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# HunyuanVideo15LatentUpscaleWithModel - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Hunyuan Video 15 Latent Upscale With Model 节点可提高潜在图像表示的分辨率。

Hunyuan Video 15 Latent Upscale With Model 节点可提高潜在图像表示的分辨率。它首先使用选定的插值方法将潜在样本放大到指定尺寸，然后使用专门的 Hunyuan Video 1.5 放大模型对放大结果进行细化以提高质量。

## 输入

| 参数       | 描述                                                                          | 数据类型                   | 必需 | 范围                                                                                  |
| -------- | --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------- | -- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
| `模型`     | 用于细化放大后样本的 Hunyuan Video 1.5 潜在放大模型。                                        | LATENT\_UPSCALE\_MODEL | 是  | N/A                                                                                 |
| `Latent` | 要放大的潜在图像表示。                                                                 | LATENT                 | 是  | N/A                                                                                 |
| `放大方法`   | 用于初始放大步骤的插值算法（默认值：`"bilinear"`）。                                            | COMBO                  | 是  | `"nearest-exact"`<br />`"bilinear"`<br />`"area"`<br />`"bicubic"`<br />`"bislerp"` |
| `宽度`     | 放大后 latent 的目标宽度，单位为像素。值为 0 时将根据目标高度和原始宽高比自动计算宽度。最终输出宽度将是 16 的倍数（默认值：1280）。 | INT                    | 是  | 0 到 16384（步长：8）                                                                     |
| `高度`     | 放大后 latent 的目标高度，单位为像素。值为 0 时将根据目标宽度和原始宽高比自动计算高度。最终输出高度将是 16 的倍数（默认值：720）。  | INT                    | 是  | 0 到 16384（步长：8）                                                                     |
| `裁剪`     | 决定如何裁剪放大后的 latent 以匹配目标尺寸。                                                  | COMBO                  | 是  | `"disabled"`<br />`"center"`                                                        |

**关于尺寸的说明：** 如果 `width` 和 `height` 都设置为 0，节点将原样返回输入的 `samples`。如果仅有一个维度设置为 0，则计算另一个维度以保持原始宽高比。两个值都被限制为最小 64，并且传递给插值步骤的放大目标为 `width // 16` 乘 `height // 16`，因此请求的尺寸实际上会向下舍入到 16 的倍数。

## 输出

| 输出名称     | 描述                                 | 数据类型   |
| -------- | ---------------------------------- | ------ |
| `LATENT` | 放大并由模型细化后的潜在图像表示，以 CPU 上的浮点张量形式返回。 | LATENT |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `71af49eefb010aadd30f8699b751ad901b1ee385d6cbeedd3a83995a1a623516`