5 Step Z Image ComfyUI Workflow with Z Image Twinflow

このワークフローの目的は、シンプルで使いやすく、品質を可能な限り維持しながら、ComfyUIにおけるZ Imageのステップ数を減らすことです。意図的にアップスケーラーや複数のサンプラー、その他の装飾的な機能は一切含まれていません。以下に、このワークフローを実行するための要件を示します。

5ステップ、約1.6MPで、1回の生成には約10秒かかります。ここでは含まれていませんが、1MPの生成は6秒で完了します。一度に複数の変更（LoRAの強度、エータ、新しいプロンプトなど）を加えると、生成に若干時間がかかるようになります。

核心要件：

• ComfyUI用に再パッケージされたZ Image Twinflowモデル

• RES4LYFノードパック

• Z Image TurboディスティルパッチLoRA

  • LoRAは必須ではありませんが、このワークフローはそれを前提にチューニングされているため、これを使用しない場合の結果は保証できません。

オプション：

• このワークフローで使用しているVAEとCLIPを使用できます。標準的/推奨されるZ ImageのVAEとCLIPでも十分に動作します。

• 私はBjornulfカスタムノードパックの数学ノードを使用していますが、このノードは簡単に置き換え可能であり、省略することもできます。

ギャラリーに掲載された生成画像には、このワークフローが組み込まれています。このワークフローが5ステップであるため、一部の設定は非常に感度が高いことに注意してください。そのため、カスタマイズしたい場合は、ぜひ試してみてください。その際、ワークフローの複製を作成することを強くお勧めします。これにより、設定を深く変更してしまっても、直前に動作していた「正常な状態」に簡単に戻すことができます。

ClownGuideノードとVAEEncodeAdvancedノードについて、画像入力は従来のi2i方式で使用することを意図していません。これは色温度を制御するためのものであり、生成画像の品質にも影響を与えます。私が使用した画像とは異なる入力画像を試してみてください。特に、高解像度または低解像度のノイズの多い画像を使用すると、顕著な変化が得られます。添付された生成で使用した入力画像は、以下で確認できます：https://pdr-assets.b-cdn.net/collections/christening-of-lady-elisabeth-of-hesse/iiif-service_gdc_gdcwdl_wd_l__08_91_7_wdl_08917_bsb00001428_00116-full-pct_100-0-default-edit.jpg?width=1200&height=850

ここまでお読みいただきありがとうございます。これは私が初めてこのような投稿をしたものです。フィードバックは歓迎・励まされます。このワークフローはまだ進行中のため、今後も継続して改良していきます。

クレジット：

• Luneva によるClownOptions SDE設定。彼らのInfinite Details Z Imageワークフローもぜひご確認ください。

• Inclusion AIのZ Image Twinflowモデルおよびazazeal2によるComfyUI互換化。