Friendly Z-Image-Turbo

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모델 설명

저의 💫🌄 친절한 Z-Image-Turbo에 오신 것을 환영합니다

✨ 덜 번잡하고, 더 마법적으로

Z-Image-Turbo - 모두가 이미 과잉이라는 걸 알고 있죠!)

Z-Image는 텍스트, 시각적 의미 토큰, 이미지 VAE 토큰을 시퀀스 단위로 연결하여 통합 입력 스트림으로 사용하는 새로운 확장 가능한 싱글 스트림 DiT(S3-DiT) 아키텍처를 갖춘 6B 파라미터의 효율적인 이미지 생성 기반 모델입니다. 프롬프트와 스타일에 대한 뛰어난 이해력과 세밀한 디테일에 대한 높은 집중력을 자랑합니다.

🚀 Z-Image-Turbo는 Flux 1, Flux 2, Qwen 등 다른 로컬 모델보다 속도와 품질의 균형에서 우수합니다!

저는 풀 BF16 모델을 사용하여 품질을 희생하지 않고 동일한 속도로 생성할 수 있는 워크플로우를 제공합니다. 이는 최소 6GB의 비디오 메모리와 최소 32GB의 RAM이 필요합니다. Tritons나 SageAttention은 필요 없습니다. “VRAM Optimizer+” 노드에서 필요한 비디오 메모리 양을 RAM에 덤프하기만 하면 됩니다.

최신 버전의 ComfyUI가 필요합니다.

💻 시스템 요구 사항:

  • 최소 시스템 요구 사항:

RTX 3000 시리즈, 6GB VRAM, 32GB 이상 RAM, 8코어 프로세서, SSD, 최신 ComfyUI

📌 자세한 팁과 링크는 워크플로우 내에 있습니다

워크플로우 기능:

  • 극도로 사용자 친화적인 인터페이스

  • 최소 6GB VRAM을 가진 저사양 시스템에서도 최대 성능 발휘

  • 최대 2개의 LoRA 지원

  • 최고 품질을 위한 권장 샘플러를 포함한 상세한 툴팁

  • 생성 과정을 완전히 제어할 수 있는 수동 랜덤 시드

🤗🙏🏼 감사의 인사 Tongyi-MAI

원본 저장소 — GitHub

이 모델로 만든 이미지

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