JoziMagic

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モデル説明

これは、新しいAIOチェックポイントの初期アルファリリースです。
Z Image Turboを新たな次元へと導くことを目的としています...

JoZiMagicを発表します:

ZImage Turboを使用し、異なるCLIPエンコーダーとVAEを組み合わせたAIOチェックポイント。
これにより、得られる結果が(より良く)変化します。

このAIOチェックポイントは以下の要素で構成されています:

  • Z Image Turboの通常のbf16リリース

  • ストックのQwen3 4Bエンコーダーを「Josiefied Gabliterated」バージョン(以下「Josie」と称します)に置き換えた「より優れた」CLIPエンコーダー ** テストでは、このエンコーダーはストックエンコーダーと同様のシード・プロンプトなどに対して、非常に異なりながらも一貫性があり(しばしば「優れている」)結果を生み出しました。

  • ストックのFlux VAEとは異なるVAE。現在はG-REPA/Self-Attention-W2048-3B-Res256-VAEFLUX-Repa0.5-Depth8-Dinov2-B_100000 VAEを使用 ** 後でAnzhc/Z-Image_Anime_VAEなど、他のVAEに置き換える可能性があります。パフォーマンスが最も良いものを選択するためです。

はい、これらの要素を自分で組み合わせることも可能です… しかし、このチェックポイントは非常に大きく(33GB)、クオンタイズ版をいくつか作成することをお勧めします… しかし、何かを始めるにはどこからでも良いのです。このAIOとして提供することで、ユーザーが試しやすくなり、この組み合わせに名前を付けることもできます。

ComfyUIの通常の「チェックポイント読み込み」ノードを使用して読み込み、通常のノードを追加してください:プロンプト用のText Encoder、Sampler、LatentsのVAE Decode、および画像保存。

Josieに送られる内容をはるかに細かく制御できるよう、https://github.com/fblissjr/ComfyUI-QwenImageWanBridge に含まれる現在のZimage Text Encoderノードの使用を推奨します。

しばらくしてから、サンプル画像とワークフローを追加します。

Z Image Turboの開発チームであるTongyiLabに感謝します。
J.O.S.I.Eプロジェクトを開発し、さまざまなモデルを異なる動作に再学習させたGökdeniz Gülmezに感謝します。
VAEの開発者であるG-Repaチームに感謝します。

そして、Banodoco DiscordのKijai、Pom、wanおよびzimageチャンネルの他の常連ユーザーたちに、心より感謝します。

このモデルで生成された画像

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