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Z-Image Turbo 无限制生成控制放大一体化镜像

集成文生图、图生图、ControlNet 控制、提示词优化、放大增强等全员破限工作流。

镜像大小
150 GB
当前版本
v2.0
累计部署
513
累计运行
1,075 h
最近更新
2026-03-13

运行环境

框架版本
PyTorch-12.8
CUDA版本
12.8
应用
JupyterLab: 8888
支持卡型
RTX50系RTX40系
+6

Z-Image Turbo 无限制生成控制放大一体化镜像

镜像简介

本镜像集成Z-Image Turbo模型于ComfyUI环境,提供文生图、图生图、ControlNet控制、提示词优化及放大增强等全权限功能,实现从生成到优化的一体化操作。适用于专业设计、内容创作及图像精修等场景,开箱即用。

镜像使用指南

教学视频:

1. 创建实例

租用可选的机器:

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2. 启动后点击 JupyterLab

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3. 在 ComfyUI 路径下打开 Terminal

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根据你的显卡配置和需求,选择对应的启动方式。

方案一:不走提示词润色

适合大多数显卡配置,通用推荐。

复制以下启动命令并运行:

cd /workspace/ComfyUI && source myenv/bin/activate && python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --lowvram

方案二:走提示词润色(Q5 版本)

Q5 提示词润色模型适合大多数显卡配置,可作为通用选择。

复制以下启动命令并运行:

pkill -f koboldcpp || true
nohup /workspace/kobold_server/koboldcpp-linux-x64 /workspace/llm_models/zengineer_v4/Qwen3-4b-Z-Image-Engineer-V4-Q5.gguf --port 1234 --usevulkan --threads 16 --contextsize 4096 > /workspace/kobold_server/kobold.log 2>&1 &
cd /workspace/ComfyUI && source myenv/bin/activate && python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --lowvram

方案三:走提示词润色(BF16 版本)

BF16 提示词润色模型对显存和性能要求更高,更建议使用 4090、5090 这类高性能显卡。

复制以下启动命令并运行:

pkill -f koboldcpp || true
nohup /workspace/kobold_server/koboldcpp-linux-x64 /workspace/llm_models/zengineer_v4/Qwen3-4b-Z-Image-Engineer-V4-F16.gguf --port 1234 --usevulkan --threads 16 --contextsize 4096 > /workspace/kobold_server/kobold.log 2>&1 &
cd /workspace/ComfyUI && source myenv/bin/activate && python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --lowvram

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4. 点击 ComfyUI 启动进入

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5. 点击左侧文件夹,选择想要运行的工作流

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版本日志
v2.0最新
2026-03-12
v1.0
2026-03-12
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