Zit Workflow - ComfyUI Workflow Library
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![Ultimate Z-Image [UZI] 업스케일 - 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 - Face detailer - Upscaler - Workflow - v2.0
이 워크플로우는 Z_Image_turbo 모델을 사용하여 얼굴 세부 사항을 향상시키고 이미지를 업스케일링하기 위해 설계되었습니다. HuggingFace에서 사용 가능한 Comfy-Org의 확산 모델을 활용하여 이미지 품질을 개선하며, 특히 얼굴 특징에 초점을 맞춥니다. 워크플로우는 이미지 생성 프로세스를 세분화하기 위해 텍스트 인코더를 통합하여 고품질 출력을 보장합니다. 생성된 또는 기존 이미지의 얼굴 세부 사항을 향상시키고자 하는 사용자에게 이상적이며, 원본 맥락을 손실하지 않고 세부 사항과 업스케일링 사이의 균형을 제공합니다. 이 워크플로우는 Civitai의 ZImageTurbo Workflows 컬렉션의 일부로, 그 신뢰성과 커뮤니티 지원을 나타냅니다.
nunchaku-Z-image_to_SDXL - v1.0 | ZImageTurbo Workflows
이 워크플로우는 ZImageTurbo(ZIT)의 뛰어난 프롬프트 추적 및 높은 이미지 품질 능력을 illustrious-SDXL의 예술적 강점과 통합하는 것을 목표로 합니다. 사용자들이 ZIT의 고급 기능을 활용하여 정확한 프롬프트 관리와 우수한 이미지 출력을 구현하고, illustrious-SDXL의 창의적이고 시각적으로 풍부한 방대한 기능과 결합할 수 있게 합니다. 이 워크플로우는 이 두 강력한 도구를 병합하여 이미지 생성 과정을 향상시키도록 설계되었으며, 결과적으로 고품질, 상세하고 시각적으로 매력적인 출력물을 생성합니다.
Z_image_I2I_controlnet2.1_inpaint - v1.0
이 워크플로우는 Civitai의 ZImageTurbo 워크플로우의 일부로, LORA와 ControlNet 기술을 원활하게 통합하여 상업용급 이미지 품질을 제공합니다. 8K 렌더링까지 확장할 수 있어 고해상도, 전문가급 이미지 출력에 적합합니다. 이 워크플로우는 인페인팅 기능에 중점을 두어 사용자가 고급 AI 기술을 사용하여 기존 이미지를 세분화하고 향상시킬 수 있습니다. LORA와 ControlNet의 통합은 이미지 생성 및 조작 과정에서 높은 정밀도와 품질을 보장합니다.
Z-Image All-in-One Creator
이 워크플로우는 ComfyUI에서 이미지 생성 및 조작을 위한 포괄적인 도구입니다. Text-to-Image 생성(Txt2Img), Image-to-Image 변환(Img2Img), 특정 이미지 편집을 위한 인페인팅(Inpainting), 이미지 해상도 향상을 위한 업스케일링(Upscaling), 정밀한 이미지 제어를 위한 ControlNet, 다양한 이미지 버전 생성을 위한 이미지 변형(Image Variation), 그리고 인물 사진의 얼굴 특징 향상을 위한 페이스 디테일러(Face Detailer) 등 다양한 기능을 제공합니다. 워크플로우는 다목적이도록 설계되어 사용자가 특정 요구에 따라 다양한 모드 간 전환할 수 있도록 합니다. 이는 사용자가 다양한 AI 기능을 활용하여 이미지를 생성, 편집 및 향상시키기 위한 간소화된 인터페이스를 제공합니다.
Z Image Turbo GGUF - Variety - v2.0
이 워크플로우는 Z Image Turbo GGUF 모델을 사용하여 이미지 생성을 향상시키고 사용자 정의하는 데 설계되었습니다. 다양한 옵션과 설정을 제공하여 출력을 세밀하게 조정할 수 있어, 다양한 스타일과 매개변수를 실험하고자 하는 사용자들에게 유연한 도구가 됩니다. 워크플로우에는 이미지 생성 프로세스에 대한 더 많은 제어를 가능하게 하는 사용자 정의 노드가 포함되어 있어, 사용자들이 고유하고 개인화된 결과를 달성할 수 있게 합니다. 이는 Z Image를 실험해 본 사람들에게 특히 유용하며, 그 기능을 활용하기 위한 구조화된 접근 방식을 원하는 경우에 유용합니다.
Luneva Infinite Details Z Image Workflow
이 워크플로우는 무한한 디테일을 가진 이미지를 생성하기 위해 ZImageTurbo의 전체 잠재력을 해제합니다. 생성된 이미지의 품질과 복잡성을 향상시키기 위해 설계되었으며, 영화적 리얼리즘을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이 워크플로우는 이미지 생성 프로세스를 최적화하기 위해 고급 기술과 설정을 통합할 가능성이 높으며, 매우 상세하고 시각적으로 인상적인 출력물을 생성합니다. 최종 이미지에서 원하는 수준의 리얼리즘과 디테일을 달성하기 위해 미세 조정 매개변수, 고급 노이즈 감소, 향상된 디테일 증폭과 같은 기능을 포함할 수 있습니다.
ZiT Studio
ZiT Studio는 이미지 출력의 품질을 극대화하고 r/ComfyUI 및 r/stableDiffusion 커뮤니티 사용자들이 발견한 한계를 해결하기 위해 설계된 다목적 ComfyUI 워크플로우입니다. Alibaba-PAI의 ControlnetUnion-2.1을 사용한 인페인팅, 새로운 이미지 생성과 인페인팅 간의 원활한 전환, 잠재적 업스케일링, ControlnetUnion을 사용한 타일 업스케일링, SeedVR2를 사용한 업스케일링, 부정 프롬프트에 대한 NAG(부정 주의 가이드) 사용, 노이즈 제거를 위한 Res4Lyf 샘플러 + 스케줄러 등 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. 워크플로우는 모듈식으로, 사용자가 개별적으로 다양한 구성 요소를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 선택적 기능에는 ZStudio LLM Enhancer와 Triton 및 Sageattention을 사용한 최적화가 포함됩니다. 워크플로우는 공개적으로 사용 가능하며, 이미지, RentCivit, Rent 및 Sell 옵션을 포함한 상업적 사용을 허용하며, 파생 작품을 생성하고 다양한 라이선스를 사용할 수 있습니다.
zyd232의 Z-Image 워크플로우 - SAM2 & SAM3 인페인팅 수정 포함 - v1.0
이 워크플로우는 여러 LoRAs가 서로 간섭하여 캐릭터의 외형을 변경하는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. SAM(Anything Segmentation Model)과 LanPaint를 활용하여 인페인팅에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 워크플로우는 Civitai의 ZImageTurbo 워크플로우 컬렉션의 일부로, SAM2 및 SAM3 인페인팅 수정과 같은 고급 기능을 제공하며 이미지 생성 및 편집에 대한 포괄적인 접근 방식을 제공합니다. 복잡한 시나리오에서 캐릭터의 일관성을 유지하고 이미지 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
iGEN II for FLUX | SD | HiDream | Qwen | Z-Image (STD | GGUF | Nunchaku) - v2.51
이 ComfyUI 워크플로우는 FLUX, SD (Stable Diffusion), HiDream, Qwen, Z-Image (STD, GGUF, Nunchaku 버전으로 제공)을 포함한 다중 모델을 지원하는 이미지 생성을 위해 설계되었습니다. 워크플로우는 GitHub에서 제공하는 커스텀 노드인 ComfyUI_Eclipse (1.4.1) 및 Comfy Reg.: ComfyUI_Eclipse (1.4.1)가 필요합니다. 사용자들은 다양한 AI 모델을 사용하여 고품질 이미지를 생성할 수 있으며, 모델 선택 및 커스터마이제이션에 유연성을 제공합니다. 이 워크플로우는 Civitai의 ZImageTurbo Workflows 컬렉션의 일부입니다.
Z-image Turbo Controlnet 워크플로우 (포즈, 깊이, 캔니) - v1.0
이 워크플로우는 Z-Image Turbo 생성을 중심으로 설계되었으며, ControlNet 기법을 사용하여 이미지를 생성하는 재미있고 효율적인 방법을 제공합니다. Pose, Depth, Canny 엣지 검출을 포함한 여러 ControlNet 방법을 지원합니다. 이 워크플로우는 이미지 생성 품질과 출력 제어를 향상시키기 위해 이러한 기술을 통합할 가능성이 높습니다. 최적의 성능을 위해 특정 모델과 설정이 필요할 수 있으며, ControlNet을 활용한 이미지 합성에 대한 구조화된 접근 방식을 제공합니다.
Z-Image Turbo FP8 Hires 워크플로우 (낮은 VRAM 최적화)
낮은 VRAM 사용자를 위해 특별히 설계된 고효율적인 ComfyUI 워크플로우입니다. FP8 Quantized Models과 Latent Upscale 기술을 활용하여, 최소한의 리소스 사용으로 고해상도 이미지(1024x1792)를 빠르게 생성합니다. 📂 필요한 모델 및 다운로드 워크플로우가 정상적으로 작동하도록 하려면, 다음 모델을 다운로드하고 각 ComfyUI 폴더에 배치하세요: 1. UNet 모델 (models/unet/ 폴더에 배치) 파일 이름: z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors 다운로드: HuggingFace - Z-Image-Turbo-FP8 2. CLIP / Text Encoder (models/clip/ 폴더에 배치) 파일 이름: qwen3-4b-fp8-scaled.safetensors 다운로드: HuggingFace - Qwen3-4B-FP8 ⚙️ 주요 설정 및 구성 이 워크플로우는 2-Pass 시스템으로 작동합니다. 최상의 결과를 위해 다음 설정을 따르세요: 🔹 단계 1: 기본 생성 Latent Size: 컴퓨팅 리소스를 절약하기 위해 더 낮은 초기 해상도(예: 512x896)에서 생성합니다. 🔹 단계 2: Latent Upscale Upscale Method: LatentUpscaleBy를 사용합니다. Scale Factor: 기본값은 2(최종 출력 1024x1792). 🔹 단계 3: Hires Fix (Refiner) 이 단계는 이미지의 명확성과 세부 사항에 매우 중요합니다: Sampler: res_multistep (매우 추천). Denoise: 권장 범위 0.5 - 0.6. < 0.5: 변경 사항이 거의 없으며, 이미지가 약간 흐릿하게 유지될 수 있습니다. > 0.6: 더 많은 세부 사항을 추가하지만, 너무 높게 설정하면 이미지 구조가 변경되거나 환각을 일으킬 수 있습니다. 📊 성능 벤치마크 실제 테스트 데이터 기반: GPUOutput ResolutionTimeNVIDIA RTX 5070 Ti1024 x 17928 ~ 9 sec 📝 사용 팁 메모리 관리: VRAM이 매우 제한된 경우, 백그라운드에 다른 큰 모델이 로드되지 않도록 하세요. 프롬프팅: Qwen 텍스트 인코더를 사용하므로 자연어 이해 능력이 뛰어납니다. 상세하고 문장 기반의 프롬프트가 매우 잘 작동합니다. 문제 해결: 이미지 세부 사항이 깨지거나 "태운 것 같아 보이면", 두 번째 KSampler의 denoise 값을 약간 낮춰보세요.