Z-Image-ControlNet second-order Refiner + Pose / Depth / Line
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模型描述
此工作流结合 Z-Image 模型与 ControlNet，实现对姿态骨架、深度信息和基于线条的结构的可靠控制。Z-Image 的快速推理使其能迅速响应这些条件信号，生成符合预期结构的初始输出，同时保留模型鲜明的渲染风格。然而，ControlNet 会自然降低美学丰富性，因此工作流引入了第二阶段的精细优化：将生成的图像重新编码至潜空间，并再次通过一轮扩散过程。这一潜空间处理比像素空间上采样更有效地恢复了色彩深度、细节和视觉一致性，使最终图像更具精致感。
实践中，切换至 SD-Pose 可在自动检测的姿态不完整时提升骨架准确性，而调整预处理强度则允许你精细控制结构对结果的影响程度。线条控制与深度控制均表现可预测，但风格化场景仍可能需要进一步优化以维持视觉吸引力。可加载 LoRA 模型，但 ControlNet 会削弱其影响，因此本工作流更倾向于使用简单的风格调整。尽管 Z-Image 仍处于早期开发阶段，其潜力已十分显著——图像到图像的质量令人惊艳，而这种两阶段方法在结构控制与美学优化之间实现了良好平衡。
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