Zit Workflow - ComfyUI Workflow Library

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Creative

Z-Image-From-Description - v1.0 | ZImageTurbo Workflows

यह वर्कफ़्लो डिफ़ॉल्ट सेटअप का एक कस्टमाइज़्ड एक्सटेंशन है। इसमें पहले इनपुट छवि को Qwen-VL नोड में देरी करता है, जो छवि को प्रोसेस करता है और एक विस्तृत विवरण तैयार करता है। इस विवरण का इस्तेमाल करके एक नई छवि तैयार की जाती है, जिससे छवि-से-टेक्स्ट-से-छवि रूपांतरण का एक सुझावात्मक लूप बनता है। इस वर्कफ़्लो में उन्नत AI मॉडलों का इस्तेमाल करके उच्च-गुणवत्ता के परिणाम सुनिश्चित किए जाते हैं, जिससे यह ऐसे क्रिएटिव और प्रोफेशनल उपयोग मामलों के लिए उपयुक्त है, जहाँ विवरणात्मक विवरण के आधार पर छवि तैयार करने की आवश्यकता होती है।

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Ultimate Z-Image [UZI] upscale - v1.0

इस कार्यप्रवाह को Z-Image Turbo मॉडल का उपयोग करके छवियों का उच्च-गुणवत्ता वाला upscale प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टेक्स्ट-टू-इमेज (T2I) और इमेज-टू-इमेज (I2I) मोड़ दोनों का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपनी छवियों का रिज़ॉल्यूशन और विवरण बढ़ाने की अनुमति मिलती है। यदि अंतिम परिणाम अति-तीक्ष्ण दिखता है, तो उपयोगकर्ता 'blur_str' पैरामीटर को समायोजित करके अधिक प्राकृतिक दृष्य प्राप्त कर सकते हैं। यह कार्यप्रवाह Civitai पर ZImageTurbo Workflows संग्रह का हिस्सा है।

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अद्भुत Z-Photo Workflow - v3.0

यह प्रवाह Z-Image-Turbo के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसके द्वारा आसानी से उच्च-गुणवत्ता वाले फ़ोटोग्राफ़िक स्टाइल्स का निर्माण करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। इसमें Style Selector शामिल है जो उपयोगकर्ताओं को पंद्रह सुव्यवस्थित करने योग्य छवि स्टाइल्स से चुनने देता है, जिससे उत्पन्न छवियों की लचीलापन और गुणवत्ता बढ़ती है। यह प्रवाह व्यावसायिक और आम उपयोगकर्ताओं के लिए ऑप्टिमाइज़्ड किया गया है, जिससे भव्य फ़ोटोग्राफ़िक आउटपुट बनाने के लिए एक सुचारू अनुभव प्रदान करता है।

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Z_Image_turbo - फेस डिटेलर - अपस्केलर - वर्कफ्लो - v2.0

यह वर्कफ्लो जेड_इमेज_टर्बो मॉडल का उपयोग करके फेस डिटेल्स को बढ़ावा देने और छवियों को अपस्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह Comfy-Org द्वारा HuggingFace पर उपलब्ध डिफ्यूजन मॉडल का लाभ उठाता है कि छवि की गुणवत्ता में सुधार करे, विशेष रूप से फेसियल फीचर्स पर फोकस करते हुए। वर्कफ्लो एक टेक्स्ट एन्कोडर को एकीकृत करता है ताकि छवि उत्पादन प्रक्रिया को सुधार सके, उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट देते हुए। यह उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है जो अपनी उत्पादित या मौजूदा छवियों में फेसियल डिटेल्स को बढ़ावा देना चाहते हैं, जिससे डिटेल और अपस्केलिंग के बीच संतुलन बनता है बिना आदर्श संदर्भ खोए। यह वर्कफ्लो Civitai पर ZImageTurbo Workflows संग्रह का हिस्सा है, जिससे इसकी विश्वसनीयता और सामुदायिक समर्थन संकेत मिलता है।

Creative

Z-Image Turbo UltraReal

ComfyUI वर्कफ़्लो जिसमें Z-Image Turbo UltraReal है, जो अत्यधिक वास्तविक परिणाम, दोहरी-चैनल विकास और गुणवत्ता सेटिंग्स प्रदान करता है।

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Z-IMAGE टेक्स्ट टू इमेज - v1.0

यह कार्यप्रवाह, Civitai पर ZImageTurbo Workflows संग्रह का हिस्सा है, जो उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को छवियों में बदलने देता है। इसे उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो मॉडल डाउनलोड करने से पहले इसके प्रभाव का अनुभव करना चाहते हैं या अगर उनका स्थानीय कंप्यूटर मॉडल चलाने में सक्षम नहीं है। इस कार्यप्रवाह को उन्नत AI प्रौद्योगिकी का उपयोग करके, वाक्यात्मक विवरण के आधार पर छवियों का सृजन करने के लिए लाया जाता है, जिससे AI द्वारा उत्पन्न छवियों के माध्यम से विचारों और विचारों को दृश्यमान करने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान किया जाता है।

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nunchaku-Z-image_to_SDXL - v1.0 | ZImageTurbo Workflows

यह प्रक्रिया ZIT (ZImageTurbo) की उत्कृष्ट प्रोम्प्ट ट्रेकिंग और उच्च छवि गुणवत्ता क्षमताओं को illustrious-SDXL की कलात्मक शक्तियों के साथ एकीकृत करने के लक्ष्य से बनाई गई है। यह उपयोगकर्ताओं को ZIT के उन्नत सुविधाओं का लाभ उठाकर सटीक प्रोम्प्ट प्रबंधन और श्रेष्ठ छवि आउटपुट प्राप्त करने देता है, जो illustrious-SDXL की कृतिता और दृश्यमय समृद्ध पहलुओं के व्यापक क्षमताओं के साथ संयोजित है। इस प्रक्रिया को इन दोनों शक्तिशाली उपकरणों को मिलाकर छवि उत्पादन प्रक्रिया को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उच्च गुणवत्ता, विवरणयुक्त और दृश्यमय आकर्षक आउटपुट प्राप्त होते हैं।

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अद्भुत Z-Image Workflow - v4.0

यह प्रवाह Z-Image-Turbo के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसका फोकस सरल स्तर पर उच्च-गुणवत्ता वाले छवि शैलियों को प्रदान करने पर है। इसमें Style Selector फ़ीचर शामिल है, जो उपयोगकर्ताओं को अंशतः अठारह (x2) कस्टम करने योग्य छवि शैलियों से चुनने देता है, जिससे सृजनात्मक प्रक्रिया और आउटपुट गुणवत्ता बढ़ती है। इस प्रवाह का लक्ष्य छवि निर्माण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करना है, जिससे इसे उपयोगकर्ताओं के लिए आसान और सक्षम बनाया जा सके।

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Z_image_I2I_controlnet2.1_inpaint - v1.0

यह कार्यवाही, Civitai पर ZImageTurbo Workflows का हिस्सा है, जो LORA और ControlNet प्रौद्योगिकी को निरंतर एकीकृत करती है और व्यावसायिक ग्रेड छवि गुणवत्ता प्रदान करती है। इसकी क्षमता 8K rendering तक बढ़ाने की है, जिससे उच्च-रेजोल्यूशन, व्यावसायिक ग्रेड छवि आउटपुट के लिए इसे उपयुक्त बनाती है। इस कार्यवाही में inpainting क्षमताओं पर फोकस किया गया है, जिससे उपयोगकर्ताओं को उन्नत AI तकनीकों के जरिए मौजूदा छवियों को चिकना करने और बेहतर करने की अनुमति मिलती है। LORA और ControlNet के एकीकरण से छवि उत्पादन और परिवर्तन प्रक्रिया में उच्च सटीकता और गुणवत्ता आती है।

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Z-Image सभी-एकरूप रचनाकार

यह प्रवाह कॉम्फ़ीयूआई में छवि उत्पादन और परिवर्तन के लिए एक व्यापक औजार है। इसमें टेक्स्ट-टू-इमेज उत्पादन (Txt2Img), इमेज-टू-इमेज परिवर्तन (Img2Img), लक्षित छवि संपादन के लिए इनपेंटिंग, छवि संघनन को बढ़ाने के लिए अपस्केलिंग, विशिष्ट छवि नियंत्रण के लिए कंट्रोलनेट, एक छवि के विभिन्न संस्करणों को बनाने के लिए इमेज वेरिएशन और पोर्ट्रेटों में चेहरे के निर्माण को बढ़ाने के लिए फेस डिटेलर सम्मिलित हैं। इस प्रवाह को विविधतापूर्ण रूप से डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर विभिन्न मोड के बीच स्विच कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न आर्टआई सक्षम सुविधाओं के साथ छवियों को बनाने, संपादित करने और बढ़ाने के लिए स्ट्रीमलाइन इंटरफेस प्रदान करता है।

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Z-Image Text-to-Image - v1.0

यह कार्यशैली Z-Image Turbo text-to-image पाइपलाइन है जिसे साफ 'वन-शॉट' जेनरेटर के रूप में सेट किया गया है। यह Z-Image Turbo UNet (z_image_) को लोड करती है और टेक्स्ट विवरण को उच्च-गुणवत्ता वाले छवियों में बदलने के लिए स्ट्रीमलाइन प्रक्रिया प्रदान करती है। इस कार्यशैली को उपयोगकर्ताओं को शीघ्र विजुअल सामग्री तैयार करने में सक्षम करने के लिए दक्षता और सरलता के लिए डिज़ाइन किया गया है।

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Z Image Turbo GGUF - विविधता - v2.0

यह वर्कफ़्लो Z Image Turbo GGUF मॉडल का उपयोग करके छवि उत्पादन को बढ़ावा और व्यक्तिगतकरण के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें फिन-ट्यून करने के लिए विविध विकल्प और सेटिंग्स प्रदान किए गए हैं, जिससे इसे विभिन्न शैलियों और पैरामीटर्स के साथ प्रयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए एक विविध औज़ार बनाया जाता है। इस वर्कफ़्लो में कस्टम नोड्स शामिल हैं जो छवि उत्पादन प्रक्रिया पर अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को अद्वितीय और व्यक्तिगत परिणाम प्राप्त करने में सक्षम होते हैं। यह विशेष रूप से उन लोगों के लिए उपयोगी है जिन्होंने Z Image के साथ प्रयोग किया है और इसकी क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण चाहते हैं।

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लूनेवा इन्फिनिट डिटेल्स Z इमेज वर्कफ्लो

यह वर्कफ्लो ZImageTurbo की पूरी क्षमता को निकालकर अनंत विवरण के साथ छवियों के सृजन के लिए खोलता है। इसे तैयार किया गया है कि उत्पन्न छवियों की गुणवत्ता और जटिलता को बढ़ावा देने के लिए, जिससे उपयोगकर्ताओं को सिनेमाई वास्तविकता के लिए एक शक्तिशाली औजार मिले। इस वर्कफ्लो में संभवतः आगे की तकनीकों और सेटिंग्स को समाहित किया गया है, जिससे छवि उत्पादन प्रक्रिया को ऑप्टिमाइज़ करने में सक्षम होता है, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक विवरण और दृश्य दृष्ट्या भव्य आउटपुट प्राप्त होते हैं। इसमें फाइन-ट्यूनिंग पैरामीटर्स, उन्नत शोर रिडक्शन और विवरण एम्प्लीफिकेशन जैसी सुविधाएँ शामिल हो सकती हैं, जिससे अंतिम छवियों में अभीष्ट स्तर की वास्तविकता और विवरण प्राप्त हो सके।

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GonzaLomo Z-Image Refiner Workflow - CZXL | ZImageTurbo Workflows

यह वर्कफ़्लो Z-Image Turbo मॉडल के साथ प्रयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि एक छवि बनाई जा सके और फिर उसे GonzaLomo V6.0 Photo XL का उपयोग करके उसे सुधारा जा सके। यह छवियों को बढ़ावा देने और सुधारने के लिए एक मजबूत औज़ार है, जो उन्नत AI मॉडलों का लाभ उठाकर उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करता है। यह वर्कफ़्लो Civitai पर ZImageTurbo Workflows संग्रह का हिस्सा है, जिससे पता चलता है कि यह एक व्यापक छवि प्रसंस्करण औज़ारों के समूह के साथ एकीकृत है।

Creative

ZiT Studio

ZiT Studio एक बहुमुखी प्रवृत्ति संगत ComfyUI प्रवाह है जिसे छवि आउटपुट की गुणवत्ता को अधिकतम करने और r/ComfyUI और r/stableDiffusion समुदायों के उपयोगकर्ताओं द्वारा खोजे गए सीमाओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें छवि उत्पादन, Alibaba-PAI के ControlnetUnion-2.1 का उपयोग करके इनपेंटिंग, नई छवियों के निर्माण और इनपेंटिंग के बीच सुचारू रूप से टॉगल करना, लेटेंट अपस्केलिंग, ControlnetUnion का उपयोग करके टाइल अपस्केलिंग, SeedVR2 का उपयोग करके अपस्केलिंग, NAG (Negative Attention Guidance) का उपयोग करके नकारात्मक प्रोम्प्ट्स, डीनोइज़िंग के लिए Res4Lyf सैम्पलर + स्केडुलर और इसके अलावा बहुत कुछ समावेशित विशेषताएँ हैं। यह प्रवाह मॉड्यूलर है, जिससे उपयोगकर्ताओं को विभिन्न घटकों को वैकल्पिक रूप से सक्षम या निष्क्रिय करने की अनुमति मिलती है। वैकल्पिक विशेषताएँ ZStudio LLM Enhancer और Triton तथा Sageattention का उपयोग करने वाली ऑप्टिमाइज़ेशन हैं। यह प्रवाह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है और वाणिज्यिक उपयोग की अनुमति देता है, जिसमें छवि, RentCivit, Rent और Sell विकल्प शामिल हैं, जिसमें डरिवेटिव्स को बनाने और अलग-अलग लाइसेंसों का उपयोग करने की क्षमता है।

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zyd232 का Z-Image के लिए वर्कफ़्लो - SAM2 और SAM3 Inpainting Fix सम्मिलित - v1.0

इस वर्कफ़्लो को एक-दूसरे को बाधित करने वाली कई LoRAs और चरितारे की दृष्टि को बदलने वाली समस्या से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें SAM (Segment Anything Model) और LanPaint का उपयोग करके inpainting के लिए एक मजबूत समाधान प्रदान करता है। यह वर्कफ़्लो Civitai पर ZImageTurbo Workflows संग्रह का हिस्सा है, जो SAM2 और SAM3 inpainting fixes जैसे उन्नत सुविधाओं के साथ छवि उत्पादन और संपादन के लिए एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है। इसका लक्ष्य जटिल स्थितियों में चरितारे की समानता को बनाए रखना और छवि की गुणवत्ता को बढ़ावा देना है।

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iGEN II for FLUX | SD | HiDream | Qwen | Z-Image (STD | GGUF | Nunchaku) - v2.51

यह ComfyUI वर्कफ़्लो छवि उत्पादन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो FLUX, SD (Stable Diffusion), HiDream, Qwen और Z-Image (STD, GGUF और Nunchaku संस्करणों में उपलब्ध) सहित कई मॉडलों का समर्थन करता है। इस वर्कफ़्लो को GitHub से कस्टम नोड्स की आवश्यकता होती है: ComfyUI_Eclipse (1.4.1) और Comfy Reg.: ComfyUI_Eclipse (1.4.1)। यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न AI मॉडलों के साथ उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां बनाने की अनुमति देता है, जिससे मॉडल चयन और विन्यास में लचीलापन मिलता है। यह वर्कफ़्लो Civitai पर ZImageTurbo Workflows संग्रह का हिस्सा है।

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कैप्टन-कंडीशनिंगएनहांसर

यह कॉम्फ़ीयूआई वर्कफ़्लो क्लिप/क्वेन3-4बी कंडीशनिंग के लिए पोस्ट-एन्कोड रीफ़ाइनर है। यह कंडीशनिंग प्रक्रिया को नॉर्मलाइज़ेशन, एटेंशन और एमएलपी (मल्टी-लेयर पर्सेप्ट्रॉन) ऑपरेशन करके बेहतर करता है। यह वर्कफ़्लो कॉम्फ़ीयूआई में कंडीशनिंग की गुणवत्ता और प्रभावकारिता में सुधार करने के लिए लक्षित है, जिससे इसे उन्नत आईआई और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है। यह इनपुट डाटा को नॉर्मलाइज़ करता है, एटेंशन मैकेनिज्म लागू करके संबंधित विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करता है और एमएलपी लेयर्स का उपयोग करके कंडीशनिंग को और बेहतर करता है।

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Z-image Turbo Controlnet Workflow (Pose, Depth, Canny) - v1.0

इस वर्कफ़्लोवें को Z-Image Turbo निर्माण के आसपास डिज़ाइन किया गया है, जो ControlNet तकनीकों का इस्तेमाल करके छवियों को बनाने का मज़ेदार और सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है। इसे बहुत सारे ControlNet विधियों का समर्थन करता है, जिसमें Pose, Depth और Canny edge detection शामिल है। यह वर्कफ़्लो संभवतः इन तकनीकों को एकीकृत करता है ताकि छवि निर्माण की गुणवत्ता और आउटपुट पर नियंत्रण में सुधार किया जा सके। इसे उत्तम प्रदर्शन के लिए विशेष मॉडलों और सेटिंग्स की आवश्यकता हो सकती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को ControlNet का इस्तेमाल करके छवि संश्लेषण के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्राप्त हो सके।

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Z-Image Turbo FP8 Hires Workflow (विस्तृत VRAM लाभदायक)

यह एक उच्च-कार्यक्षमता वाला ComfyUI workflow है जिसे केवल विस्तृत VRAM उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है। FP8 Quantized Models और Latent Upscale प्रौद्योगिकी का उपयोग करके, यह उच्च-रेज़ोल्यूशन छवियां (1024x1792) तेज़ी से उत्पन्न करता है जबकि न्यूनतम संसाधन उपयोग को बनाए रखता है। 📂 आवश्यक मॉडल और डाउनलोड कार्यवाही को सही ढंग से चलाने के लिए, कृपया नीचे दिए गए मॉडलों को डाउनलोड करें और उन्हें अपने संबंधित ComfyUI फ़ोल्डरों में रखें: 1. UNet मॉडल (models/unet/ में रखें) फ़ाइल नाम: z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors डाउनलोड: HuggingFace - Z-Image-Turbo-FP8 2. CLIP / Text Encoder (models/clip/ में रखें) फ़ाइल नाम: qwen3-4b-fp8-scaled.safetensors डाउनलोड: HuggingFace - Qwen3-4B-FP8 ⚙️ की विन्यास और कॉन्फ़िगरेशन इस workflow का परिचालन 2-Pass प्रणाली पर किया जाता है। सबसे बेहतर परिणाम के लिए कृपया नीचे दिए गए विन्यास का पालन करें: 🔹 चरण 1: आधार उत्पादन Latent Size: निचले प्रारंभिक रेज़ोल्यूशन पर उत्पन्न करता है (जैसे, 512x896) संगणन संसाधनों की बचत के लिए। 🔹 चरण 2: Latent Upscale Upscale Method: LatentUpscaleBy का उपयोग करता है। Scale Factor: डिफ़ॉल्ट 2 है (जिससे अंतिम आउटपुट 1024x1792 होता है)। 🔹 चरण 3: Hires Fix (Refiner) यह कदम छवि स्पष्टता और विवरण के लिए महत्वपूर्ण है: Sampler: res_multistep (बहुत सिफ़ारिश किया गया)। Denoise: सिफ़ारिश किया गया दायरा 0.5 - 0.6। < 0.5: परिवर्तन न्यूनतम होंगे; छवि थोड़ी धुंधली रह सकती है। > 0.6: अधिक विवरण जोड़ता है, लेकिन इसे बहुत उच्च करने से छवि संरचना बदल सकती है या hallucinations का कारण बन सकता है। 📊 प्रदर्शन बेंचमार्क वास्तविक परीक्षण आधारित डेटा: GPUOutput ResolutionTimeNVIDIA RTX 5070 Ti1024 x 17928 ~ 9 sec 📝 उपयोग के टिप्स मेमोरी प्रबंधन: यदि आपको VRAM में बहुत कम सीमा है, तो सुनिश्चित करें कि पृष्ठभूमि में कोई अन्य बड़े मॉडल लोड न हों। Prompting: क्योंकि यह Qwen text encoder का उपयोग करता है, इसे मजबूत प्राकृतिक भाषा समझौता है। विवरणपूर्ण, वाक्य-आधारित प्रोम्प्ट्स बहुत अच्छी तरह से काम करते हैं। समस्या निवारण: यदि आप छवि विवरणों को टूटते या दिखने वाले "जला हुए" का ध्यान देते हैं, तो कृपया दूसरे KSampler में denoise मूल्य को थोड़ा कम करने की कोशिश करें।