Z-Image 2-Step Generation
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모델 설명
이 워크플로우는 TwinFlow을 사용한 2단계 Z-이미지 생성 설정입니다. 가벼운 텍스트 인코더(CLIPLoader: qwen_3_4b.safetensors)와 TwinFlow 호환 Z-이미지 터보 모델(TwinFlow_SM_Model)을 로드한 후, 프롬프트를 CLIPTextEncode로 인코딩하고 TwinFlow_SM_KSampler에 전달합니다. 이때 steps = 2로 설정됩니다. 샘플러는 목표 해상도(여기서는 2048×2048)로 잠재 공간(latents)을 출력하며, 빠른 “거의 실시간” 반복을 위해 랜덤 시드 모드를 사용합니다.
샘플링 후 파이프라인은 간단합니다: VAELoader (ae.safetensors) + VAEDecode를 통해 잠재 공간을 이미지로 변환하고, 미리보기 및 저장합니다. 중요한 점은 TwinFlow가 의도적으로 “공격적”이라는 것입니다. 확산 과정을 2단계로 압축함으로써 속도를 극대화했기 때문에, 빠른 아이디어 도출과 레이아웃 테스트에 최적화되어 있으며, 세부적인 품질과 프롬프트 정확도는 느린 표준 샘플링보다 약할 수 있습니다.
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
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👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/CTIWLigZL1E
시작 전에 비디오를 꼼꼼히 시청하는 것을 권장합니다. 전체 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
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📺 Bilibili 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/
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👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/CTIWLigZL1E
시작 전에 비디오를 완전히 시청하는 것을 권장합니다. 전체적인 개념을 이해하면 도구를 더 빠르게 익힐 수 있고, 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
⚙️ 온라인 워크플로우 체험
지금 바로 설치 없이 온라인으로 체험하실 수 있습니다.
👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/2006767553821020161/?inviteCode=rh-v1111
위 링크를 열면 바로 워크플로우를 실행하고, 생성 결과를 실시간으로 확인하실 수 있습니다.
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📺 Bilibili 업데이트 (중국 대륙 및 아시아 태평양 지역)
중국 대륙 또는 아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오에서 이 워크플로우의 실제 실행 효과와 창작 과정을 확인하실 수 있습니다.
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저는 쿠아이판에 모델 리소스를 지속적으로 업데이트할 예정입니다: 👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b
이 리소스는 주로 로컬 사용자를 대상으로 하여 창작 및 학습에 편리하게 활용하실 수 있습니다.