Z-Image 2-Step Generation

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モデル説明

このワークフローは、TwinFlowを使用した2ステップのZ-Image生成設定です。軽量なテキストエンコーダー(CLIPLoader: qwen_3_4b.safetensors)とTwinFlow互換のZ-Image turboモデル(TwinFlow_SM_Model)を読み込み、プロンプトをCLIPTextEncodeでエンコードした後、TwinFlow_SM_KSamplerに渡します(ステップ数は2に設定)。サンプラーはターゲットサイズ(ここでは2048×2048)の潜在変数を出力し、ランダムなシードモードを使用して「ほぼリアルタイム」の高速イテレーションを実現します。

サンプリング後、パイプラインはシンプルです:VAELoader (ae.safetensors) + VAEDecode で潜在変数を画像に変換し、プレビューして保存します。重要な点は、TwinFlowは意図的に「積極的」に設計されていることです。拡散プロセスを2ステップに圧縮することで速度を優先しているため、迅速なアイデア出しやレイアウトテストに最適ですが、微細なディテールやプロンプトの忠実度は、より遅い標準的なサンプリングと比較してやや劣る可能性があります。

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

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📺 Bilibili動画: https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/


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すべてRunningHub上で直接デモを実施し、実際の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、動画をしっかりご覧になることをお勧めします。全体の構成を理解することで、ツールを素早く習得でき、よくある誤った道を避けられます。

⚙️ 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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📺 Bilibili更新(中国本土および南アジア・太平洋地域)

中国本土または南アジア・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証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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