Z-Image-Qwen3vl cleaning & upscaling
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モデル説明
このワークフローは、Z-ImageモデルとQwen3-VLを組み合わせ、画像の洗浄、バリエーション生成、制御された再解釈を迅速に行うシステムを構築します。Z-Imageが視覚的変換を担当し、Qwen3-VLが入力画像を読み取り、その説明文を生成してワークフローにフィードバックします。このループにより、元の構造を保ちつつ、新しいスタイルの方向性を探索した結果を生み出せます。Z-Imageのターボ版は生成速度を大幅に向上させ、出力の表現力を損なうことなく、迅速なテストと創造的探求を実現します。
バリエーションを生成した後、ワークフローはタイル化された強化ステージを用いて、クリーンな高解像度の結果を生成します。画像を複数のタイルに分割することで、テクスチャを保持し、直接的なアップスケーリングによるぼやけを回避できます。このステージでは軽いプロンプトを使用することで、過剰な解釈を防ぎ、アップスケーリングを生成画像に忠実に保ちます。Qwen3-VLが知的ガイドを提供し、Z-Imageが高速な視覚的変換を実現し、タイル化された洗練ステップが鮮明な最終出力を保証します。
🎥 YouTube 動画チュートリアル
このワークフローが実際に何をし、どうやってすぐに開始するか知りたいですか？
この動画では、ツールの目的、ワークフローを即座に起動する方法、そして私の基本的な設計思想を解説します。ローカル設定も複雑な環境構築も不要です。すべてはRunningHub上で直接開始できるので、実際に体験してみてください。
👉 YouTube チュートリアル：
https://youtu.be/Q8hkuyVK0zU
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👉 ワークフロー：
https://www.runninghub.ai/post/1994350779123240961/?inviteCode=rh-v1111
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📺 Bilibili 更新（中国本土およびアジア太平洋地域）
アジア太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でワークフローのデモと創造的な解説をご覧ください。
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https://www.bilibili.com/video/BV1KgUfBhEom/
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この動画では、ツールの定位、迅速な起動方法、そして私の構築思想を解説します。
すべてRunningHub上で直接デモを実施し、実際に効果をすぐに体験できます。
👉 YouTube チュートリアル：
https://youtu.be/Q8hkuyVK0zU
開始前には、動画をしっかり最後まで視聴することをお勧めします。全体のコンセプトを把握すれば、ツールを素早く理解でき、よくある迷路を避けられます。
⚙️ オンラインでワークフローを体験
今すぐインストールなしでオンライン体験できます。
👉 ワークフロー：
https://www.runninghub.ai/post/1994350779123240961/?inviteCode=rh-v1111
上記リンクを開けば、すぐにワークフローを実行し、生成結果をリアルタイムで確認できます。
結果が気に入ったら、後でローカルにカスタマイズして展開することも可能です。
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📺 Bilibili 更新（中国本土およびアジア太平洋地域）
中国本土またはアジア太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でこのワークフローの実際の動作と構成の詳細をご覧ください。
📺 B站動画：
https://www.bilibili.com/video/BV1KgUfBhEom/
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