Z-Image Turbo FP8 Hires Workflow (Low VRAM Optimized)

Dit is een hoge-efficiëntie ComfyUI workflow ontworpen specifiek voor gebruikers met weinig VRAM. Door gebruik te maken van FP8 Quantized Models en Latent Upscale technologie, genereert het snel hoge-resolutie afbeeldingen (1024x1792) terwijl het gebruik van bronnen minimaliseert. 📂 Benodigde Modellen & Downloads Om ervoor te zorgen dat de workflow correct functioneert, downloadt u de volgende modellen en plaats ze in uw respectievelijke ComfyUI mappen: 1. UNet Model (Plaats in models/unet/) Bestandsnaam: z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors Download: HuggingFace - Z-Image-Turbo-FP8 2. CLIP / Text Encoder (Plaats in models/clip/) Bestandsnaam: qwen3-4b-fp8-scaled.safetensors Download: HuggingFace - Qwen3-4B-FP8 ⚙️ Belangrijk Instellingen & Configuratie Deze workflow werkt op een 2-Pass systeem. Houd zich aan de volgende instellingen voor de beste resultaten: 🔹 Fase 1: Base Generatie Latent Size: Genereert op een lagere initiële resolutie (bijv., 512x896) om rekenbronnen te besparen. 🔹 Fase 2: Latent Upscale Upscale Methode: Gebruikt LatentUpscaleBy. Schaalfactor: Standaard is 2 (resulteert in een eindoutput van 1024x1792). 🔹 Fase 3: Hires Fix (Refiner) Deze stap is cruciaal voor beeldhelderheid en details: Sampler: res_multistep (Sterk Aanbevolen). Denoise: Aanbevolen bereik 0.5 - 0.6. < 0.5: Veranderingen zijn minimaal; het beeld kan lichtelijk wazig blijven. > 0.6: Voegt meer details toe, maar het instellen hiervan te hoog kan de beeldstructuur veranderen of hallucinaties veroorzaken. 📊 Prestatie Benchmark Gegevens gebaseerd op werkelijke tests: GPUOutput ResolutieTijdNVIDIA RTX 5070 Ti1024 x 17928 ~ 9 sec 📝 Gebruikstips Geheugenbeheer: Als u zeer beperkt bent in VRAM, zorg ervoor dat geen andere grote modellen in de achtergrond worden geladen. Prompting: Omdat dit de Qwen tekstencoder gebruikt, heeft het sterke begrip van natuurlijke taal. Gedetailleerde, zins-gebaseerde prompts werken zeer goed. Probleemoplossing: Als u merkt dat de beelddetails afbreken of er "verbrand" uitzien, probeer dan de denoise waarde in de tweede KSampler iets te verlagen.