ZiT Studio

这是我自Z-Image Turbo一个月前发布以来，几乎每天都在开始使用并不断改进的个人工作流程。现在，我终于觉得可以放心分享了！

我设计这个工作流程的终极目标是打造一个多功能、不过于复杂、最大化输出质量，并通过整合r/StableDiffusion和r/ComfyUI社区用户发现的技术方案，来解决一些技术限制。

功能：

• 生成图像

• 局部重绘（使用阿里巴巴-PAI的ControlnetUnion-2.1）

• 轻松在创建新图像和局部重绘之间切换，操作方式类似A1111/Forge

• 潜空间放大

• 分块放大（使用阿里巴巴-PAI的Tile Controlnet）

• 使用SeedVR2进行放大

• 使用NAG（负向注意力引导）以支持负向提示词

• 使用Res4Lyf采样器+调度器以获得最佳效果

• 使用SeedVariance节点增加不同种子间的多样性

• 使用ModelMergeSimple节点同时加载多个LoRA，避免破坏Z Image

• 生成图像、局部重绘和放大方法均按组分离，可单独开启或关闭

• （可选）LMStudio LLM提示词增强器

• （可选）使用Triton和Sageattention进行优化

注意事项：

• 标记为“（可选）”的功能默认关闭。

• 你需要下载UltraFlux-VAE，可在此处获取。

• 一些测试者反馈NAG无法导入。如果尚未安装，请从以下仓库克隆：https://github.com/scottmudge/ComfyUI-NAG

• 我建议：如果你已对图像进行过潜空间放大，并希望进一步提取新细节，请使用分块放大；若需忠实还原4K分辨率，请使用SeedVR2。

• 不知为何，根据图像宽高比的不同，潜空间放大有时会在图像底部产生奇怪的伪影。可能的解决方法是降低去噪强度，或尝试分块放大。

欢迎任何形式的反馈！新年快乐！🎉