nunchaku-Z-image_to_SDXL
詳細
ファイルをダウンロード
モデル説明
nunchaku-Z-image_to_SDXL
このワークフローの目的は、ZITの優れたプロンプト追跡と高画質な画像生成機能と、illustrious-SDXLの膨大なAGCキャラクター資源を組み合わせることです。
言い換えると、ZITがまだ学習していないキャラクターを、LoRAを使用せずに、illustrious-SDXLが学習したリソースを活用して表現できます。
このワークフローは、nunchaku-Z-image-turboとSDXLを組み合わせ、極めて高速な生成速度を実現します。
私はこのように使用していますが、ご自身のやり方で使用していただいて構いません。
SVDQ Nunchaku-Z Image Turbo とSDXLワークフロー
Z-image-Turbo to SDXL (ワークフロー) と比較して、非常に高速な生成速度を実現
必要条件
ComfyUI ver. 0.6 以上
Nunchaku version 1.1.0 をインストールまたは更新
ComfyUI-nunchaku version 1.1.0 をインストールまたは更新
モデル
nunchaku-z-image-turbo または Z-Image Turbo - 低VRAM用に量子化
Illustrious モデル
Civitai | モデルを共有する Illustrious Checkpoint
また、私のマージモデルも推奨します
Luc_meqemeqe - v1.0 | Illustrious Checkpoint
DMD2 Speed LoRA
dmd2_sdxl_4step_lora_fp16 または dmd2_sdxl_4step_lora_fp32
Simplesmente、ありがとうございます！
この公式ワークフローは使用前に必ず動作確認してください。
https://nunchaku.tech/docs/ComfyUI-nunchaku/workflows/zimage.html#nunchaku-z-image-turbo-json
私は Stability Matrix から ComfyUI 0.6.0 を使用しています
ComfyUI を新規インストール
Pytroch 2.9.1+cu130 (2025年12月30日)
Manager を使用して ComfyUI-nunchaku をインストールし、再起動
Nunchaku インストーラー
Preview を Text として追加
接続
モード: アップデートノードを選択して実行
テキストに従って「R」を押す
バージョン: 1.1.0
モード: インストール
その後「RUN」
成功！インストール完了
ComfyUI を再起動
このワークフローをダウンロードしてドラッグ＆ドロップ
このダイアログが表示されるため、各モデルを指定されたフォルダにダウンロードしてください。
nunchaku-z-image-turbo を "diffusion_models" フォルダにダウンロード
(.\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\models)
nunchaku-tech/nunchaku-z-image-turbo at main
RTX50xx は fp4、RTX40xx、30xx は int4
私は RTX5060Ti 16GB を使用しているため、fp4_r128 を選択
モデルをダウンロードして指定フォルダに配置し、「R」を押してモデルを更新
「RUN」
同様に、このワークフロー "nunchaku-Z-image_to_SDXL.json" をドラッグ＆ドロップ
不足ノードは Manager の「Missing Custom Nodes」からインストール
再起動
Checkpoints フォルダには、ご希望の Illustrious Checkpoint を配置
DMD2 Speed LoRA を loras フォルダに
dmd2_sdxl_4step_lora_fp16 または dmd2_sdxl_4step_lora_fp32
モデルをダウンロードして指定フォルダに配置し、「R」を押してモデルを更新
「RUN」
nunchaku-z-image-turbo で LoRA を使用したい場合、
以下のカスタムノードをインストールしてください: