Amazing Z-Image Workflow

Z-Image-Turbo 워크플로우는 모델을 실험하는 도중 개발한 것으로, ComfyUI의 기본 워크플로우 기능에 추가 기능을 확장합니다. 이 워크플로우는 다양한 GPU VRAM 용량을 지원하기 위해 세 가지 버전을 제공합니다.

기능

• 테스트 및 실험을 위한 여덟 가지 구성 가능한 이미지 스타일.

• 다양한 GPU를 지원하기 위한 .safetensors 및 .gguf 형식의 버전.

• 내 선호도에 맞게 조정된 사용자 정의 sigma 값
  (주관적으로 더 나은 프롬프트 준수).

• 생성된 이미지는 날짜별로 정리된 "ZImage" 폴더에 저장됩니다.

• CivitAI 자동 프롬프트 감지를 활성화하는 트릭이 포함되어 있습니다.

워크플로우 개요

zip 파일에는 각각 다른 GPU VRAM 용량에 최적화된 세 개의 워크플로우 파일이 포함되어 있습니다:

1. amazing_zimage-GGUF.json: VRAM이 12GB 이하인 GPU에 권장됩니다.

2. amazing_zimage-GGUFSMALL.json: VRAM이 8GB 미만인 GPU용입니다.

3. amazing_zimage-SAFETENSORS.json: ComfyUI 예제를 직접 기반으로 합니다.

1. amazing_zimage-GGUF.json

VRAM이 12GB 이하인 GPU에서 원활하게 작동하며, 약 8GB에서도 처리할 수 있습니다.

• z_image_turbo-Q5_K_M.gguf (5.52 GB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/diffusion_models/

• Qwen3-4B.i1-Q5_K_M.gguf (2.89 GB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors (335 MB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/vae/

2. amazing_zimage-GGUFSMALL.json

VRAM이 제한된(8GB 미만) GPU에 최적화되어 있으며,
프롬프트 정확도는 약간 영향을 받을 수 있습니다.

• z_image_turbo-Q3_K_M.gguf (4.12 GB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/diffusion_models/

• Qwen3-4B.i1-Q2_K.gguf (1.67 GB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors (335 MB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/vae/

3. amazing_zimage-SAFETENSORS.json

공식 ComfyUI 예제를 직접 기반으로 하며,
VRAM이 약 12GB 이상인 GPU에 적합합니다.

• z_image_turbo_bf16.safetensors (12.3 GB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/diffusion_models/

• qwen_3_4b.safetensors (8.04 GB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors (335 MB)
  로컬 디렉토리: ComfyUI/models/vae/

필요한 커스텀 노드

이 워크플로우는 다음 커스텀 노드를 필요로 합니다:
(ComfyUI-Manager를 통해 설치하거나, 각 저장소에서 다운로드 가능)

• rgthree : https://github.com/rgthree/rgthree-comfy

• ComfyUI-GGUF: https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

라이선스

이 프로젝트는 Unlicense 라이선스 하에 릴리스됩니다.

자세한 정보: https://github.com/martin-rizzo/AmazingZImageWorkflow