Z Image Turbo Workflow with SageAttetion + MultiGPU
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モデル説明
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こんにちは！私はComfyUI用の画像生成にZ-Image Turboを使用した私の作業フローを紹介します。
Z-Image Turboモデルを含むワークフローを用意しました。
Z-Image Turboモデル（https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/tree/main/split_files/diffusion_models）、clip（https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/tree/main/split_files/text_encoders）、およびVAE（https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/tree/main/split_files/vae）を準備する必要があります。
また、高速生成のためにSageattention 2.2.0（Triton版）（https://huggingface.co/Kijai/PrecompiledWheels/tree/main）とTorch 2.7.0+（https://github.com/pytorch/pytorch/releases）をインストールする必要があります。さらに、CUDA 12.8（https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive）とVS Code（https://visualstudio.microsoft.com/downloads/）をダウンロードしてインストールしてください。
Sageattention（1.0.6）のインストール方法：Sageattention 2.2.0をインストールするには、.whlファイルを.zipにリネームし、.zipから抽出したフォルダをComfyUI\python_embeded\Lib\site-packagesに配置してください。
ワークフローに問題がある場合やインストールで困った場合は、コメントをお願いします。