ComfyUI beginner friendly Z-Image Turbo Image-to-Image with LORAs Workflow by Sarcastic TOFU
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モデル説明
Z-Image Turboモデルは、通義MAI（アリババのAI研究所）が開発した、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Diffusion 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画質な写実的な画像を驚異的な速さで推論することを目的として設計されています。Z-Image TurboのLORAがリリースされた時点で、このワークフローで即座に利用できるよう、将来への対応を考慮して作成しました。Z-Image Editがリリースされれば、これを基にさらに優れたワークフローを構築できると楽しみにしています。このモデルの速さに本当に驚いています！8GBのGPU上で、量子化（Q2、Q4などのモデルは使用せず、通常のSDXL 1.0モデルと同程度のサイズを持つ非GGUF safetensor形式）を一切行わずに、30秒以内にほぼ完璧なFlux.1、さらにはFlux.2レベルの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画像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。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。これにより、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・管理できます。これらの2つのツールはこのワークフローだけでなく、他のあらゆる状況でも大いに役立ちます）。ComfyUI Managerを使用して必要なアドオンを正しくインストールし、ファイルを適切な場所に配置してください。また、このワークフローが役立った場合は、私のその他のSD 1.5 + SDXL 1.0、WAN 2.1、WAN 2.2、QWEN、HiDream、KREA、Chroma、AuraFlow、Flux向けのワークフローもぜひご確認ください。
使い方：
#1. 入力画像ファイル（.PNG、.JPG、または対応する形式）を読み込みます。
#2. まず希望するZ-Image Turboモデルを選択して読み込みます。
#3. LORA Managerから1つまたは複数の対応するLORAを読み込みます。
#4. プロンプト（ポジティブおよびネガティブ）を入力します。
#5. 生成したい画像の枚数を指定します（「Run」ボタン横の数字を変更）。
#6. イメージサンプリング方法、CFG、ステップなどの設定を選択します。
#7. 最後に「Run」ボタンを押して生成を開始します。これで完了です。
*** LORAノードを正しく無効化してスキップできる場合、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、必要なファイルをダウンロードする必要があります（アーカイブ内にワークフローファイルを含むテキストファイルも添付しており、そちらには私の他のワークフローに必要な追加ダウンロードリンクも記載されています）—
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
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、またはLORAなしでも構いません）
現在なし。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。