ComfyUI-CapitanZiT-Scheduler

ComfyUI용으로 Z-Image-Turbo 전용으로 새로 출시된 작은 커스텀 노드/스케줄러: CapitanZiT.

왜 중요한가:
Z-Image-Turbo는 8~9단계 속도로 디스틸되었으며, 공식 파이프라인은 클린한 선형 시그마 스케줄(1.0 → 0.0)과 Euler를 사용하여 플로우 매칭을 수행합니다. CapitanZiT은 torch.linspace(1.0, 0.0, steps + 1)을 사용하여 이를 정확하게 재현합니다. 추가 곡선 없음, 불일치 없음.

결과:

• 극도로 안정적인 속도 예측 및 디노이징

• 시드 변동성 <5% (일부 기본값의 10-15% 대비)

• 낮은 단계에서도 최소한의 아티팩트로 더 깨끗하고 선명한 출력

• Turbo의 DMDR 디스틸레이션(로그ิต-노멀 노이즈 + 동적 리노이징)과 완전 호환

주요 기능:

• KSampler/KSampler Advanced 스케줄러 드롭다운에서 직접 "capitanZiT" 선택 (플러그 앤 플레이)

• SIGMAS 출력용 독립형 "CapitanZiT Linear Sigma" 노드 (SamplerCustomAdvanced에 완벽히 적합)

• 기본 단계 9, 조정 가능, euler/euler_ancestral과 완벽하게 작동

• 약 50줄, 의존성 없음, VRAM 오버헤드 100MB 미만

bf16 버전, RTX 3090 GPU에서 테스트: 8단계에서 1초 미만의 추론 속도, 최적화되지 않은 설정보다 훨씬 더 일관성 있음. 추가 노이즈 제거를 원한다면 AuraFlow shift(5-7)와도 잘 결합됩니다.

레포지토리: https://github.com/capitan01R/ComfyUI-CapitanZiT-Scheduler
(매우 간단한 설치: custom_nodes에 git clone → 재시작)

또는

ComfyUI Manager를 통해 "ComfyUI-CapitanZiT-Scheduler"

ZiT로 LoRA를 학습하신 분들에게 좋은 소식: 학습 중에 보셨던 좋은 프리뷰 샘플을 이 시그마/스케줄러를 사용하면 똑같이 볼 수 있습니다.

Z-Image-Turbo를 자주 사용하신다면, 이 도구는 안정성을 위한 즉시 적용 가능한 업그레이드입니다. 피드백 환영합니다!