Amazing Z-Comics Workflow

Z-Image ワークフローで、高品質なイラストを簡単に生成できる事前定義されたスタイルを備えています。

• スタイルセレクター: 15種類のカスタマイズ可能な画像スタイルから選択できます。

• 成人向けコンテンツインデューサー: 成人向けコンテンツの作成を支援するよう、スタイルをわずかに調整します。

• 代替サンプラー切替: 代替サンプラーを使用して生成を簡単にテストできます。

• 風景モード切替: 横向き画像の生成に切り替えます。

• 各チェックポイント形式（GGUFおよびSAFETENSORS）用に事前設定されたワークフローを備えています。

• 私の個人的な好みに合わせて微調整されたカスタムシグマ値（主観性100％）。

• 生成された画像は「ZImage」フォルダーに日付別に整理して保存されます。

ワークフロー概要

ZIPファイルには2つのワークフローファイルが含まれています：

• amazing-z-comics_GGUF: GPUメモリが12GB以下の場合にお勧め。

• amazing-z-comics_SAFETENSORS: ComfyUIの公式例を直接基にしています。

ComfyUIを使用する際、最適なチェックポイント形式について議論が生じることがあります。私の経験では、GGUF量子化モデルは、SafeTensors版と比較して、ファイルサイズとプロンプト応答の品質のバランスが優れています。ただし、ComfyUIにはSafeTensorsファイルに対してより効率的に動作する最適化が組み込まれており、ファイルサイズが大きめであっても一部のユーザーにとってはこれが好ましい場合があります。最適な選択は、使用するComfyUIのバージョン、PyTorchの設定、CUDA構成、GPUモデル、利用可能なVRAMおよびRAMなどの要因によって異なります。ご自身のシステムに最適なものを選ぶため、以下にさまざまなチェックポイントバージョンへのリンクを用意しました。

必要なチェックポイントファイル

「amazing-z-comics_GGUF」用

• z_image_turbo-Q5_K_S.gguf（5.19 GB）
  　ローカルディレクトリ: ComfyUI/models/diffusion_models/

• Qwen3-4B.i1-Q5_K_S.gguf（2.82 GB）
  　ローカルディレクトリ: ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors（335 MB）
  　ローカルディレクトリ: ComfyUI/models/vae/

「amazing-z-comics_SAFETENSORS」用

公式ComfyUI例をそのまま基にしています。

• z_image_turbo_bf16.safetensors（12.3 GB）
  　ローカルディレクトリ: ComfyUI/models/diffusion_models/

• qwen_3_4b.safetensors（8.04 GB）
  　ローカルディレクトリ: ComfyUI/models/text_encoders/

• ae.safetensors（335 MB）
  　ローカルディレクトリ: ComfyUI/models/vae/

ライセンス

このプロジェクトはUnlicenseライセンスの下で提供されています。

詳細情報:

• https://github.com/martin-rizzo/AmazingZImageWorkflow

• /model/2181458/amazing-z-image-workflow