Simple Z-Image-Turbo Diffusion/GGUF Workflow (T2I, I2I & Upscaling)
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モデル説明
これは Z-Image-Turbo モデル用に設計された包括的なワークフローです。GGUF対応により、標準使用と低VRAM構成の両方を処理できるように設定されています。
ワークフローの特徴:
デュアルモデル対応: 提供されたスイッチを使用して、標準の.safetensorsモデルと量子化されたGGUFバージョンを簡単に切り替えられます。
モード切り替え: 「Fast Groups Bypasser」設定により、リワイヤリングなしで テキストから画像 と 画像から画像 のモードを素早く切り替えられます。
内蔵アップスケーリング: よりシャープな最終出力を実現するために、LexicaRRDBNetを使用したアップスケーリング処理を含みます。
解像度管理: ResolutionMasterを使用して、アスペクト比が正しくなるようにします。
必要なモデル:
このワークフローを完全に使用するには、以下のファイルが必要です（リンクはワークフローの内部ノートに記載されています）：
UNET: z_image_turbo_bf16.safetensors または z_image_turbo-Q5_K_M.gguf
CLIP: Qwen3-4B-UD-Q5_K_XL.gguf（このモデルはQwenテキストエンコーダーを使用します）。
VAE: z_image_turbo_vae.safetensors
アップスケーラー: 2xLexicaRRDBNet_Sharp.pth（またはお好みのアップスケーラー）。
使用方法:
モデルの選択: 左端のスイッチを使用して、GGUFローダーまたは標準UNETローダーのいずれかを選択します。
モードの選択: 「Fast Groups Bypasser」（色付きのボタン一覧）を使用して、「テキストから画像」または「画像から画像」を有効にします。
- 重要: 画像から画像 を使用する場合は、サンプラー（ノード61）のノイズ除去強度を好みに合わせて調整してください。
プロンプトとキュー: CLIPテキストエンコードノードにテキストを入力して実行します。
要件:
- ComfyUI Manager（rgthree、KJNodes、GGUFなどの不足しているカスタムノードをインストールするために必要）