nunchaku-Z-image_to_SDXL
세부 정보
파일 다운로드
모델 설명
nunchaku-Z-image_to_SDXL
이 워크플로우의 목적은 ZIT의 뛰어난 프롬프트 추적 및 높은 이미지 품질과 illustrious-SDXL의 방대한 AGC 캐릭터 리소스를 결합하는 것입니다.
즉, ZIT이 아직 학습하지 않은 캐릭터를 LoRA를 사용하지 않고 illustrious-SDXL이 학습한 리소스를 통해 표현할 수 있습니다.
이 워크플로우는 nunchaku-Z-image-turbo와 SDXL을 결합하여 극도로 빠른 생성 속도를 제공합니다.
저는 이 방식으로 사용하지만, 여러분은 본인의 방식으로 사용하셔도 됩니다.
SVDQ Nunchaku-Z Image Turbo 와 SDXL 워크플로우
Z-image-Turbo to SDXL (워크플로우)에 비해 훨씬 빠른 생성 속도
필요 조건
ComfyUI 버전 0.6 이상
Nunchaku 버전 1.1.0 설치 또는 업데이트
ComfyUI-nunchaku 버전 1.1.0 설치 또는 업데이트
모델
nunchaku-z-image-turbo 또는 Z-Image Turbo - 저 VRAM용 양자화 버전
Illustrious 모델
Civitai | 모델 공유 Illustrious Checkpoint
또한 제가 병합한 모델을 추천합니다:
Luc_meqemeqe - v1.0 | Illustrious Checkpoint
DMD2 Speed LoRA
dmd2_sdxl_4step_lora_fp16 또는 dmd2_sdxl_4step_lora_fp32
감사합니다, Simplesmente!
이 공식 워크플로우는 사용 전 반드시 작동해야 합니다.
https://nunchaku.tech/docs/ComfyUI-nunchaku/workflows/zimage.html#nunchaku-z-image-turbo-json
저는 Stability Matrix의 ComfyUI 0.6.0을 사용합니다.
ComfyUI를 새로 설치
PyTorch 2.9.1+cu130 (2025년 12월 30일)
Manager를 통해 ComfyUI-nunchaku 설치 후 재시작
Nunchaku 설치 프로그램
미리보기를 텍스트로 추가
연결
모드: 업데이트 노드 선택 후 실행
텍스트에 따라 "R"을 누르세요
버전: 1.1.0
모드: 설치
그 후 실행
성공! 설치 완료
ComfyUI 재시작
이 워크플로우를 다운로드하여 드래그 앤 드롭하세요.
이 대화상자가 나타나면, 각 모델을 지정된 폴더에 다운로드하세요.
nunchaku-z-image-turbo를 "diffusion_models" 폴더에 다운로드
(.\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\models)
nunchaku-tech/nunchaku-z-image-turbo at main
RTX50xx는 fp4, RTX40xx, 30xx는 int4
저는 RTX5060Ti 16GB를 사용하므로 fp4_r128을 선택했습니다.
모델을 다운로드하여 지정된 폴더에 배치한 후 "R"을 눌러 모델을 업데이트하세요.
"RUN"
마찬가지로 이 워크플로우 "nunchaku-Z-image_to_SDXL.json"을 드래그 앤 드롭하세요.
누락된 노드는 Manager의 Missing Custom Nodes에서 설치됩니다.
재시작
Checkpoints 폴더에는 원하는 Illustrious Checkpoint를 저장합니다.
DMD2 Speed LoRA는 loras 폴더에 저장
dmd2_sdxl_4step_lora_fp16 또는 dmd2_sdxl_4step_lora_fp32
모델을 다운로드하여 지정된 폴더에 배치한 후 "R"을 눌러 모델을 업데이트하세요.
"RUN"
nunchaku-z-image-turbo와 LoRA를 사용하려면 다음 커스텀 노드를 설치하세요: