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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
Creative

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

此工作流程是預設設定的自訂擴展。它首先將輸入圖像輸入至Qwen-VL節點，該節點處理圖像以生成詳細描述。然後使用此描述生成新圖像，創建一個圖像到文字再到圖像轉換的無縫循環。該工作流程利用先進的AI模型來確保高品質結果，使其適合創意和專業用例，這些用例需要基於文字描述的詳細圖像生成。

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

此工作流程是為了使用 Z-Image Turbo 模型來提供高品質的圖像放大效果而設計。它支援文字轉圖像（T2I）和圖像轉圖像（I2I）模式，讓用戶能夠提升圖像的解析度和細節。如果最終結果顯得過於銳利，用戶可以調整「blur_str」參數以獲得更自然的視覺效果。此工作流程是 ZImageTurbo Workflows Collection 在 Civitai 上的一部分。

驚人 Z-Photo 工作流程 - v3.0
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驚人 Z-Photo 工作流程 - v3.0

此工作流程是為 Z-Image-Turbo 設計，專注於輕鬆製作出高品質的攝影風格。它包含一個風格選擇器，讓用戶可以從十五種可自訂的圖像風格中選擇，提升生成圖像的多樣性和品質。此工作流程針對專業和普通用戶都進行了優化，提供無縫的體驗，以創造令人驚嘆的攝影輸出。

Z_Image_turbo - 脸部細節增强器 - 图像放大器 - 工作流程 - v2.0
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Z_Image_turbo - 脸部細節增强器 - 图像放大器 - 工作流程 - v2.0

此工作流程旨在使用 Z_Image_turbo 模型來增強面部細節並放大圖像。它利用了 Comfy-Org 在 HuggingFace 上提供的擴散模型來提升圖像質量，特別是針對面部特徵。該工作流程整合了文本編碼器以精煉圖像生成過程，確保高品質輸出。適合用戶用於增強其生成或現有圖像中的面部細節，在保持細節和放大的同時不損失原始上下文。該工作流程是 Civitai 上 ZImageTurbo 工作流程集合的一部分，表明其可靠性和社區支持。

Z-Image Turbo UltraReal
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Z-Image Turbo UltraReal

ComfyUI 工作流程特色 Z-Image Turbo UltraReal，具備超現實效果、雙通道增強以及品質設定。

Z-IMAGE 文字轉圖像 - v1.0
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Z-IMAGE 文字轉圖像 - v1.0

這個工作流程是 ZImageTurbo Workflows 系列的一部分，位於 Civitai 上，可讓用戶將文字提示轉換為圖像。它專為那些想在下載模型之前體驗效果，或當他們的本地電腦無法運行模型的人設計。該工作流程利用先進的 AI 技術，根據文本描述生成圖像，提供了一種便捷的方式，通過 AI 生成的圖像來可視化概念和想法。

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

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

此工作流程旨在整合ZIT（ZImageTurbo）卓越的提示追蹤和高圖像品質能力，以及illustrious-SDXL的藝術強項。它允許用戶利用ZIT的先進功能進行精確的提示管理和卓越的圖像輸出，同時結合illustrious-SDXL廣泛能力中的創意和視覺豐富元素。此工作流程旨在透過合併這兩個強大工具來增強圖像生成過程，從而產生高品質、細節豐富且視覺吸引人的輸出。

驚人 Z-Image 工作流程 - v4.0
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驚人 Z-Image 工作流程 - v4.0

此工作流程是為 Z-Image-Turbo 設計的，專注於輕鬆交付高品質的圖像風格。它包含一個風格選擇器功能，允許用戶從十八種（x2）可自定義的圖像風格中選擇，提升創意過程和輸出品質。該工作流程旨在簡化圖像生成過程，使其對用戶來說更加易用和高效。

Z_image_I2I_controlnet2.1_inpaint - v1.0
Creative

Z_image_I2I_controlnet2.1_inpaint - v1.0

此工作流程為 Civitai 上 ZImageTurbo Workflows 的一部分，能順暢整合 LORA 和 ControlNet 技術，提供商業級的圖像品質。它可支援上至 8K 的渲染，適合高解析度、專業級的圖像輸出。此工作流程著重於圖像填補功能，讓使用者能運用先進的 AI 技術來精細化及增強現有的圖像。LORA 和 ControlNet 的整合，確保了圖像生成及處理過程中的高精確度和品質。

Z-Image All-in-One Creator
Creative

Z-Image All-in-One Creator

這個工作流程是 ComfyUI 中用於圖像生成和操作的全面工具。它提供多種功能，包括文字生成圖像（Txt2Img）、圖像生成圖像（Img2Img）轉換、針對性圖像編輯的內填（Inpainting）、提升圖像分辨率的升級（Upscaling）、用於精確圖像控制的 ControlNet、用於創建圖像不同版本的變體（Image Variation），以及用於改善人像中面部特徵的臉部細節處理（Face Detailer）。該工作流程設計靈活，允許用戶根據其特定需求在 不同模式之間切換。它為用戶提供了一個簡化的介面，以便使用各種 AI 支援的功能來創建、編輯和增強圖像。

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

這個工作流程是 Z-Image Turbo 文字轉圖像管線，設定為乾淨的「一次完成」生成器。它載入 Z-Image Turbo UNet (z_image_)，並提供一個精簡的過程，將文字描述轉換為高品質圖像。這個工作流程旨在提高效率和使用便捷性，使其對用戶來說更容易快速從文字提示生成視覺內容。

Z Image Turbo GGUF - 多樣化 - v2.0
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Z Image Turbo GGUF - 多樣化 - v2.0

此工作流程旨在透過 Z Image Turbo GGUF 模型來增強和自訂圖像生成。它提供多種選項和設定，用於微調輸出，使其成為用戶嘗試不同風格和參數的靈活工具。該工作流程包含自訂節點，允許用戶更有效地控制圖像生成過程，從而實現獨特且個性化的結果。它特別適用於那些一直在嘗試 Z Image 並希望有結構化方法來利用其功能的用戶。

Luneva Infinite Details Z Image Workflow
Creative

Luneva Infinite Details Z Image Workflow

此工作流程開啟了 ZImageTurbo 的全部潛力，用於創建具有無限細節的圖像。它旨在提升生成圖像的品質與複雜度，為用戶提供一個強大的工具以實現電影般的真實感。該工作流程可能整合了先進的技術和設定，以優化圖像生成過程，從而產生高度細節豐富且視覺效果驚人的輸出。它可能包含如精細調整參數、先進的噪聲降低以及強化的細節增強等功能，以實現最終圖像中所需的真實感和細節層次。

GonzaLomo Z-Image Refiner Workflow - CZXL | ZImageTurbo Workflows
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GonzaLomo Z-Image Refiner Workflow - CZXL | ZImageTurbo Workflows

此工作流程是為了與 Z-Image Turbo 模型搭配使用，先生成圖像，然後使用 GonzaLomo V6.0 Photo XL 精細調整圖像。它是一個強大的工具，用於增強和精細調整圖像，利用先進的 AI 模型達到高品質的結果。該工作流程是 Civitai 上 ZImageTurbo Workflows 系列的一部分，表明其與更廣泛的圖像處理工具套件相集成。

ZiT Studio
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ZiT Studio

ZiT Studio 是一款多功能 ComfyUI 工作流程，旨在最大化圖像輸出質量，並解決 r/ComfyUI 和 r/stableDiffusion 社群用戶所發現的限制。它提供了一套全面的特點，包括圖像生成、使用阿里巴巴-PAI 的 ControlnetUnion-2.1 進行內填，無縫切換創建新圖像和內填，潛在空間上掃描，使用 ControlnetUnion 進行磚塊上掃描，使用 SeedVR2 進行上掃描，使用 NAG（負面注意力引導）進行負面提示，使用 Res4Lyf 取樣器 + 排程器進行去噪，以及更多。該工作流程是模塊化的，允許用戶個別啟用或禁用不同組件。選項功能包括 ZStudio LLM Enhancer 和使用 Triton 及 Sageattention 的優化。該工作流程公開可用，允許商業使用，包括圖像、RentCivit、Rent 和 Sell 選項，並且可以創建衍生品和使用不同授權。

zyd232的Z-Image工作流程 - 包含SAM2與SAM3填圖修正 - v1.0
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zyd232的Z-Image工作流程 - 包含SAM2與SAM3填圖修正 - v1.0

此工作流程旨在解決多個LoRAs互相干擾並改變角色外觀的問題。它利用SAM（Segment Anything Model）和LanPaint提供一個強大的填圖解決方案。該工作流程是Civitai上ZImageTurbo工作流程集合的一部分，提供了一個全面的方法來進行圖像生成和編輯，並具有SAM2和SAM3填圖修正等先進功能。它旨在保持角色的一致性並在複雜情況下提升圖像質量。

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

此ComfyUI工作流程是為圖像生成而設計，支援多種模型，包括FLUX、SD（Stable Diffusion）、HiDream、Qwen和Z-Image（提供STD、GGUF和Nunchaku版本）。工作流程需要從GitHub獲取自定義節點：ComfyUI_Eclipse（1.4.1）和Comfy Reg.：ComfyUI_Eclipse（1.4.1）。它允許用戶使用各種AI模型生成高品質圖像，提供模型選擇和自定義的靈活性。該工作流程是Civitai上ZImageTurbo Workflows集合的一部分。

Capitan-ConditioningEnhancer
Tool

Capitan-ConditioningEnhancer

這個 ComfyUI 工作流程是 CLIP/Qwen3-4B 設定條件的後編碼精細調整工具。它透過執行歸一化、注意力機制和 MLP（多層感知器）操作來增強設定條件過程。該工作流程旨在提升 ComfyUI 中設定條件品質和效果，使其特別適用於高階 AI 和機器學習應用。它會歸一化輸入數據，應用注意力機制以專注於相關特徵，並使用 MLP 層進一步精細調整設定條件。

Z-image Turbo Controlnet 工作流程（姿態、深度、Canny）- v1.0
Creative

Z-image Turbo Controlnet 工作流程（姿態、深度、Canny）- v1.0

此工作流程是圍繞 Z-Image Turbo 生成設計的，提供了一種有趣且高效的方式來使用 ControlNet 技術創建圖像。它支持多種 ControlNet 方法，包括姿態、深度和 Canny 邊緣檢測。該工作流程可能整合了這些技術以提升圖像生成品質和對輸出結果的控制。它可能需要特定的模型和設置以獲得最佳性能，為用戶提供了一種結構化的方法來利用 ControlNet 進行圖像合成。

Z-Image Turbo FP8 Hires Workflow (低 VRAM 最佳化)
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Z-Image Turbo FP8 Hires Workflow (低 VRAM 最佳化)

這是一個高效率的 ComfyUI 工作流程，專為低 VRAM 用戶設計。透過利用 FP8 Quantized Models 和 Latent Upscale 技術，它能快速生成高解析度圖像 (1024x1792)，同時保持最低限度的資源使用。 📂 所需模型與下載 為確保工作流程正常運行，請下載以下模型並放置在您的 ComfyUI 資料夾中： 1. UNet 模型 (放置於 models/unet/) 檔案名稱：z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors 下載：HuggingFace - Z-Image-Turbo-FP8 2. CLIP / 文字編碼器 (放置於 models/clip/) 檔案名稱：qwen3-4b-fp8-scaled.safetensors 下載：HuggingFace - Qwen3-4B-FP8 ⚙️ 主要設定與配置 此工作流程運作於 2-Pass 系統。請遵循以下設定以獲得最佳效果： 🔹 階段 1：基礎生成 潛在尺寸：以較低的初始解析度生成 (例如 512x896) 以節省計算資源。 🔹 階段 2：潛在放大 放大方法：使用 LatentUpscaleBy。 縮放因子：預設為 2 (最終輸出為 1024x1792)。 🔹 階段 3：Hires 修復 (Refiner) 此步驟對圖像清晰度和細節至關重要： 取樣器：res_multistep (強烈建議)。 去噪：建議範圍 0.5 - 0.6。 < 0.5：變化極小；圖像可能仍然略顯模糊。 > 0.6：增加更多細節，但設定過高可能改變圖像結構或導致幻覺。 📊 性能基準 基於實際測試數據： GPU輸出解析度時間NVIDIA RTX 5070 Ti1024 x 17928 ~ 9 秒 📝 使用技巧 記憶體管理：如果您極度受限於 VRAM，請確保背景中沒有加載其他大型模型。 提示詞：由於此工作流程使用 Qwen 文字編碼器，它具有強大的自然語言理解能力。詳細的、句子形式的提示詞效果非常好。 問題排除：如果您注意到圖像細節破損或看起來 "燒焦"，請嘗試稍微降低第二個 KSampler 的去噪值。