ComfyUI beginner friendly Z-Image Turbo Text-to-Image with LORAs Workflow by Sarcastic TOFU
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모델 설명
Z-Image Turbo 모델은 톤이이-MAI(알리바바의 AI 연구소)에서 개발한, 2025년 말 기준으로 새로 출시된 고도로 최적화되고 효율적인 텍스트-이미지 디퓨전 트랜스포머(DiT) 모델입니다. 이 모델은 소비자용 하드웨어에서도 높은 사진적 품질을 유지하면서 극도로 빠른 추론을 위해 특별히 설계되었습니다. Z-Image Turbo LORAs가 출시되는 즉시 이 워크플로우에서 사용할 수 있도록 미래에 대비하여 설계했습니다. Z-Image Edit이 출시되어 이 기반으로 더 나은 워크플로우를 만들 수 있기를 기대하고 있습니다. 이 모델의 속도에 정말 놀라움을 금치 못합니다! 8GB GPU에서 양자화 없이(즉, Q2, Q4 등과 같은 모델이 아닌, 평균적인 SDXL 1.0 모델과 유사한 크기의 non-GGUF safetensor) 단 30초 만에 거의 완벽한 Flux.1, 심지어 Flux.2 수준의 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 단일 Z-Image Turbo 모델과 여러 LORAs와 함께 작동하는 매우 간단하고 ComfyUI 초보자에게 친화적인 텍스트-이미지 워크플로우입니다(이 워크플로우는 ComfyUI의 LORA Manager 플러그인을 필요로 합니다. Checkpoints, LORAs 및 기타 리소스를 쉽게 다운로드하고 관리하기 위해 ComfyUI 관리자와 LORA Manager 플러그인을 모두 설치하는 것이 좋습니다. 이 두 플러그인은 이 워크플로우뿐 아니라 다른 모든 경우에도 매우 유용합니다). ComfyUI 관리자를 사용하여 필요한 애드온을 설치하고, 파일을 올바른 위치에 배치해야 합니다. 또한 이 워크플로우가 유용하다면 SD 1.5 + SDXL 1.0, WAN 2.1, WAN 2.2, QWEN, HiDream, KREA, Chroma, AuraFlow 및 Flux용 다른 워크플로우도 확인해 보세요.
사용 방법 -
#1. 먼저 원하는 Z-Image Turbo 모델을 선택한 후 로드하세요.
#2. LORA Manager에서 하나 이상의 일치하는 LORA를 로드하여 시작하세요.
#3. 프롬프트를 입력하세요(긍정적 및 부정적).
#4. 이미지 치수와 생성할 이미지 수(배치 수)를 선택하세요.
#5. 이미지 샘플링 방법, CFG, 스텝 등 설정을 선택하세요.
#6. 마지막으로 실행 버튼을 누르고 생성하세요. 끝입니다.
*** LORA 노드를 올바르게 비활성화하고 우회하는 방법을 알고 있다면 이 워크플로우도 작동합니다. 불확실하다면 LORA 없이 기본 설정 그대로 사용하세요.
### 이 워크플로우를 사용하려면 Hugging Face에 로그인하여 해당 파일을 다운로드해야 합니다(또한 아카이브에 워크플로우 파일과 함께 텍스트 파일을 포함시켰으며, 여기서는 다른 워크플로우에 필요한 추가 다운로드 링크도 확인할 수 있습니다) -
## 필요한 모델
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### Z-Image Turbo 체크포인트 다운로드 링크
https://huggingface.co/T5B/Z-Image-Turbo-FP8/resolve/main/z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors
### Z-Image Turbo 인코더 다운로드 링크
### Flux VAE 다운로드 링크 (참고 - Z-Image Turbo는 표준 Flux VAE를 사용하므로 이미 보유하고 있다면 재사용 가능합니다)
https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/vae/ae.safetensors
% 이 워크플로우 예시에서 사용된 LORA(이 LORA를 사용하거나 다른 LORA를 사용하거나 LORA를 사용하지 않아도 됩니다)
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아직 없음. 하지만 Z-Image Turbo에 적합한 좋은 LORA를 발견하는 즉시 이 섹션을 업데이트하겠습니다.