Z-Image-Turbo文生图基本安装流程的工作流。

所需模型流程(请手动放入对应文件夹)

节点	文件名	放置路径	下载文件链接
UNet模型加载器	z_image_turbo_bf16.safetensors/z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors	ComfyUI\models\diffusion_models\	https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/blob/main/split_files/diffusion_models/z_image_turbo_bf16.safetensors/ https://huggingface.co/T5B/Z-Image-Turbo-FP8/blob/main/z-image-turbo-fp8-e4m3fn.safetensors
CLIP加载器	qwen_3_4b.safetensors	ComfyUI\models\text_encoders\	https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/blob/main/split_files/text_encoders/qwen_3_4b.safetensors
VAE加载器	ae.safetensors	ComfyUI\models\vae\	https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors/

安装插件节点

1.建议使用git clone命令安装，GitHub插件主页-Code-HTTPS复制-粘贴到你的comfyui文件目录-ComfyUI\custom_nodes>git clone 插件HTTPS 回车,在插件目录下安装插件所需依赖pip install -r requirements.txt(仔细查看插件依赖文件requirements.txt，避免安装破坏你的comfyui环境)。

2.使用ComfyUI-Manager 一键安装-打开 ComfyUI → Manager → 搜索插件名 → Install → 重启 ComfyUI 即可。

节点包名称	GitHub 仓库地址	主要作用	必装/可选
Efficiency Nodes	https://github.com/LucianoCirino/efficiency-nodes-comfyui	高效K采样器 高效加载器	可选
ComfyUI-Easy-Use	https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use	高清修复 细节修复	可选
rgthree-comfy	https://github.com/rgthree/rgthree-comfy	图片对比（滑动对比）	可选
prompt-assistant	https://github.com/yawiii/comfyui_prompt_assistant	百度 智谱 图反推中英文提示词	可选
comfyui-show-text	https://github.com/fairy-root/ComfyUI-Show-Text	实时图片反推显示生成的提示	可选
ComfyUI-Impact-Pack	https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack	更多高级功能	可选

工作流使用方法

1. 将本仓库中的 z-image.json 拖入 ComfyUI 界面
2. 第一次运行会自动提示缺失模型(如果你前面安装全部完成的话)，按提示下载或手动放入对应目录
3. 双击画布搜索 Load Image 节点，上传你的人像原图(反推图片所需)
4. 修改右侧提示词或直接使用自动反推的中文 Tag
5. 生成图片结果自动保存在 ComfyUI\output\文件内

推荐内容

注意力机制加速wel推荐:

wel轮子集合

flash-attn2 快速、内存高效的精确注意力机制，支持 I/O 感知

sageattention2 高效的注意力机制，具有彻底的异常值平滑和线程级 INT4 量化功能

spas_sage_attn 一种无需训练的稀疏注意力机制，可加速任何模型推理

Lora推荐：

Midjourney Luneva Cinematic Lora 添加电影般的氛围和细节

Luneva Cyber + HD Enhancer 添加逼真的赛博朋克风格服饰

图片细节和种子多样性插件推荐：

ComfyUI-Detail-Daemon

Capitan-ConditioningEnhancer

SeedVarianceEnhancer

缓存模型加速：

comfyui-cache-dit

推荐参数（已预设，可自行微调）

• 步数：4-8 步
• CFG：1
• 采样器：dpmpp_2m_sde
• 调度器：sgm_uniform
• 降噪：1

工作流演示 效果图