Z-Image Text-to-Image
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モデル説明
このワークフローは、クリーンな「ワンショット」ジェネレーターとして設定された Z-Image Turbo テキストから画像へのパイプライン です。Z-Image Turbo UNet（z_image_turbo_bf16.safetensors）、共有された VAE（ae.safetensors）、および Qwen 3 4B テキストエンコーダー（qwen_3_4b.safetensors、タイプ qwen_image）を読み込みます。モデルの読み込み後、ModelSamplingAuraFlow を シフト値 3 で適用します。これは、公式例で使用されるサンプリング調整で、モデルが正しく一貫して動作するようにするためのものです。
その後は標準的な生成プロセスになります：あなたのプロンプトは CLIPTextEncode（ポジティブ）に、シンプルなネガティブプロンプト（例：“blurry ugly bad”）は別の CLIPTextEncode（ネガティブ）に、EmptySD3LatentImage は出力サイズ（例：1472×1104）を設定します。その後、KSampler が 9 ステップ、CFG 1、Euler + Simple スケジューラー で実行され、結果は VAE でデコードされて保存 されます。また、「You are an assistant…」という前置きは公式例からのものであり、オプションであるという注意書きがあります。この部分を変更または削除しても、Z-Image は依然として動作します。
🎥 YouTube チュートリアル動画
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👉 YouTube チュートリアル： https://youtu.be/CTIWLigZL1E
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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動作と構成の詳細をご覧ください。
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