Kittew style for Z-Image Turbo

특별한 처리나 트리거 단어가 필요 없습니다. Z-Image는 어쨌든 트리거 단어를 무시합니다. 적어도 제 경험상 그렇습니다. 원하는 대로 하세요. 그럼 반쪽은 성공하는 결과를 얻을 수 있습니다.

Z-Image가 출시된 지 몇 일이 지났는데, 솔직히 말해? 저는 정말 기쁩니다.

이것이 로컬 AI 생성의 새로운 시대가 되기를 진심으로 믿고 싶습니다. SDXL은 오랜 커뮤니티 지원 덕분에 여전히 좋지만, 점점 지루해지고 있었고, 우리는 그 한계에 부딪히고 있었습니다. Flux는 최적화되지 않은 더러운 덩어리이며, 끔찍한 가중치를 가지고 있었고, 저는 이 모든 것에 약간 슬퍼했습니다.

그리고 여기, Z-Image가 등장했습니다. 이 모델은 대기업의 이미지 모델과 동등한 수준일 뿐만 아니라, 단 11GB에 맞습니다! Q8 GGUF를 사용하면 7GB, FP8을 사용하면 5GB입니다. 이건 기적이며, 우리 대부분이 불가능하다고 생각했던 일입니다. 그런데 우리는 여기에 있습니다.

이 LoRA는 아직 매우 원시적입니다. 아직 Z-Image에 좋은 LoRA를 만드는 방법을 아는 사람이 없고, 동영상도 가이드도 없습니다. 최상의 결과를 얻기 위해 우리가 스스로 이 문제를 해결할 시간입니다. 저도 Z-Image를 위한 더 나은 LoRA를 만들기 위해 최선을 다할 것이며, 이것이 우리가 마땅히 받을 만한 SDXL의 후계자가 되도록 할 것입니다.