fn_registry/python/functions/ml/comfyui_inject_hires_fix.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
comfyui_inject_hires_fix	function	py	ml	1.0.1	pure	def comfyui_inject_hires_fix(workflow: dict, *, upscale_by: float = 1.5, denoise: float = 0.4, steps: int = 20, cfg: float = 7.0, seed: int = 0, upscale_model: str = '4x_foolhardy_Remacri.pth', sampler_name: str = 'euler', scheduler: str = 'normal', tile_width: int = 512, tile_height: int = 512) -> dict	Inyecta una segunda pasada hires-fix en un workflow ComfyUI ya construido (API format) que termina en VAEDecode -> SaveImage. Anade UpscaleModelLoader + UltimateSDUpscale (re-difusion por tiles) conectados a la imagen del VAEDecode y al model/vae del CheckpointLoaderSimple, y repunta el SaveImage a la imagen ampliada. Version encadenable-sobre-dict de comfyui_build_hires_fix_workflow. Pura: no muta el dict de entrada (copia profunda).	comfyui comfyui-skill ml hires-fix upscale workflow stable-diffusion				false			name desc workflow dict en API format (ej. salida de comfyui_build_txt2img_workflow) que termina en VAEDecode -> SaveImage. No se muta; se devuelve una copia. name desc upscale_by Factor de ampliacion de UltimateSDUpscale sobre la imagen base (1.5 -> 512 pasa a 768). keyword-only. name desc denoise Fuerza de re-difusion de la segunda pasada (0.4 por defecto). <1 conserva la composicion base y solo anade detalle; 1.0 la re-generaria entera. keyword-only. name desc steps Pasos de sampling de la re-difusion tiled. keyword-only. name desc cfg Classifier-free guidance de la re-difusion. keyword-only. name desc seed Semilla de UltimateSDUpscale. keyword-only. name desc upscale_model Modelo de upscale en models/upscale_models/ que usa UltimateSDUpscale para escalar antes de re-difundir (ej. '4x_foolhardy_Remacri.pth'). keyword-only. name desc sampler_name Sampler de la re-difusion. keyword-only. name desc scheduler Scheduler de la re-difusion. keyword-only. name desc tile_width Ancho de tile de UltimateSDUpscale (px). Tiles mas pequenos = menos VRAM, mas costuras. keyword-only. name desc tile_height Alto de tile de UltimateSDUpscale (px). keyword-only.	copia del workflow con UpscaleModelLoader + UltimateSDUpscale anadidos (node_ids = max id numerico + 1 y + 2) y el SaveImage repuntado a la salida [ultimatesdupscale_id, 0]. Si no habia SaveImage, se anade uno con filename_prefix 'hires'.	true	no muta el dict de entrada (pureza) inserta UltimateSDUpscale y UpscaleModelLoader repunta el SaveImage al UltimateSDUpscale params reflejados (upscale_by/denoise/seed) + batch_size lanza ValueError si falta VAEDecode	python/functions/ml/tests/test_comfyui_inject_hires_fix.py	python/functions/ml/comfyui_inject_hires_fix.py

Ejemplo

import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.environ["HOME"], "fn_registry", "python", "functions"))
from ml.comfyui_build_txt2img_workflow import comfyui_build_txt2img_workflow
from ml.comfyui_inject_hires_fix import comfyui_inject_hires_fix

base = comfyui_build_txt2img_workflow("IMG_dreamshaper_8.safetensors", "a fox in a forest, detailed")
# El base termina en VAEDecode ["8",0] -> SaveImage ["9"].
wf = comfyui_inject_hires_fix(base, upscale_by=2.0, denoise=0.35, seed=42)
# Ahora: VAEDecode -> UltimateSDUpscale -> SaveImage, con UpscaleModelLoader cargando Remacri.
# El SaveImage["9"].inputs["images"] apunta al nuevo UltimateSDUpscale, no al VAEDecode.

Cuando usarla

Cuando ya tengas un workflow txt2img/img2img construido (o devuelto por otro builder) y quieras anadirle el hires fix sin reescribir el grafo desde cero. A diferencia de comfyui_build_hires_fix_workflow, que construye el grafo entero de una vez, esta lo ENCADENA sobre un dict existente: util tras inyectar LoRAs con comfyui_inject_lora o partiendo de cualquier base que termine en VAEDecode -> SaveImage. Una sola llamada anade la segunda pasada completa.

Gotchas

• Pura: no muta el workflow de entrada (trabaja sobre una copia profunda) y NO valida que upscale_model exista en el servidor. Valida con comfyui_validate_workflow.
• Requiere el custom node UltimateSDUpscale instalado en el servidor ComfyUI; el dict se construye igual aunque no este, pero el submit fallara.
• Detecta el VAEDecode (fuente de imagen), el CheckpointLoaderSimple (model slot 0, vae slot 2) y los CLIPTextEncode positive/negative por el KSampler existente. Si no hay VAEDecode o CheckpointLoaderSimple, lanza ValueError.
• Si el workflow tiene varios VAEDecode/SaveImage, se usa el PRIMERO encontrado. Para grafos multi-salida construye con un builder dedicado.
• El nuevo node_id es max(ids numericos) + 1 (y +2). Si tu workflow usa ids no numericos, el contador cae a len(workflow) + 1.
• El nodo UltimateSDUpscale declara batch_size como input requerido en /object_info; la inyección lo fija a 1. Sin él, el submit pasaba la validación de POST pero el grafo fallaba en runtime por input faltante.

Capability growth log

• v1.0.1 (2026-06-27) — bugfix paralelo al de comfyui_build_hires_fix_workflow: el nodo UltimateSDUpscale exige batch_size (input requerido en /object_info); se añade batch_size: 1 al nodo inyectado para que el workflow no falle en runtime.