【Kontext】究極の高画質アップスケーラを作る話①【Qwen-Image-Edit】

はじめに

ローカルAIの大きな利点の一つが、アップスケーラや高画質化ツールだと思います。サーバーへデータ提供が必要なクラウドAIと異なり、情報流出の問題や（公開しない私的利用であれば）著作物の問題に悩まされずに自由に扱えます。

アップスケール専用のAIモデルや手法は様々なものがありますが、

（様々な画像処理が可能な）FLUX.1 KontextやQwen-Image-Edit等の画像編集AIモデルでも可能になっています。

この記事では、筆者の試行錯誤で、もっとも良い結果を出した手法を紹介したいと思います。

※ 付録欄に本記事で利用したComfyUIワークフローを添付しています

アップスケール例

アップスケール（というよりも高画質化という方が正確ですが）といっても、何でも高画質化できるわけではなく、画像編集AIが得意とするのは、「汚い画像」を綺麗にする事です。

例えば、綺麗な2K解像度のデジタル写真を編集AIを利用して高画質化しても劣化するだけです。基本的にAIモデルが生成可能な品質までしか対応できないので、1K〜2K程度が上限です。

昔の写真や、低解像度の動画キャプチャなどを2K品質に出来るという程度です。しかし、その性能は凄まじいものがあります。

デメリットは、正確に形状を一致させる事ができない事です。ControlNetのような制約縛りを課せば課すほど品質が低下してしまいました。

※ フリー素材や、レトロなパブリックドメイン画像のアップスケール例です

手法

特に大きな工夫はありません。それぞれの工程は標準的なノードを利用した生成です。nunchaku版のモデルを利用しています。

• ① Qwen-Image-Edit 2509でアップスケール

  • 高品質なものが生成されますが、AI感（のっぺり）が出やすい

  • 大きく変更するため、形状が変わってしまう。

• ② FLUX.1 Kontextでアップスケール

  • Qwenよりも、よりオリジナルに近く、写実的なものになりやすい

• ③ (1)と(2)をQwen-Image-Edit 2509で混ぜる

  • モーフィング画像を作成するというプロンプトを利用して、二枚の画像のいいとこ取りをする

• ④ アップスケーラモデルでアプスケールする

  • のっぺり感の低減

付録

支援者様（メンバーシップ）向けに、ワークフローを添付しています。参考程度にご利用ください。