Amazing Z-Image Workflow

一个Z-Image-Turbo工作流，这是我在实验模型过程中开发的，它在ComfyUI基础工作流功能的基础上增加了额外的功能。该工作流包含三个版本，分别使用不同的检查点以支持不同GPU显存容量。

功能

• 八种可配置的图像风格，便于测试与实验。

• 提供 .safetensors 和 .gguf 两种格式版本，以适配多种GPU。

• 自定义的sigma值已根据我的偏好调整（主观上更符合提示词）。

• 生成的图像将存储在名为“ZImage”的文件夹中，并按日期分类。

• 包含一项技巧，可启用CivitAI自动提示词检测功能。

工作流概述

压缩包内包含三个工作流文件，每个文件针对不同的GPU显存容量进行了优化：

1. amazing_zimage-GGUF.json：推荐用于显存为12GB或更低的GPU。

2. amazing_zimage-GGUFSMALL.json：适用于显存低于8GB的GPU。

3. amazing_zimage-SAFETENSORS.json：直接基于ComfyUI官方示例构建。

1. amazing_zimage-GGUF.json

在12GB或更低显存的GPU上运行流畅，8GB显存亦可勉强运行。

• z_image_turbo-Q5_K_M.gguf（5.52 GB）
  本地目录：ComfyUI/models/diffusion_models/

• Qwen3-4B.i1-Q5_K_M.gguf（2.89 GB）
  本地目录：ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors（335 MB）
  本地目录：ComfyUI/models/vae/

2. amazing_zimage-GGUFSMALL.json

专为显存受限（低于8GB）的GPU优化，但提示词准确性可能略有下降。

• z_image_turbo-Q3_K_M.gguf（4.12 GB）
  本地目录：ComfyUI/models/diffusion_models/

• Qwen3-4B.i1-Q2_K.gguf（1.67 GB）
  本地目录：ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors（335 MB）
  本地目录：ComfyUI/models/vae/

3. amazing_zimage-SAFETENSORS.json

直接基于ComfyUI官方示例构建，适合显存约12GB或更高的GPU。

• z_image_turbo_bf16.safetensors（12.3 GB）
  本地目录：ComfyUI/models/diffusion_models/

• qwen_3_4b.safetensors（8.04 GB）
  本地目录：ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors（335 MB）
  本地目录：ComfyUI/models/vae/

所需自定义节点

这些工作流需要以下自定义节点（可通过ComfyUI-Manager安装，或从其仓库下载）：

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

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

许可证

本项目采用Unlicense许可证授权。

更多信息：https://github.com/martin-rizzo/AmazingZImageWorkflow