiarlos tú mismo en la carpeta correspondiente.
📂 Modelos de upscale
📥 ¿Dónde descargar los modelos de upscale?
Los modelos de upscale no se descargan automáticamente desde ComfyUI. Debes bajarlos manualmente y copiarlos a la carpeta correspondiente.
Las fuentes más habituales y recomendadas son:
Hugging Face Repositorio enorme de modelos de IA. Aquí encontrarás versiones oficiales y mantenidas de RealESRGAN, ESRGAN y otros upscalers.
CivitAI Muy popular en la comunidad Stable Diffusion. Ideal para modelos como UltraSharp, AnimeSharp o variantes especializadas.
💡 Consejo: mantén los nombres de archivo claros (incluyendo el factor x2, x4, x8) para identificar rápidamente cada modelo en el workflow.
📥 ¿Dónde se guardan los modelos de upscale?
ComfyUI utiliza una estructura de carpetas muy clara para organizar los distintos tipos de modelos. En el caso de los modelos de upscale, todos deben colocarse en la siguiente ruta:
ComfyUI/models/upscale_models/Cualquier archivo de modelo compatible (.pth o .pt) que copies en esta carpeta será detectado automáticamente por ComfyUI al iniciarse:
Tras copiar los modelos en la carpeta indicada
Reinicia ComfyUI
Los modelos aparecerán automáticamente en el desplegable del nodo UpscaleModelLoader
📦 Ejemplos de modelos habituales de upscale
Algunos de los modelos más utilizados y compatibles con este workflow son:
RealESRGAN_x2.pth
RealESRGAN_x4plus.pth
4x-UltraSharp.pth
4x-AnimeSharp.pth
4x_NMKDSuperscale.pth
8x_NMKD-Superscale.pth
8x_NMKD-Faces.pth (especializado en rostros)
Cada uno tiene características distintas según el tipo de imagen: fotografía, ilustración, anime, rostros, etc.
🗂️ Crear o cargar el workflow en ComfyUI
Para trabajar con este flujo de upscale tienes, como en el resto de la serie, dos opciones: cargar el workflow ya preparado o recrearlo manualmente para entenderlo mejor.
🅰️ Opción A — Cargar el workflow ya creado
1️⃣ Descarga el archivo JSON adjunto:📁 WF_ComfyUI_Upscale.json
2️⃣ Abre ComfyUI.
3️⃣ En el menú superior selecciona:Workflow → Load
4️⃣ Carga el archivo JSON. Verás en el lienzo todos los nodos conectados y listos para funcionar.
🅱️ Opción B — Crear el workflow desde cero
Si prefieres entenderlo pieza a pieza, puedes recrearlo manualmente. En la siguiente sección explicamos qué hace cada bloque del flujo.
⚙️ El workflow: estructura general
Este workflow de upscale está diseñado para comparar fácilmente distintos métodos de ampliación aplicados a una misma imagen de entrada, tanto clásicos como basados en IA.
La idea es muy simple pero muy potente:👉 una imagen → múltiples upscales → resultados guardados en paralelo.
El flujo se organiza en los siguientes bloques:
Tipo | Nodo | Función principal |
Entrada | LoadImage | Carga la imagen original que se quiere ampliar |
Escalado clásico | ImageScaleBy | Aplica un reescalado tradicional (Lanczos x2) |
IA | UpscaleModelLoader | Carga los modelos de upscale con IA |
IA | ImageUpscaleWithModel | Aplica cada modelo de upscale a la imagen |
Salida | SaveImage | Guarda cada resultado con un nombre distinto |
Cada modelo de upscale tiene su propio camino dentro del workflow, lo que permite:
aplicar todos los modelos en una sola ejecución
comparar resultados reales sin repetir procesos
decidir qué modelo funciona mejor para cada tipo de imagen
🔄 Flujo de trabajo resumido
1️⃣ Se carga una única imagen base.
2️⃣ La imagen se envía en paralelo a distintos métodos de upscale.
3️⃣ Cada método genera su propia versión ampliada.
4️⃣ Todas las versiones se guardan automáticamente en disco.
Este enfoque convierte el workflow en una herramienta comparativa, ideal para pruebas, documentación y toma de decisiones.
🧱 Entendiendo el workflow paso a paso
1️⃣ LoadImage
Qué hace: Carga la imagen original que servirá como base para todos los upscales.
Qué tocar:
Selecciona la imagen que quieras ampliar (PNG o JPG).
Esta imagen se reutiliza sin modificar para todos los métodos de upscale.
Conexiones:
Su salida IMAGE se envía a todos los nodos de escalado y upscale.
2️⃣ ImageScaleBy (Lanczos x2)
Qué hace: Aplica un reescalado clásico usando interpolación Lanczos, sin IA.
Por qué está en el workflow:
Sirve como referencia base.
Permite comparar claramente qué aporta el upscale con IA frente a un escalado tradicional.
Qué tocar:
Factor de escala (en este caso x2).
Método de interpolación (Lanczos).
3️⃣ UpscaleModelLoader
Qué hace: Carga los distintos modelos de upscale con IA desde la carpeta:
ComfyUI/models/upscale_models/
Cada nodo de este tipo apunta a un modelo concreto (RealESRGAN, UltraSharp, NMKD, etc.).
Qué tocar:
Selecciona el modelo de upscale que quieres usar en cada rama del workflow.
4️⃣ ImageUpscaleWithModel
Qué hace: Aplica el modelo de upscale seleccionado a la imagen de entrada.
Este nodo:
recibe la imagen original
usa el modelo cargado
genera una versión ampliada con reconstrucción de detalle
Hay un nodo por modelo, lo que permite comparar resultados reales entre ellos.
Qué tocar:
Normalmente nada más allá del modelo seleccionado.
El factor de escala viene definido por el propio modelo (x2, x4, x8).
5️⃣ SaveImage
Qué hace: Guarda cada versión ampliada de la imagen en la carpeta de salida.
Cómo está planteado el workflow: Cada salida tiene su propio SaveImage con un prefijo distinto, por ejemplo:
UP_A_CLASSIC_2x_Lanczos
UP_B_IA_2x_RealESRGAN
UP_C_IA_4x_UltraSharp
UP_H_IA_8x_NMKD_Faces
Esto facilita enormemente la comparación posterior y la documentación de resultados.
🧠 Modelos de upscale usados en el workflow
Uno de los grandes valores de este workflow es que permite comparar distintos modelos de upscale aplicados a la misma imagen. Cada modelo está entrenado con objetivos diferentes y ofrece resultados distintos según el tipo de imagen.
A continuación explicamos los principales modelos incluidos en el flujo y cuándo conviene usar cada uno.
🔹 Lanczos x2 (escalado clásico)
Aunque no es un modelo de IA, se incluye como referencia.
Qué es: Un método de interpolación matemática tradicional.
Características:
No añade detalle nuevo
Puede suavizar la imagen
Muy rápido
Ideal como punto de comparación
Cuándo usarlo:
Para pequeños aumentos
Para comparar qué aporta realmente la IA
🔹 RealESRGAN x2 / x4
Qué es: Uno de los modelos de upscale con IA más conocidos y equilibrados.
Características:
Muy buen equilibrio entre nitidez y naturalidad
Funciona bien en fotografía real
Reconstruye bordes y texturas sin exagerar
Resultados estables y predecibles
Cuándo usarlo:
Fotografías
Imágenes realistas
Upscale moderado para web o impresión
🔹 UltraSharp 4x
Qué es: Modelo orientado a maximizar la nitidez.
Características:
Bordes muy definidos
Texturas muy marcadas
Puede resultar agresivo en algunas fotos
Excelente para ilustración digital
Cuándo usarlo:
Ilustraciones
Arte digital
Gráficos con líneas claras
Cuando buscas impacto visual
🔹 AnimeSharp 4x
Qué es: Modelo especializado en anime y manga.
Características:
Respeta líneas finas
Mantiene colores planos
Evita artefactos en sombreado anime
No recomendado para fotografía real
Cuándo usarlo:
Anime
Manga
Estilo cartoon
Ilustración con líneas limpias
🔹 NMKD Superscale 4x / 8x
Qué es: Modelo de upscale más agresivo, pensado para grandes aumentos.
Características:
Muy potente en x4 y x8
Reconstruye mucho detalle
Consume más VRAM
Puede introducir artefactos si la imagen base es pobre
Cuándo usarlo:
Imágenes pequeñas
Necesidad de gran resolución final
Posters, impresión grande
🔹 NMKD Faces 8x
Qué es: Modelo especializado en rostros humanos.
Características:
Mejora ojos, piel y facciones
Reconstrucción facial muy potente
Ideal combinado con otros workflows
No recomendable para imágenes sin personas
Cuándo usarlo:
Retratos
Fotografía de personas
Resultados finales antes de impresión
📌 Resumen rápido
Modelo | Ideal para |
Lanczos | Referencia sin IA |
RealESRGAN | Fotografía general |
UltraSharp | Ilustración / arte |
AnimeSharp | Anime / manga |
NMKD Superscale | Upscales grandes |
NMKD Faces | Rostros humanos |
💡 Consejo práctico No existe “el mejor modelo universal”. Este workflow está pensado precisamente para comparar resultados reales y decidir qué modelo funciona mejor según el tipo de imagen y el uso final.
▶️ Cómo usarlo
1️⃣ Abre ComfyUI
2️⃣ Carga el workflow
3️⃣ Selecciona una imagen en LoadImage
4️⃣ Pulsa Run
El flujo generará todas las versiones de upscale y las guardará automáticamente.
💡 Consejos y buenas prácticas
No siempre más resolución significa mejor resultado.En muchos casos un upscale x2 o x4 ofrece un equilibrio ideal entre calidad y naturalidad.
Empieza comparando antes de decidir. Usa este workflow como herramienta de prueba para ver qué modelo se adapta mejor a cada tipo de imagen.
Elige el modelo según el contenido.
Fotografías → RealESRGAN
Ilustración / arte digital → UltraSharp
Anime / manga → AnimeSharp
Retratos → NMKD Faces
Evita usar modelos de rostros en imágenes sin personas. Pueden introducir artefactos extraños en zonas donde no hay caras.
Cuida la imagen base. Un upscale no puede “arreglar” una imagen muy borrosa o comprimida en exceso.
Combina upscale con otros workflows. Por ejemplo:
img2img → upscale
face swap → upscale
generación → upscale → refinado
Documenta tus pruebas. Guardar las versiones con nombres claros te ayudará a crear tu propia “tabla mental” de modelos favoritos.
🌐 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 (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
Archivo JSON de este ejemplo 📁 WF_ComfyUI_Upscale.json
🗺️ Conclusión
Con esta octava entrega de la Serie ComfyUI ya tienes una visión clara y práctica de cómo funciona el upscale de imágenes, qué tipos existen y cómo elegir el modelo adecuado según el contenido y el objetivo final.
Este workflow demuestra que el upscale no es un proceso “automático” ni universal: cada modelo aporta resultados distintos y compararlos sobre la misma imagen es la mejor forma de decidir con criterio.
Gracias a la estructura paralela del flujo, puedes:
evaluar calidad real antes de imprimir o publicar
elegir el modelo óptimo para fotografía, ilustración o rostros
integrar el upscale como paso final en workflows más complejos
Y todo ello manteniendo el control total del proceso, 100 % en local, sin depender de servicios externos ni subir tus imágenes a la nube.
Si te ha gustado esta entrega, recuerda que puedes seguir toda la Serie ComfyUI y descubrir más workflows, automatizaciones y contenidos sobre IA en local, creatividad y diseño en: 👉 www.lozkorp.com
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