Z-ImageTurbo ❌ VISIONARY bf16/fp16/fp8

初回リリース – バージョン 0.1
これは私の最初の Z-ImageTurbo（チェックポイント LoRA マージ）リリースであり、まだ初期バージョン（V0.1）です。

• bf16/fp8/fp16 ディフュージョンモデル
• CLIP および VAE は含まれていません（必要であればお気軽にお問い合わせください）
• 推奨設定：CFG 1、8 ステップ（最大15）
• サンプラー：Euler A、スケジューラ：Simple または Beta（Beta を強く推奨）
• サンプル画像はアップスケールされておらず、Hi-Res Fix も使用していません
• 原始 ComfyUI モデル：https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/tree/main/split_files（ここで CLIP と VAE を見つけることができます）

私はまだ学習中であり、改善を続けています。今後のアップデートを予定しています。フィードバックを心よりお待ちしています！

目安ルール

• NVIDIA Turing（RTX 20シリーズ）
  → ❌ 実際の BF16 サポートなし、FP16 が実用的な選択肢
  → 品質：通常問題ありませんが、新しいフォーマットよりもやや不安定

• NVIDIA Ampere（RTX 30シリーズ）
  → ✅ BF16 は良好に動作（問題が発生した場合は PyTorch/CUDA を更新するか、fp16 を使用してください）
  → 品質：一般にFP32 に非常に近い、顕著な品質損失はほとんどなし

• NVIDIA Ada Lovelace（RTX 40シリーズ）
  → ✅ BF16 は安定、FP8 はソフトウェア経由で部分的に可能
  → 品質：BF16 ≈ FP32；FP8 はワークロードによって顕著な品質低下が見られる可能性あり

• NVIDIA Blackwell（RTX 50シリーズ、例：5090）
  → ✅ BF16 は非常に安定、FP8 はより良好にサポートされていますが、魔法ではありません
  → 品質：FP8 は使用可能ですが、多くの場合ある程度の品質損失が生じます…大きくはありませんが、実在します

• FP32：Z-Image によりまだリリースされていません