Z-Image Turbo - Simple T2I Workflow + Ultimate Upscaler
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このバージョンについて
モデル説明
⚡ Z-Image Turbo
シンプルなテキストから画像へのワークフロー + Ultimate SD Upscaler
Z-Image Turboは、60億パラメータを持つ高速で洗練され、非常に効率的な画像生成モデルです。このモデルの強みは、写真のようにリアルな画像を生成できる点にあります。しかし、このモデルはプロンプトに非常に良く従う一方で、出力の品質はまだ高級とは言えません。そのため、画像を美しく見せるためにアップスケーリング処理が必要です。ここに、広く知られているUltimate SD Upscalerを含むこのワークフローが登場します。
🚀 すぐに始めたい場合、何が必要ですか？
このワークフロー — ダウンロードしてComfyUIに読み込むだけです
新しいZ-Imageモデル：z_image_turbo_bf16.safetensors（\models\diffusion_models\に配置）
テキストエンコーダーファイル：qwen_3_4b.safetensors（\models\text_encoders\に配置）
VAEファイル：ae.safetensors（\models\vae\に配置）
以前にFLUXをご利用の場合、すでにae.safetensorsファイルをお持ちなので、再度ダウンロードする必要はありません。
また、VRAMが8GBのGPUをお使いの場合は、fp8チェックポイントもご利用いただけます。
❓ このワークフローを実行するには特別なノードが必要ですか？
いいえ、ワークフロー内のノードはすべて標準ノードであり、既にComfyUIにインストールされているはずです。ComfyUIが欠落しているノードを警告する場合は、そのノードをインストールして短時間再起動してください。
🛠️ なぜテキストエンコーダー（ポジティブプロンプト）がKSamplerノードのネガティブとポジティブの両方に接続されているのですか？
CFG値を1.0に設定すると、ネガティブプロンプトは無視されます。これがこのモデルが非常に高速である理由の一つです。これは意図的な設計であり、ミスではありません。他のワークフローはこの事実を無視しています。ポジティブプロンプトを入力するだけで、すぐに使用できます！
💡 使用上のヒント：
左側で希望の解像度を設定し、右端で好みのアップスケーラーを選択して、生成を開始してください。
Ultimate SD Upscaleノード内のdenoise値とCFG値を調整して、最適な結果を得てください。また、異なるアップスケールモデルも試してみてください。
このモデルでは10ステップ以上に設定する必要はありません。これは8ステップモデルです。ステップ数を増やしても、画像の品質は向上しません。8、9、または最大10ステップのままにしてください。
ノードでアスペクト比（例：5:7や9:16）を直接選択できると便利です。解像度を手動で入力したい場合は、「Base Resolution Node」を切断または削除してください。その後、「latent image」ノードで希望の解像度を入力できます。
ワークフローについてご質問やご意見がある場合は、コメント欄に投稿してください。
楽しく生成して、下のギャラリーに作成した画像をぜひ投稿してください！ 👍
