Z-Image Text-to-Image
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모델 설명
이 워크플로우는 Z-Image Turbo 텍스트-이미지 파이프라인으로, 깔끔한 “원샷” 생성기처럼 구성되어 있습니다: Z-Image Turbo UNet(z_image_turbo_bf16.safetensors), 공유된 VAE(ae.safetensors), 및 Qwen 3 4B 텍스트 인코더(qwen_3_4b.safetensors, 유형 qwen_image)를 로드합니다. 모델을 로드한 후, 공식 예제에서 모델이 올바르고 일관되게 동작하도록 하기 위해 사용되는 ModelSamplingAuraFlow를 shift 값 3과 함께 적용합니다.
그 후에는 표준 생성 프로세스가 이어집니다: 귀하의 프롬프트는 CLIPTextEncode(긍정)에 입력되고, 간단한 부정 프롬프트 예: **“blurry ugly bad”**는 다른 CLIPTextEncode(부정)에 입력되며, EmptySD3LatentImage는 출력 크기를 설정합니다(예: 1472×1104). 그런 다음 KSampler가 9단계, CFG 1, Euler + Simple 스케줄러로 실행되고, 결과는 VAE로 디코딩되어 저장됩니다. 또한 “You are an assistant… ”로 시작하는 전문은 공식 예제에서 유래한 것으로 선택 사항임을 설명하는 노트가 있으며, 이를 수정하거나 제거해도 Z-Image는 여전히 정상 작동합니다.
🎥 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
시작하기 전에 비디오를 완전히 시청하는 것을 권장합니다. 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
⚙️ RunningHub 워크플로우
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👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/2007450236398084098/?inviteCode=rh-v1111
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📺 Bilibili 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/
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🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 정확히 어떤 도구인지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
이 비디오는 도구의 정체성, 빠른 시작 방법, 그리고 제가 사용한 설계 철학을 설명합니다.
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👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/CTIWLigZL1E
시작 전에는 비디오를 완전히 시청하는 것을 권장합니다. 전체적인 흐름을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
⚙️ 온라인 워크플로우 체험
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👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/2007450236398084098/?inviteCode=rh-v1111
위 링크를 열면 바로 워크플로우를 실행하고 생성 결과를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
결과가 마음에 드신다면 나중에 로컬 환경에서 커스터마이징 배포도 가능합니다.
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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 설계 개념을 확인하실 수 있습니다.
📺 B站 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1s5iqBNE6F/
저는 쿠아이청 네트워크 드라이브에서 모델 자원을 지속적으로 업데이트할 예정입니다: 👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b 이 자원은 주로 로컬 사용자를 대상으로 하여 창작 및 학습에 편리하게 활용하실 수 있습니다.