开发者资源

本地运行 Z-Image

GGUF/FP8 模型、ComfyUI 工作流和 LoRA 训练见解的权威资源。

模型仓库

已发布推理

Z-Image Turbo

8 步蒸馏模型。最快的推理速度，适合实时生成。

原始 (Safetensors)VRAM: 16GB+ • 最佳质量

FP8 (T5B)VRAM: • 平衡

FP8 (drbaph)VRAM: • 替代方案

GGUF (Q4/Q8)VRAM: • 低显存

即将推出训练

Z-Image Base

非蒸馏基础模型。需要更多步数 (20+)，但非常适合微调。

链接将在发布后显示在此处

即将推出编辑

Z-Image Edit

专门针对图像编辑任务在 Z-Image 上微调的变体。允许基于指令的编辑。

链接将在发布后显示在此处

ComfyUI 工作流

分步设置以防止错误。

Step 1: 环境准备

如果您是新用户，请安装 ComfyUI。如果您已经在使用 ComfyUI，请通过管理器选择“全部更新”进行更新。

安装 ComfyUI 更新所有节点 (管理器)

Step 2: 下载必备文件

将这些文件放置在正确的文件夹中。Turbo 需要特定的文本编码器。

qwen_3_4b.safetensors

➜ /models/text_encoders/Download

z_image_turbo_bf16.safetensors

➜ /models/diffusion_models/Download

ae.safetensors

➜ /models/vae/Download

Step 3: 加载工作流

不要从头开始构建。使用社区验证的 JSON。

下载 Turbo JSON

LoRA 生态系统与训练

蒸馏警告

Z-Image Turbo 是一个蒸馏模型。蒸馏压缩了潜空间，使得训练 LoRA 比 Base 模型难得多。

策略路线图

现在

仅推理

使用 Turbo 生成图像。仅尝试使用 Ostris 工具进行风格迁移。

下一步

等待 Base

对于角色/物体训练，需要 Z-Image Base 模型以保证稳定性。

社区教程

官方 ComfyUI 文档低显存工作流 (GGUF)在 runpod 上部署