У нас вы можете посмотреть бесплатно Z-Image Turbo Benchmark! Руководство по моделям FP8, AIO, GGUF, BF16 для матрицы стабильности и C... или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Z-Image Turbo (ZIT) — это перспективная новая модель искусственного интеллекта для генерации изображений, особенно сильная в плане фотореализма. Однако с момента выхода ZIT было выпущено множество различных версий. Это поднимает вопрос: какую модель Z-Image Turbo мне следует скачать? Чтобы помочь вам в этом, я протестировал множество различных версий модели ZIT, чтобы найти оптимальное сочетание производительности и эстетического качества. Я проводил тесты на Mac Mini M4 Pro, Razer Blade 14 с RTX 3080, настольном компьютере с RTX 4070 Ti и настольном ПК с 3090 Ti, с видеопамятью от 8 ГБ до 24 ГБ и оперативной памятью от 16 ГБ до 64 ГБ. Посмотрите полное видео, чтобы найти подходящую модель и настройки для себя, независимо от того, используете ли вы процессор Apple Silicon, ноутбук начального или среднего уровня или высокопроизводительный настольный ПК! Если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте комментарий или присоединитесь к сообществу Discord. Посмотрите все мои другие уроки по ComfyUI – • Generative AI Tutorials [ComfyUI | Stable ... Подписывайтесь на Heibara Ai – / heibara.ai 🌟 Особое поздравление нашему сообществу в Discord 🌟 Присоединяйтесь к обсуждению и станьте частью нашего растущего творческого коллектива в Discord. Ваши идеи обогащают наше сообщество! / discord 🔗 Важные ресурсы Сайт бенчмарка Z-Image Turbo – https://miroleon.github.io/z-image-tu... Слайды – https://miroleon.github.io/comfyui-gu... Матрица стабильности – https://lykos.ai/downloads Z-Image Turbo FP8 AIO – https://huggingface.co/SeeSee21/Z-Ima... Z-Image Turbo BF16 – https://huggingface.co/Comfy-Org/z_im... Z-Image Turbo FP8 (Масштабированное изображение) – https://huggingface.co/Kijai/Z-Image_... Z-Image Turbo Q3_K_S – https://huggingface.co/jayn7/Z-Image-... Z-Image Turbo Q4_K_M – https://huggingface.co/jayn7/Z-Image-... Z-Image Turbo Q5_K_M – https://huggingface.co/jayn7/Z-Image-... Qwen 3 4B – https://huggingface.co/Comfy-Org/z_im... Qwen 4B UD Q2_K_XL – https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-... Qwen 4B UD Q5_K_XL – https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-... Flux VAE – https://huggingface.co/Comfy-Org/z_im... 👨🎨 Встречайте свой Ведущий: Я преподаю искусственный интеллект в искусстве и архитектуре в Рейнско-Вестфальском техническом университете Аахена. В ходе работы с коллективом Heibara Ai мы обнаружили, что генерация изображений в Stable Diffusion дает замечательные результаты, даже с несвязанными входными изображениями. Сегодня я покажу вам, как настроить ComfyUI, улучшить ваши подсказки ИИ и погрузиться в креативную генерацию изображений. ✨ Следите за моими работами Найдите другие мои работы в Instagram – / miroxleon Подписывайтесь на меня в Twitter – / miroxleon Для получения всех остальных ссылок и контактов посетите мой веб-сайт – https://miroleon.de/links Получите мои обои по ссылке https://miroleon.gumroad.com/l/wallpa... 🔍 Разделы 0:00 Введение 1:14 Бенчмарк Z-Image Turbo и сравнение моделей 1:46 Настройки Prompt и KSampler 4:47 Сравнение изображений по эстетическому качеству 9:13 Загрузка модели ZIT и рабочий процесс 10:13 Загрузка пользовательского узла GGUF 11:53 Разбор рабочего процесса Z-Image Turbo GGUF 16:08 Рабочий процесс Z-Image Turbo All-in-One (AIO) 17:40 Z-Image Turbo BF 16 Рабочий процесс 18:00 Масштабированный рабочий процесс Z-Image Turbo FP8 19:47 Распространенные проблемы и ошибки на MacOS с ZIT 20:27 Ошибка KSampler при попытке преобразования в формат Float8 21:00 Ошибка нехватки памяти в бэкенде KSampler MPS 22:03 Создание миниатюры этого видео 23:02 Ограничения теста и бенчмарка 23:47 Эстетическое качество и вариативность в зависимости от начальных значений