2512 vs z-image vs flux2
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모델 설명
이 워크플로우는 사이드 바이 사이드 벤치마크 설정입니다: 동일한 프롬프트를 동일한 해상도로 네 개의 병렬 브랜치를 통해 생성하여 차이를 빠르게 비교할 수 있습니다. 상단 브랜치는 Qwen-Image-2512와 두 가지 다른 가속 LoRA(하나는 명시적으로 **“Lightx2v 4steps LoRA”**로 라벨링됨)를 사용하며, 다른 브랜치는 현실감, 프롬프트 준수 및 전반적인 “완성도”를 위한 베이스라인으로 Z-Image와 Flux.2를 실행합니다.
실제로는 모델/가속기를 한 번만 로드하고, 프롬프트를 한 번만 작성하며, 이미지 크기를 한 번만 설정한 후 단일 생성을 실행하여 네 개의 비교 가능한 출력을 얻을 수 있습니다. 이 워크플로우는 명확한 라벨/캡션을 추가하고, 각 결과를 고유한 이름으로 저장합니다(예: Qwen-Image-2512 및 Flux2)以便于您归档批次并稍后无混淆地回顾。
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
이 비디오는 도구의 목적, 워크플로우를 즉시 시작하는 방법, 그리고 제 핵심 설계 로직을 설명합니다. 로컬 설정도, 복잡한 환경도 필요 없습니다.
모든 것이 RunningHub에서 바로 시작되므로, 실제 작동을 먼저 체험하실 수 있습니다.
👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/CTIWLigZL1E
시작하기 전에 비디오를 충분히 시청하는 것을 권장합니다 — 전체 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
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아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 워크플로우 데모 및 창작 분석을 확인하실 수 있습니다.
📺 Bilibili 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/
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🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 실제로 어떤 도구인지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
이 비디오는 도구의 정체, 빠른 시작 방법, 그리고 제 설계 철학을 설명합니다.
우리는 RunningHub에서 직접 데모를 진행하여, 실제 효과를 즉시 확인하실 수 있습니다.
👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/CTIWLigZL1E
시작하기 전에 비디오를 완전히 시청하는 것을 권장합니다 — 전체적인 개념을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
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👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/2006771390493499393/?inviteCode=rh-v1111
위 링크를 열면 바로 워크플로우를 실행하고 실시간으로 생성 결과를 확인할 수 있습니다.
결과가 마음에 드신다면, 나중에 로컬 환경에서 맞춤 배포도 가능합니다.
🎁 팬 혜택: 등록 시 1000포인트 지급, 매일 로그인 시 100포인트 추가 — 4090 성능과 48GB 초강력 성능을 즐기세요!
📺 Bilibili 업데이트 (중국 본토 및 아시아 태평양 지역)
중국 본토 또는 아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 이 워크플로우의 실제 테스트 효과와 창작 구상을 확인하실 수 있습니다.
📺 B站 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/
저는 쿠아이크 웹디스크에서 모델 자원을 지속적으로 업데이트할 예정입니다: 👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b 이 자원은 주로 로컬 사용자를 대상으로 하며, 창작과 학습을 쉽게 할 수 있도록 제공됩니다.