发现一款非常好玩的z-image-turbo工作流

  • 2026-01-22
  • 人工智能
  • ai绘画 comfyui z image turbo 工作流
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AI 摘要

这款名为‘Amazing Z-Image Workflow’的工作流在ComfyUI基础工作流程的基础上增加了更多功能,提供了丰富的预设风格和友好的设置面板,并且同时支持GGUF和SAFETENSORS两种格式。作者在4.0版本里更新了多个新特性,例如增加可选风格从15种增加到36种,新增模式选择器等。

在 AI 绘画圈,好的模型是引擎,而好的工作流则是驾驶舱。

最近我发现了一款名为“Amazing Z-Image Workflow”的工作流,非常有意思。

Amazing Z-Image Workflow在ComfyUI基础工作流程的基础上增加了更多功能,提供了丰富的预设风格和友好的设置面板,并且工作流还同时支持GGUF和SAFETENSORS两种格式。

核心特性

这款工作流的设计初衷非常明确:让高质量图像生成变得触手可及。核心亮点特性如下:

  • 样式选择器 :从18(x2)种可自定义的图像样式中进行选择。

  • 精炼机 :通过进行第二次加工来提高最终质量。

  • 升频器 :将任何生成的图像的分辨率提高 50%。

  • 优化器和放大器模式选择器 :允许在照片模式和插图模式之间进行选择,以针对特定图像类型优化优化和放大。

  • 速度选项

    7步切换:在保持质量的同时,使用更少的步骤。

    较小图像切换:生成分辨率较低的图像(1216 x 832 像素)。

  • 其他选项:

    备用采样器切换:轻松测试使用备用采样器的生成效果。

    横向方向切换:单击一下即可切换到横向图像生成。

    辛辣冲击增强开关:为提示词添加一丝辛辣调味(完全实验性)。

    针对每种检查点格式(GGUF / SAFETENSORS)预配置的工作流程。

    手动微调自定义 sigma 值(4.0 版本采用了一组新的实验性 sigma 值)

    生成的图像保存在“ZImage”文件夹中,并按日期进行整理。

    包含用于加载多个 LoRa 的“Power LoRa Loader”节点。

    加入了一项技巧,可以实现 CivitAI 提示的自动检测。

V4.0版本新特性

就在我发稿前,我发现官方更新到V4.0版本了,增加了更多新特性。以下是几个让我直呼“好玩”的黑科技:

1. 风格魔术师:Style Selector

新特性:可选风格从 15 种增加到了 18 种(x2 个版本)。

好玩点:作者现在提供了 Workflow-A 和 Workflow-B 两个文件。B 版包含了更多实验性风格(Experimental Styles),如果你玩腻了写实风,B 版的艺术脑洞绝对能让你惊喜。

想要什么风格直接选择就行了,不用再在prompt中添加一坨一坨的风格提示词了。

2. 模式选择器:摄影与插画风格

新特性: 新增了 Mode Selector(模式选择器)。

好玩点: 你可以明确告诉工作流,你现在是要拍“照片”还是画“插画”。工作流会根据你的选择,这对响应的模型自动切换底层的 Refiner 和 Upscaler 算法。

但是实测感觉区别不大,有待继续挖掘。

3. “提速面板”,性能优化

新特性: 新增了 Speed Options 专用模块,包含两个一键开关:

7 Steps Switch: 在保持质量的同时,使用更少的步骤。

Smaller Image Switch: 一键生成低分辨率草图,用于快速找灵感。

对我的Mac来说太有用了,出图速度更快了。

4. Power LoRA 加载器

新特性: 终于集成了 Power LoRA Loader 节点。

好玩点: 以前加载多个 LoRA 线头乱飞,现在这个节点让你像叠罗汉一样轻松堆叠多个风格 LoRA,且完全不影响界面整洁。

工作流选择

作者在 4.0 压缩包里一口气给了 4 个 .json 文件,我们要选对。

amazing-z-image-a_GGUF : 我的Mac首选! 低显存友好、平衡、稳定。

amazing-z-image-b_GGU F: 推荐给想尝试怪诞、艺术、实验性风格的用户。

SAFETENSORS的 2 个版本 : 依然留给 16GB 以上显存的 PC 玩家。

准备工作(保姆级清单)

想要运行这个工作流,先做以下准备:

1. 必须安装的插件

- rgthree-comfy: 提供强大的 UI 逻辑控制。

- ComfyUI-GGUF: 让我们能运行量化版的 Z-Image。

2. 必备模型文件

>> 对于“amazing-z-###_GGUF.json”工作流

我推荐使用Q4_K_S型号的GGUF模型,速度和质量比较均衡。

- z_image_turbo-Q4_K_S.gguf [4.66 GB],放到本地目录:ComfyUI/models/diffusion_models/

- Qwen3-4B-Q4_K_S.gguf [2.38 GB],放到本地目录:ComfyUI/models/text_encoders

>> 对于“amazing-z-###_SAFETENSORS.json”工作流

使用原版z_image_turbo模型,生图质量更好,推荐16G显存以上的机器使用。

- z_image_turbo_bf16.safetensors (12.3 GB),放到本地目录:ComfyUI/models/diffusion_models/

- qwen_3_4b.safetensors (8.04 GB),放到本地目录:ComfyUI/models/text_encoders/

>> 通用的模型

- VAE: ae.safetensors,本地目录: models/vae/

- 放大模型 (必下): 4x_foolhardy_Remacri.safetensors,放到本地目录: models/upscale_models/ 

跑几张图试试

下面让ChatGPT给一段提示词,使用同一套提示词,所有参数保持不变,只切换风格,看看效果如何:

提示词:

A graceful anime girl with cat ears and long, silky white hair. Her nimble ears twitch slightly, and her heterochromatic eyes (blue left, gold right) are filled with mystery. She wears a black Gothic Lolita dress with layered lace, the hemline fluttering gently in the breeze, paired with exquisite white lace over-the-knee socks. She holds a silver dragon-patterned longsword in one hand, creating a sharp contrast with her petite figure. The blade shimmers with a cold metallic luster, showcasing a stunning clash between extreme elegance and the aesthetics of violence.

手机拍摄风格:

田园风格:

90年代怀旧风:

**鱼眼镜头:
**

**3D渲染:
**

像素风格:

动漫:

复古漫画:

童趣水彩:

Epic Greg风格:

总结

4.0 版本的 Amazing Z-Image 已经不仅仅是一个工作流,它更像是一个软件。“自动保存、分类文件夹”、“步数优化”、“风格切换”全部模块化了。如果你之前觉得 AI 绘画参数太难调,4.0 版就是那个让你重新找回“玩心”的钥匙。

除了这些,作者还夹带了一些“私货”,比如“Spicy Impact Booster Switch”,这个懂得都懂,不过具体效果还有待商榷。

总的来说“Amazing Z-Image Workflow”这个工作流还是很好玩的,并且在一定程度上提升了我的工作效率,而且在我的Mac上跑着也没压力,所以我可能会长期使用这个工作流。

如果你对这个工作流感兴趣,欢迎在评论区留言,我们一起讨论。

Maple
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