cang-ying/memory/eed/z_image_turbo_setup.md

25 lines
1.6 KiB
Markdown
Raw Normal View History

---
name: z_image_turbo_setup
description: Z-Image-Turbo 生图引擎配置2026-07-31 换掉SDXL+ 与LTX的组合链路
type: project
---
Z-Image-Turbo阿里通义"造相")已替换 SDXL 成为生图引擎(爸爸 2026-07-31 拍板:社区都用它了)。
**文件ComfyUI 0.29.0 原生支持,无需插件):**
- `diffusion_models/z_image_turbo_bf16.safetensors`11.5GBHF: Comfy-Org/z_image_turbo split_files/diffusion_models/,走 127.0.0.1:7897 代理 wget 直连,~600MB/s
- `text_encoders/qwen_3_4b.safetensors`7.5GB,文本编码器是 Qwen3-4B中文理解强同仓库 split_files/text_encoders/
- `vae/ae.safetensors`335,304,388 字节,本地已有——这个文件就是 Z-Image 的 VAE别误删/别当成 Flux 的)
**官方节点链blueprint: Text to Image (Z-Image-Turbo).json**
UNETLoader(z_image_turbo_bf16, weight_dtype=default) → ModelSamplingAuraFlow(shift=3.0)
CLIPLoader(qwen_3_4b, type=lumina2, device=default) → CLIPTextEncode(prompt)
VAELoader(ae.safetensors)
ConditioningZeroOut(prompt) 作 negative蒸馏版 cfg=1 不需要真负向)
EmptySD3LatentImage(1024×1024) → KSampler(steps=8, cfg=1.0, sampler=res_multistep, scheduler=simple, denoise=1.0)
VAEDecode → SaveImage
**Why:** 出图质量远超 SDXL毛发/散景/动作姿态真实8 步蒸馏亚秒级,迭代成本极低,中文 prompt 理解强。
**How to apply:** 苍耳管线"出起始图"一步用 Z-Image-TurboSDXL 工作流已废弃。全链路已验证Z-Image 猫图(1024²) → 中心裁剪768×512 → LTX I2V 后空翻出片成功97帧 4s帧差均值27.7/首尾54.7,动作健康)。