ComfyUI beginner friendly Z-Image Turbo Text-to-Image with LORAs Workflow by Sarcastic TOFU

Z-Image Turboモデルは、通義MAI（アリババのAI研究所）によって開発された、2025年11月末時点で新たにリリースされた、高度に最適化され効率的なテキストから画像へのディフュージョンTransformer（DiT）モデルです。このモデルは、消費者向けハードウェア上で高品質な写実的な画像を高速に生成することを目的として設計されています。Z-Image Turbo用のLORAがリリースされた時点で、このワークフローにすぐに適用できるよう、将来への対応を考慮して作成しました。Z-Image Editがリリースされ、これを基にさらに優れたワークフローを作成できるのを心待ちにしています。このモデルのスピードに本当に驚いています！8GBのGPU上で、Q2、Q4などの量子化を一切使用せず（GGUFではない、SDXL 1.0モデルと同等のサイズの標準的なsafetensor形式）、30秒でFlux.1、さらにはFlux.2と同等のほぼ完璧な画像を生成できます。これは、単一のZ-Image Turboモデルに複数のLORAを適用できる、ComfyUI初心者にも優しいシンプルなテキストから画像へのワークフローです（このワークフローは、ComfyUIのLORA Managerプラグインが必要です。チェックポイント、LORA、その他のリソースを簡単にダウンロード・管理するために、ComfyUI ManagerとLORA Managerプラグインの両方をインストールすることをお勧めします。これら2つのプラグインはこのワークフローに限らず、他のあらゆるケースでも大いに役立ちます）。ComfyUI Managerを使って必要なアドオンを正しくインストールし、ファイルを正しい場所に配置してください。また、このワークフローが役に立った場合は、私の他のSD 1.5 + SDXL 1.0、WAN 2.1、WAN 2.2、QWEN、HiDream、KREA、Chroma、AuraFlow、Flux向けワークフローもぜひご確認ください。

使用方法：

#1. まず希望するZ-Image Turboモデルを選択して読み込みます。

#2. LORA Managerから1つまたは複数の対応するLORAを読み込みます。

#3. プロンプト（ポジティブとネガティブ）を入力します。

#4. 画像のサイズと生成枚数（バッチ数）を選択します。

#5. サンプリング方法、CFG、ステップなどの設定を選択します。

#6. 最後に「実行」ボタンを押して生成します。これで完了です。

*** LORAノードを正しく無効化してバイパスできる場合、このワークフローはLORAなしでも動作します。不安な場合は、LORAを使わずにデフォルト設定のままご利用ください。

### このワークフローを使用するには、Hugging Faceにログインして必要なファイルをダウンロードする必要があります（アーカイブ内には、このワークフローファイルと、私の他のワークフローで必要な追加ダウンロードリンクが記載されたテキストファイルも含まれています）：

## 必要なモデル

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### Z-Image Turboチェックポイントのダウンロードリンク

https://huggingface.co/T5B/Z-Image-Turbo-FP8/resolve/main/z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors

### Z-Image Turboエンコーダーのダウンロードリンク

https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_4b.safetensors

### Flux VAEのダウンロードリンク（注：Z-Image Turboは標準のFlux VAEを使用します。すでに所有している場合は再利用できます）

https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/vae/ae.safetensors

% このワークフロー例で使用しているLORA（以下を使用するか、他のLORA、あるいはLORAなしでも構いません）

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現在はなし。Z-Image Turboに適した優れたLORAが見つかり次第、このセクションを更新します。