SquiDavey's ZIT Workflow (Local LLM / Styles / T2I / SeedVR2 / Post-Process)
详情
下载文件
模型描述
📼 ZIT STYLER: SEEDVR VHS & CRT 工作流
SquiDavey 的 ZIT 工作流 结合了 Z-Image Turbo 的速度与本地 LLM，以生成并优化你的提示词，使用 SeedVR 进行超分辨率，然后通过 CRT 后处理套件 处理图像。
🛠️ 工作原理
LLM 扩展：本地 LLM（通过 LM Studio）将简单概念扩展为丰富、写实的描述。
生成：Z-Image Turbo 高效生成基础图像。
模拟效果：图像经过 CRT/VHS 模拟，呈现真实的故障与信号噪点。
超分辨率：SeedVR DiT 模型对最终结果进行分块超分辨率处理。
📥 所需模型与下载
1. Z-Image Turbo（生成器）
将以下文件放置于你的 ComfyUI/models/ 目录中：
UNET：
z_image_turbo_bf16.safetensors
文件夹：models/diffusion_models/VAE：
ae.safetensors
文件夹：models/vae/CLIP：
qwen_3_4b.safetensors
文件夹：models/text_encoders/
2. SeedVR（超分辨率器）
DiT 模型：
seedvr2_ema_7b_fp16.safetensors
文件夹：models/checkpoints/VAE：
ema_vae_fp16.safetensors
文件夹：models/vae/
3. 后处理（CRT 效果）
- 模型：
4x-ClearRealityV1.pth
文件夹：models/upscale_models/
4. 本地 LLM（提示词生成）
- 软件： LM Studio
说明： 下载一个模型（例如 Qwen 2.5 7B），进入 开发者/服务器 标签页，并在端口1234上 启动服务器。
⚡ 工作流说明
模式 A：文本生成图像（全新生成）
确保 LM Studio 服务器正在运行。
在 提示词 组（绿色节点）中输入一个简单概念。
将 "SEEDVR / 加载图像" 开关设置为 True。
点击 排队提示。
模式 B：图像超分辨率（已有图像）
将 "SEEDVR / 加载图像" 开关设置为 False。
（可选）禁用 "LLM" 组以节省时间。
将你的图像上传至 "超分辨率旁路" 节点。
点击 排队提示。
注意： 如果在超分辨率步骤中显存不足，请尝试在 SeedVR 设置中减小分块大小，并增加交换块数。
尽情享受吧 🥳
此模型生成的图像
未找到图像。