ComfyUI beginner friendly Z-Image Turbo ALL-in-One Fast PNG-to-SVG Illustrations Workflow by Sarcastic TOFU

Z-Image Turbo 是阿里巴巴通义实验室推出的一款快速 AI 文本到图像模型，拥有约 60 亿参数，能在极短时间内（通常 8-12 步内）生成高质量图像。本工作流默认使用 Z-Image Turbo 全功能模型的 Fp8 版本，该版本内置了 Clip 和 VAE，可在基础配置的 Apple Silicon Mac M 系列处理器（如 M3、M4、M5 等）上良好运行，即使仅配备 16GB 统一内存；也可在配备低端 Nvidia 或 AMD GPU/eGPU 的 PC 上运行，甚至在仅 8GB VRAM 的设备上也能正常工作。但若您希望在性能更强的系统上使用 Z-Image Turbo 全功能模型的更大尺寸 bf16 版本，我在 README 文件中也提供了相关链接。请确保您已安装最新版本的 ComfyUI 和 ComfyUI 管理器，以便管理和安装任何缺失的依赖项（如缺失的节点、补丁等），从而正确使用本工作流。

本工作流非常适合生成插画风格图像，如贴纸和卡通。它使用了一个我基于 Z-Image Turbo 训练的 LORA 模型，该模型经过大量训练，使用了 240 张高分辨率、清晰锐利、精心挑选的多种数字艺术作品，以确保最终结果尽可能精细（获取该 LORA 的链接请参见“所需模型”部分）。通常，Z-Image Turbo 对 AI 数码摄影风格或近似写实的输出有很强倾向，但我的 LORA 利用了 Z-Image Turbo 强大的生成速度，同时引导其更专注于数字艺术和简约矢量插画。

本工作流运行流程：

#1. 输入正向提示（您想要的内容）和负向提示（您希望避免的内容）。

#2. 模型生成一张彩色 PNG 图像（栅格格式）。

#3. PNG 图像会自动预览并以时间戳命名保存。

#4. 该 PNG 图像随后经过量化处理（减少颜色以获得更干净的结果），再通过 VTracer 工具转换为 SVG（矢量追踪）。

#5. 转换后的 SVG 字符串被保存为 .svg 文件。

#6. 整个过程中，内存清理节点有助于降低低 VRAM 系统（8GB 或更低）的 VRAM 和 RAM 占用。

最终结果：您将同时获得一张普通 PNG 文件和一张干净、可缩放的 SVG 文件。

## 所需模型

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### Z-Image Turbo 全功能检查点下载链接（内置 Clip & VAE）

https://huggingface.co/SeeSee21/Z-Image-Turbo-AIO/resolve/main/z-image-turbo-fp8-aio.safetensors

https://huggingface.co/SeeSee21/Z-Image-Turbo-AIO/resolve/main/z-image-turbo-bf16-aio.safetensors

### 我的 ZIT 插画 LORA 下载链接

/model/2270383/zit-illustration-by-sarcastic-tofu

关于 PNG 和 SVG 格式

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PNG（便携式网络图形）是一种由像素组成的栅格图像，在原始尺寸下效果出色，但放大后会变得模糊，适合照片和精细的网页图像。

SVG（可缩放矢量图形）是一种由路径和形状构成的矢量图像，无论放大或缩小都保持清晰锐利，非常适合标志、图标、贴纸，也适用于按需印刷或激光切割等商业用途。缩放或调整大小时不会出现像素化。

本工作流非常适合创建可缩放的数字贴纸、插画和激光切割素材（许多激光切割设备使用 .svg 文件格式）。

尽情创作吧！