Zit Workflow - ComfyUI Workflow Library
Discover professional zit workflow templates for ComfyUI. Download free ComfyUI workflows for AI image generation and creative projects.
Z-Image-From-Description - v1.0 | ZImageTurbo Workflows
This workflow is a customized extension of the default setup. It begins by feeding the input image into the Qwen-VL node, which processes the image to generate a detailed description. This description is then used to generate a new image, creating a seamless loop of image-to-text-to-image transformation. The workflow leverages advanced AI models to ensure high-quality results, making it suitable for creative and professional use cases where detailed image generation based on textual descriptions is required.
![Ultimate Z-Image [UZI] アップスケール - v1.0](https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/2acb9373-c48c-418b-9ed5-eb5860602f8b/original=true/115113967.jpeg, https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/17a36f3c-3eb5-47de-9f0c-0a6687592668/original=true/115114131.jpeg, https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/3b6c753c-3373-41f1-b0cc-a7a94d0a555a/original=true/115113854.jpeg, https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/105c8e37-7ad4-4b56-8b0b-0d7d3ba2082c/original=true/115113855.jpeg, https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/9ea9cf8b-7beb-4363-9a0a-3c80878faedd/original=true/115113827.jpeg, https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/f4c5ba61-ee94-4f74-a9ca-0cb2e60b2993/original=true/115113851.jpeg, https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/8610b0b6-85d7-47ae-a885-f7cb7a2e670e/original=true/115113828.jpeg, https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/1ec8b0db-6be4-4941-aee1-9a08bc86fb01/original=true/115113850.jpeg)
Z_Image_turbo - 顔の詳細強調 - 画像拡大 - ワークフロー - v2.0
このワークフローは、Z_Image_turboモデルを使用して顔の詳細を強調し、画像を拡大するように設計されています。HuggingFaceで利用可能なComfy-Orgの拡散モデルを活用して、画像の品質を向上させ、特に顔の特徴に焦点を当てています。このワークフローは、高品質な出力を確保するために画像生成プロセスを洗練させるテキストエンコーダーを統合しています。生成または既存の画像の顔の詳細を強調したいユーザーにとって理想的で、詳細と拡大のバランスを取るとともに、元の文脈を失うことなく提供します。このワークフローは、CivitaiのZImageTurbo Workflowsコレクションの一部であり、その信頼性とコミュニティのサポートを示唆しています。
nunchaku-Z-image_to_SDXL - v1.0 | ZImageTurbo Workflows
このワークフローは、ZIT（ZImageTurbo）の優れたプロンプト追跡能力と高画質な画像生成能力を、illustrious-SDXLの芸術的な強みと統合することを目的としています。ユーザーは、ZITの高度な機能を活用して、正確なプロンプト管理と優れた画像出力を実現し、illustrious-SDXLの広範な能力の創造的で視覚的に豊かな側面を組み合わせることができます。このワークフローは、これら2つの強力なツールを融合させることで、画像生成プロセスを向上させ、高品質で詳細な、かつ視覚的に魅力的な出力を生成することを目的として設計されています。
Z_image_I2I_controlnet2.1_inpaint - v1.0
このワークフローは、CivitaiのZImageTurbo Workflowsの一環として、LORAとControlNet技術をシームレスに統合し、商業レベルの画像品質を提供します。8Kレンダリングに対応しているため、高解像度、プロフェッショナルレベルの画像出力に適しています。このワークフローは、インペインティング機能に焦点を当てており、ユーザーが高度なAI技術を用いて既存の画像をリファインし、強化することができます。LORAとControlNetの統合により、画像生成および操作プロセスにおける高精度と高品質が確保されます。
Z-Image All-in-One Creator
このワークフローは、ComfyUIにおける画像生成と操作のための包括的なツールです。テキストから画像生成（Txt2Img）、画像から画像変換（Img2Img）、ターゲット指定画像編集のためのインペインティング、画像解像度を向上させるアップスケーリング、精密な画像制御のためのControlNet、画像の異なるバージョンを作成するためのイメージバリエーション、肖像画の顔の特徴を改善するためのFace Detailerなど、複数の機能を提供します。このワークフローは、ユーザーの特定のニーズに基づいて異なるモード間を切り替えることができるよう、多目的に設計されています。AIによる様々な機能を活用して、ユーザーが画像を作成、編集、および向上させるための簡潔なインターフェースを提供します。
Z Image Turbo GGUF - 多様性 - v2.0
このワークフローは、Z Image Turbo GGUFモデルを使用して画像生成を向上させ、カスタマイズするために設計されています。様々なオプションと設定を提供し、出力を微調整できるため、異なるスタイルやパラメータを試したいユーザーにとって多目的なツールとなります。このワークフローには、画像生成プロセスに対するより多くのコントロールが可能になるカスタムノードが含まれており、ユーザーは独自でパーソナライズされた結果を達成できます。特に、Z Imageを試してきた人々や、その能力を活用するための構造化されたアプローチを求めている人々にとって役立ちます。
Luneva Infinite Details Z Image Workflow
このワークフローは、無限の詳細な画像を作成するためにZImageTurboの最大限の可能性を解き放ちます。生成された画像の品質と複雑さを向上させるように設計されており、ユーザーに映画のようなリアリティを提供する強力なツールを提供します。このワークフローは、画像生成プロセスを最適化するために高度な技術や設定を取り入れている可能性があり、非常に詳細で視覚的に驚くような出力結果になります。パラメータの微調整、高度なノイズ低減、および詳細強調機能など、最終的な画像に必要なリアリティと詳細レベルを達成するための機能が含まれている可能性があります。
ZiT Studio
ZiT Studioは、画像の出力品質を最大限に引き出し、r/ComfyUIおよびr/stableDiffusionコミュニティのユーザーが発見した制限に対処することを目的とした、多機能なComfyUIワークフローです。Alibaba-PAIのControlnetUnion-2.1を使用したインペインティング、新しい画像の作成とインペインティングのスムーズな切り替え、潜在値のアップスケーリング、ControlnetUnionを使用したタイルアップスケーリング、SeedVR2によるアップスケーリング、ネガティブプロンプトにNAG（Negative Attention Guidance）の使用、ノイズ除去のためのRes4Lyfサンプラー＋スケジューラーなど、包括的な機能セットを提供します。さらに、モジュール化されており、ユーザーは個々のコンポーネントを有効または無効にすることができます。オプション機能には、ZStudio LLM EnhancerやTritonおよびSageattentionを使用した最適化が含まれます。このワークフローは公開されており、画像、RentCivit、Rent、Sellオプションを含む商用利用が可能です。また、派生作品の作成や、異なるライセンスの使用も可能です。
zyd232のZ-Image用ワークフロー - SAM2 & SAM3 Inpainting Fixを含む - v1.0
このワークフローは、複数のLoRA同士が干渉し、キャラクターの外見が変化する問題に対処するために設計されています。SAM（Segment Anything Model）とLanPaintを利用し、inpaintingに対して堅牢なソリューションを提供します。このワークフローは、CivitaiのZImageTurbo Workflowsコレクションの一部であり、SAM2とSAM3のinpainting修正など、高度な機能を用いた画像生成と編集に対して包括的なアプローチを提供します。複雑なシナリオにおいてキャラクターの整合性を維持し、画像の品質を向上させることを目指しています。
iGEN II for FLUX | SD | HiDream | Qwen | Z-Image (STD | GGUF | Nunchaku) - v2.51
このComfyUIワークフローは画像生成用に設計されており、FLUX、SD（Stable Diffusion）、HiDream、Qwen、Z-Image（STD、GGUF、Nunchakuバージョンで利用可能）を含む複数のモデルをサポートしています。このワークフローはGitHubからのカスタムノード：ComfyUI_Eclipse (1.4.1)とComfy Reg.: ComfyUI_Eclipse (1.4.1)を必要とします。ユーザーは様々なAIモデルを使用して高品質な画像を生成でき、モデル選択とカスタマイズの柔軟性を提供します。このワークフローはCivitaiのZImageTurbo Workflowsコレクションの一部です。
Capitan-ConditioningEnhancer
このComfyUIワークフローは、CLIP/Qwen3-4Bのコンディショニングのためのポストエンコードリファイナーです。正規化、注意、MLP（Multi-Layer Perceptron）操作を実行することで、コンディショニングプロセスを強化します。このワークフローは、ComfyUIにおけるコンディショニングの品質と効果を向上させることを目指し、特に高度なAIおよび機械学習アプリケーションで役立ちます。入力データを正規化し、関連する特徴に焦点を当てるための注意メカニズムを適用し、さらにコンディショニングを精緻化するためにMLP層を使用します。
Z-image Turbo Controlnet ワークフロー（ポーズ、ディープス、キャニー） - v1.0
このワークフローはZ-Image Turbo生成を中心に設計されており、ControlNet技術を用いた画像作成を楽しく効率的に行う方法を提供します。ポーズ、ディープス、キャニー輪郭検出を含む複数のControlNet方法をサポートしています。このワークフローはこれらの技術を統合して画像生成の品質と出力への制御を向上させると予想されます。最適なパフォーマンスには特定のモデルや設定が必要となる場合があり、ユーザーに対して画像合成におけるControlNetの活用のための構造化されたアプローチを提供します。
Z-Image Turbo FP8 Hires ワークフロー（低VRAM最適化）
この高効率なComfyUIワークフローは、低VRAMユーザー向けに特別に設計されています。FP8量子化モデルとLatent Upscale技術を利用することで、リソース使用量を最小限に抑えながら、高解像度の画像（1024x1792）を迅速に生成します。 📂 必要なモデルとダウンロード ワークフローが正しく機能するように、以下のモデルをダウンロードし、それぞれのComfyUIフォルダに配置してください： 1. UNetモデル（models/unet/に配置） ファイル名: z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors ダウンロード: HuggingFace - Z-Image-Turbo-FP8 2. CLIP / テキストエンコーダー（models/clip/に配置） ファイル名: qwen3-4b-fp8-scaled.safetensors ダウンロード: HuggingFace - Qwen3-4B-FP8 ⚙️ キー設定と構成 このワークフローは2パスシステムで動作します。最適な結果を得るために、以下の設定に従ってください： 🔹 フェーズ1: ベース生成 Latentサイズ: コンピュートリソースを節約するために、低い初期解像度（例：512x896）で生成します。 🔹 フェーズ2: Latentアップスケール アップスケール方法: LatentUpscaleByを使用します。 スケールファクター: デフォルトは2（最終出力が1024x1792になります）。 🔹 フェーズ3: Hires Fix（リファイナー） このステップは画像のクリアさと詳細にとって重要です： サンプラー: res_multistep（強く推奨）。 ノイズ除去: 推奨範囲は0.5 - 0.6です。 < 0.5: 変更は最小限で、画像はややぼやけたままかもしれません。 > 0.6: より多くの詳細が追加されますが、これを高く設定しすぎると画像の構造が変わったり、幻覚を引き起こしたりする可能性があります。 📊 パフォーマンスベンチマーク 実際のテストに基づくデータ： GPU出力解像度時間NVIDIA RTX 5070 Ti1024 x 17928 ~ 9秒 📝 使用ヒント メモリ管理: VRAMが非常に限られている場合は、バックグラウンドで他の大きなモデルが読み込まれていないことを確認してください。 プロンプト: このワークフローはQwenテキストエンコーダーを使用しているため、自然言語の理解が非常に強力です。詳細な、文ベースのプロンプトが非常に効果的です。 トラブルシューティング: 画像の詳細が破損しているか「焼けた」ように見える場合は、2番目のKSamplerのノイズ除去値を少し下げてみてください。