🔥 ZIT+XL ワークフロー by Stable_Yogi 🔥

✨ Z Image Turbo → DMD2 ハイブリッドワークフロー

ベース画像に Z Image Turbo を、詳細・リアリズム・アップスケーリングに Stable Yogi DMD2 モデルを組み合わせた高速3パスワークフローです。

動作方法

1. パス1 – Z Image Turbo:
   クリーンなベース（ポーズ、解剖学的構造、色）を構築します。

2. パス2 & 3 – DMD2 リアリズムモデル:
   構造を強化し、テクスチャを追加、潜在空間アップスケーリングを実行します。

3. 最終的な顔・目詳細 + タイルアップスケール:
   最終画像をシャープにし、解像度を向上させます。

4090で約15秒 で高解像度・高詳細な画像を生成します。

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モデルの設定

以下のようにモデルを配置してください：

ComfyUI/models/
├── text_encoders/qwen_3_4b.safetensors
├── diffusion_models/z_image_turbo_bf16.safetensors
├── vae/ae.safetensors
├── loras/(Realism LoRAs + qinglong_detailedeye_z-imageV2)
└── checkpoints/(ご使用のSDXL / DMD2 チェックポイント)

最大4つのLoRA を使用してください。
CFG = 1

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推奨モデル

• Realism By Stable Yogi Pony V6 (Patreon Pro C42)

• Realism By Stable Yogi Pony V6 – CivitAI

• Realism LoRA BSY V3 Pro または CivitAI バージョン

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カスタマイズ

左上にある黄色のボックスで囲まれたノードのみ編集してください。
アップスケールやステップ値を変更すると、ワークフローが大幅に遅くなる可能性があります。

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注意点

• DMD2 モデル専用に設計されています。

• SDXL チェックポイントは models/checkpoints に配置してください。

• VRAMが低いGPUでの動作は未検証です。結果をコメント欄で共有してください。

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🎮 Discordに参加：https://discord.gg/DZEenb5wGc

🔗 このワークフローのプロバージョン（さらに多くの調整と強化機能付き）は 私のPatreon で入手できます。