[节点详解](/zh/comfyui-nodes "节点详解")[Latent](/zh/comfyui-nodes/latent/latent-upscale "Latent")Latent Upscale By
### [Qwen-Image-Layered 发布 - 支持图像分层编辑的生成模型](/zh/news/2025-12-19-qwen-image-layered-release)
2025/12/19
# Upscale latent by｜Latent按系数缩放
## 文档说明
* 类名：`LatentUpscaleBy`
* 类别：`latent`
* 输出节点：`False` 这一节点将使用特定算法对潜空间图像进行缩放，它允许调整放大比例和放大方法，提供在提高潜在样本分辨率方面的灵活性。
### 关于upscale_method中几个方法的说明介绍
算法名称| 描述
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Nearest-Exact (最近邻)| 最简单的插值方法，选取离目标像素最近的已知像素点的颜色作为该点颜色。在放大时会导致锯齿和块状效果，但计算速度快。
Bilinear Interpolation（双线性插值）| 对于每个目标像素，基于其周围4个相邻像素的灰度值进行线性内插。能够提供更平滑的结果，特别是在图像缩放时改善了视觉质量，但可能仍保留轻微的块效应。
Area Interpolation（区域插值）| 基于像素面积关系重采样（抗锯齿），计算目标像素值时考虑贡献源像素的面积。减少aliasing失真，适合保留精细细节
Bicubic Interpolation（双三次插值）| 双三次插值，使用三次多项式根据16个最近源像素计算像素值，提供更平滑的过渡和更好的细节保留，适用于高质量图像缩放。
Bislerp| 结合了双线性插值的简洁性和 sinc 函数插值的优点，实现了高质量的图像缩放，同时减少了失真与伪影。它在图像质量和计算成本之间取得了平衡。
## 输入类型
参数名称| 数据类型| 作用
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`samples`| `LATENT`| 要放大的图像的潜在表示，此参数是确定将经历放大过程的输入数据的关键。
`upscale_method`| `COMBO[STRING]`| 指定用于放大潜在样本的方法。方法的选择可以显著影响放大输出的质量和特性。
`scale_by`| `FLOAT`| 确定潜在样本放大的比例。此参数直接影响输出的分辨率，允许对放大过程进行精确控制。
## 输出类型
参数名称| 数据类型| 作用
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`latent`| `LATENT`| 放大后的潜在表示，准备好进行进一步的处理或生成任务。此输出对于提高生成图像的分辨率或后续模型操作至关重要。
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[Empty Latent Image](/zh/comfyui-nodes/latent/empty-latent-image "Empty Latent Image")[Latent Composite](/zh/comfyui-nodes/latent/latent-composite "Latent Composite")
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