AI画像生成のアップスケール方法｜ComfyUI・SD WebUI 対応【2026年版】

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要約

この記事では、AI画像生成で生成した画像を高解像度化（アップスケール）する方法を解説します。

ComfyUI・Stable Diffusion WebUI どちらのユーザーにも共通して使える知識です。アップスケールモデルの選び方から、AIアップスケーラー・Hires Fix の手順、2025〜2026年の最新モデル情報まで網羅しています。

はじめに｜なぜアップスケールが必要なのか

AI画像生成では、生成サイズに制限があります。

512×512 や 768×768 で生成するのが安定しやすい
大きいサイズで直接生成すると VRAM を大量消費し、構図が崩れやすくなる

そのため「適切なサイズで生成してからアップスケールする」のが基本的なワークフローです。

アップスケールを使うとできること：

低解像度の画像を2倍〜4倍に拡大
ぼやけた部分を AI でシャープに補正
ディテールを追加して高品質化
印刷・ポスター用の大きなサイズに対応

モチベル

せっかく良い絵ができても、小さいと使いにくいもんね

クーラット

そうなんだ。アップスケールを覚えれば、生成した画像の活用範囲がぐっと広がるよ

アップスケールの3種類

AI画像生成で使えるアップスケール方法は主に3種類あります。

方法	品質	速度	VRAM	向いている用途
単純拡大	△	◎	少	簡易プレビュー・前処理
AIアップスケーラー	○	○	中	SNS投稿・汎用
Hires Fix	◎	△	多	印刷・高品質用途

まずは AIアップスケーラー から試すのがおすすめです。バランスが良く、設定も簡単です。

情報

単純拡大（Bicubic など）は「元の信号を忠実に保持する」処理です。高倍率ではぼやけますが、AIアップスケーラーの前処理として使うことで品質が上がるケースもあります。

アップスケールモデルの選び方（2025〜2026年版）

AIアップスケーラーを使うには、専用のモデルが必要です。ComfyUI・SD WebUI どちらも同じモデルファイルを使います。

モデルのダウンロード先

OpenModelDB – アップスケールモデルの専門サイト。アニメ・実写・汎用でフィルタリング可能
Hugging Face (Real-ESRGAN) – RealESRGAN_x4plus・anime_6B などの定番モデル

モデル名	倍率	特徴
4x-UltraSharpV2	4倍	初代 UltraSharp の後継。2025年5月リリース。実写・アニメ・ゲームテクスチャの全方位に対応。現時点の最新おすすめ
4x_foolhardy_Remacri	4倍	テクスチャ・細部の再現に優れる。平均スコア最高クラス
RealESRGAN_x4plus	4倍	定番の汎用モデル。安定した品質

モデル名	倍率	特徴
4x-AnimeSharp	4倍	アニメ・テキスト復元に特化。ComfyUI コミュニティで広く使われている定番
RealESRGAN_x4plus_anime_6B	4倍	軽量（17MB）・高速。安定した定番
4x-UltraSharpV2	4倍	アニメも対応する全方位モデル

モデルの配置場所

ComfyUI の場合：

ComfyUI/
└── models/
    └── upscale_models/          ← ここに配置
        ├── 4x-UltraSharpV2.pth
        └── RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth

SD WebUI / reForge の場合：

stable-diffusion-webui/
└── models/
    └── ESRGAN/                  ← ここに配置
        ├── 4x-UltraSharpV2.pth
        └── RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth

SD WebUI Forge について

オリジナルの Forge は2024年末以降、実質的なメンテナンスが停止しています。Forge を使い続けるなら、コミュニティフォークの reForge への移行を検討してください（2025年7月に開発再開が宣言され、断続的にメンテナンスが続いています）。アップスケール機能は AUTOMATIC1111 と互換性があります。

方法1：AIアップスケーラー

最も一般的で使いやすいアップスケール方法です。AI モデルがディテールを補完しながら拡大するため、単純拡大よりはるかに高品質です。

ComfyUI での手順

Load Image ノードで画像を読み込む

アップスケールしたい画像を用意します。生成直後の画像をそのまま使う場合はこの手順は不要です。

右クリック → Add Node → image → Load Image

Load Upscale Model ノードを追加

右クリック → Add Node → loaders → Load Upscale Model

ドロップダウンから使用するアップスケールモデルを選択します。

Upscale Image (Using Model) ノードを追加して接続

右クリック → Add Node → image → upscaling → Upscale Image (Using Model)

接続：

Load Upscale Model の出力 → Upscale Image の upscale_model
画像ソース → Upscale Image の image

Save Image ノードに接続して実行

Upscale Image の出力を Save Image ノードに接続し、キューを実行します。

生成と同時にアップスケールする場合：

生成ワークフローに組み込んで、生成後に自動でアップスケールできます。

[KSampler] → [VAE Decode] → [Upscale Image (Using Model)] → [Save Image]

クーラット

よく使うワークフローに組み込んでおくと、毎回手動でやらなくて済むよ

SD WebUI での手順

SD WebUI では Extras タブから簡単にアップスケールできます。

Extras タブを開く

上部タブから「Extras」を選択します。

画像をアップロードして設定する

アップスケールしたい画像をアップロードし、設定を行います。

主な設定：

Resize: 拡大倍率（2倍・4倍など）
Upscaler 1: 使用するモデル（4x-UltraSharpV2 など）

Generate ボタンで実行

設定が完了したら Generate ボタンをクリックします。

情報

SD WebUI の Extras タブは操作がシンプルで、既存の画像をアップスケールするだけなら ComfyUI より手軽です。

方法2：Hires Fix（高解像度修正）

アップスケール後に再度生成処理を行い、ディテールを追加します。AIアップスケーラーより高品質ですが、処理時間と VRAM が多く必要です。

仕組み：

[生成] → [アップスケール] → [低ノイズで再生成] → [高品質な大きい画像]

通常サイズで画像を生成
アップスケーラーで拡大
低い denoise 値で再度サンプリング
元の構図を維持しつつディテールを追加

denoise 値の目安

denoise 値	効果
0.2〜0.3	元画像をほぼ維持、軽いディテール追加
0.4〜0.5	バランス型（推奨）
0.6〜0.7	構図は維持、細部は変化
0.8以上	大きく変化（非推奨）

注意

denoise 値が高すぎると、元の画像から大きく変わってしまいます。0.5以下から始めましょう。

ComfyUI での手順

通常サイズで画像を生成する

まず通常サイズ（512×512 や 768×768）で画像を生成します。

Upscale Latent ノードで Latent 空間を拡大

VAE Decode の前に、Latent 空間でアップスケールします。

右クリック → Add Node → latent → Upscale Latent

設定：

upscale_method: nearest-exact または bilinear
width / height: 目標サイズ（元の2倍など）

2回目の KSampler で再生成

拡大した Latent を低い denoise 値で再度サンプリングします。

重要な設定：

denoise: 0.3〜0.5
steps: 10〜20程度を目安に調整

VAE Decode して保存

通常通り VAE Decode して画像を出力します。

SD WebUI での手順

SD WebUI では txt2img タブに Hires Fix が組み込まれており、生成と同時にワンクリックで使えます。

txt2img タブで Hires. fix をオンにする

txt2img タブの「Hires. fix」チェックボックスをオンにします。

Hires Fix の設定をする

展開されたメニューで設定を行います。

主な設定：

Upscaler: アップスケールモデル（Latent や 4x-UltraSharpV2 など）
Hires steps: 再生成ステップ数（10〜20程度を目安に調整）
Denoising strength: denoise 値（0.3〜0.5 推奨）
Upscale by: 拡大倍率（2倍など）

ヒント

v1.8.0 以降、Hires steps を 0 に設定すると txt2img のステップ数と同じ値が使われます。意図的に半分以下に設定することで処理時間を短縮できます。

Generate で生成

通常通り Generate ボタンを押すと、生成→Hires Fix が自動で実行されます。

モチベル

SD WebUI の方が設定が少なくて分かりやすい！

クーラット

そうだね。Hires Fix を初めて試すなら SD WebUI の方が手軽だよ。ComfyUI はその分細かくカスタマイズできる

デフォルト機能で足りる？カスタムノードとの使い分け

ComfyUI のデフォルト機能（Upscale Image Using Model）で十分なのか気になる方も多いと思います。

観点	デフォルト機能	カスタムノード（タイル処理系）
速度	速い	遅い（タイル分割処理のため）
VRAM	少なくて済む	設定次第で節約可能
細部の追加	少ない（忠実に拡大）	多い（再生成するため）
操作の手軽さ	シンプル	設定項目が多い
向いている用途	元画像を変えたくない場合	高品質・超高解像度