2512 vs z-image vs flux2

此工作流为并排基准测试设置：通过四个并行分支以相同提示和相同分辨率生成图像，以便快速比较差异。上方分支为 Qwen-Image-2512，搭配两种不同的加速 LoRA（其中一个明确标注为 “Lightx2v 4steps LoRA”），其余分支则以 Z-Image 和 Flux.2 作为基准，用于评估真实感、提示遵循度及整体“完成度”。

实际使用中，你只需加载一次模型/加速器、编写一次提示、设置一次图像尺寸，然后运行一次生成即可获得四个可比输出。工作流还添加了清晰的标签/说明，并将每个结果以独立名称保存（例如 Qwen-Image-2512 和 Flux2），方便你归档批次并日后无混淆地回顾。

🎥 YouTube 视频教程

想了解这个工作流具体做什么，以及如何快速启动？

本视频将介绍工具定位、一键启动方法和我的核心设计思路——无需本地部署，无需复杂环境。

所有操作均直接在 RunningHub 上进行，让你第一时间体验实际效果。

👉 YouTube 教程： https://youtu.be/CTIWLigZL1E

开始前建议完整观看视频——掌握整体背景有助于更快上手，避免常见误区。

⚙️ RunningHub 工作流

立即在线体验，无需安装。

👉 工作流： https://www.runninghub.ai/post/2006771390493499393/?inviteCode=rh-v1111

若结果符合预期，后续可部署至本地进行个性化定制。

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📺 Bilibili 更新（中国大陆及亚太地区）

若你身处亚太地区，可通过下方视频查看该工作流的实测演示与创意解析。

📺 B站视频： https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/

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