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Red-Z-Image-AIO-1.5
Version tout-en-un optimisée par la communauté de Z-Image-Turbo d'Alibaba, intégrant des composants complets pour une configuration facile, des performances améliorées, une meilleure adhésion aux invites chinoises et un réglage fin NSFW dédié avec optimisation des détails pour des parties du corps spécifiques.
Z-Image
Optimisé par la communauté
Réglage fin NSFW
Invites chinoises
ComfyUI
Stable Diffusion WebUI
Faible VRAM
Verrouillage de style
Aperçu
Red-Z-Image-AIO-1.5 est une version améliorée par la communauté du modèle officiel Z-Image-Turbo, construite sur l'architecture de diffusion à flux unique S³-DiT. Il résout les problèmes clés tels que la complexité de la configuration, les performances sur le matériel bas de gamme et les besoins spécifiques des créateurs, y compris un réglage NSFW spécialisé pour un rendu réaliste de l'anatomie humaine.
Caractéristiques
- Intégration en un clic de tous les composants (modèle, encodeur, VAE, plugins) pour ComfyUI et SD WebUI
- Inférence optimisée pour une génération 21,7 % plus rapide (1,8 s sur RTX 4090) et une utilisation de VRAM 11,5 % inférieure
- Adhésion à 94 % aux invites chinoises avec une esthétique traditionnelle et des éléments culturels améliorés
- Réglage fin NSFW dédié avec optimisation des détails pour des parties du corps spécifiques, améliorant la texture de la peau, les jeux de lumière et d'ombre, et la précision anatomique
- Verrouillage de style intégré pour une génération de lots cohérente
- Compatibilité totale avec ControlNet, IP-Adapter, LoRA et 8 modèles d'invites intégrés
Images
Scène de Jiangnan Shuixiang avec des détails culturels précis
Installation
Téléchargez depuis ModelScope ou GitHub. Décompressez et placez dans ComfyUI/models/checkpoints ou SD WebUI/models/Stable-diffusion. Aucune configuration supplémentaire requise.
Utilisation
Utilisez des invites standard avec CFG 7-9, 20-30 étapes. Pour le NSFW, incluez des termes descriptifs pour les parties du corps ; activez le verrouillage de style pour les lots. Prend en charge les résolutions de 512x512 à 1024x1024.
Exigences
- Python 3.8+
- PyTorch 2.0+
- ComfyUI ou Stable Diffusion WebUI
- GPU NVIDIA avec 6 Go+ de VRAM (compatible RTX 3060)
- CUDA 11.8+