2512 vs z-image vs flux2

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モデル説明

このワークフローは、横並びのベンチマーク設定です。同じプロンプトを同じ解像度で4つの並列ブランチを通じて生成し、差異を素早く比較できます。上部のブランチはQwen-Image-2512と、2つの異なる高速化LoRA(そのうち1つは明示的に**「Lightx2v 4steps LoRA」とラベル付けされています)であり、他のブランチは現実感、プロンプトの忠実度、全体的な「仕上がり」の基準としてZ-ImageFlux.2**を実行します。

実際には、モデル/アクセラレータを1回読み込み、プロンプトを1回記入し、画像サイズを1回設定した後、1回の生成で4つの比較可能な出力を得られます。このワークフローは、明確なラベル/キャプションを追加し、各結果を独自の名前(例:Qwen-Image-2512Flux2)で保存するため、バッチをアーカイブして後で混乱せずに確認できます。

🎥 YouTube ビデオチュートリアル

このワークフローが実際に何をするのか、そしてどうやってすぐに開始するか知りたいですか?

この動画では、ツールの目的、ワークフローを即座に起動する方法、そして私の基本的な設計ロジックを説明します。ローカル設定も複雑な環境構築も不要です。

すべてはRunningHub上で直接開始されるため、実際に体験できます。

👉 YouTubeチュートリアル: https://youtu.be/CTIWLigZL1E

開始前に、動画をしっかり視聴することをお勧めします。全体のコンテキストを理解することで、ツールをより早く習得でき、一般的な誤りを避けられます。

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👉 ワークフロー: https://www.runninghub.ai/post/2006771390493499393/?inviteCode=rh-v1111

結果が期待に合えば、後でローカルにデプロイしてカスタマイズできます。

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このワークフローがどんなツールなのか、そしてどうやってすぐに開始するか知りたいですか?

この動画では、ツールの位置づけ、即座に起動する方法、そして私の構築の考え方を説明します。

すべてRunningHub上で直接デモするため、実際に効果をすぐに体験できます。

👉 YouTubeチュートリアル: https://youtu.be/CTIWLigZL1E

開始前に、動画をしっかり視聴することをお勧めします。全体のコンセプトを把握すれば、ツールをより早く理解でき、よくある迷いを避けることができます。

⚙️ オンラインでワークフローを体験

今すぐインストール不要でオンライン体験できます。

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上記リンクを開けば、すぐにワークフローを実行し、生成結果をリアルタイムで確認できます。

効果が気に入ったら、後でローカルにカスタマイズしてデプロイすることも可能です。

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📺 Bilibili 更新(中国本土およびアジア・太平洋地域)

中国本土またはアジア・太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でこのワークフローの実際のテスト効果と構成の解説をご覧ください。

📺 B站動画: https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/

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このモデルで生成された画像

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