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# Z-Image-Turbo ComfyUI ワークフロー例
> Z-Image-Turbo は、蒸留済みの 6B パラメーターを備えた高効率画像生成モデルであり、サブセカンド（1秒未満）の推論遅延を実現します。
**Z-Image（造相）** は、アリババグループの通義実験室（Tongyi Lab）が開発した、強力かつ極めて効率的な画像生成モデルで、**6B** のパラメーターを有します。このモデルは、**スケーラブル・シングルストリーム DiT**（S3-DiT）アーキテクチャを採用しており、テキスト、視覚的セマンティックトークン、および画像VAEトークンをシーケンスレベルで連結し、統一された入力ストリームとして処理することで、パラメーター効率を最大化しています。
**モデルのバリエーション**：
* 🚀 **Z-Image-Turbo** — 蒸留済みのバージョンで、わずか **8 NFEs**（関数評価回数）で、業界トップクラスの競合モデルと同等またはそれを上回る性能を発揮します。企業向けH800 GPUでは**サブセカンド（1秒未満）の推論遅延**を達成し、**16GB VRAMのコンシューマー向けGPU**でも動作可能です。
* 🧱 **Z-Image-Base** — コミュニティ主導のファインチューニングやカスタム開発に適した、非蒸留の基盤モデルです。
* ✍️ **Z-Image-Edit** — 画像編集タスクに特化してファインチューニングされたバリエーションで、優れた指示追随能力を備えています。
**モデルの主な特長**：
* **写真級の高品質出力**：優れた美的品質を維持しつつ、写真のようにリアルな画像生成を実現
* **正確な中英バイリンガルテキストレンダリング**：複雑な中国語および英語テキストを高精度でレンダリング可能
* **プロンプト強化および推論機能**：プロンプトエンハンサーにより、モデルに推論能力が付与されます
* **サブセカンド（1秒未満）の高速推論**：対応ハードウェア上で迅速な画像生成を実現
**関連リンク**：
* [GitHub](https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image)
* [Hugging Face](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo)
## Z-Image-Turbo 文字から画像へのワークフロー
Z-Image-Turbo 文字から画像へのワークフローのJSONファイルをダウンロードします。
このワークフローを ComfyUI Cloud 上で直接実行します。
ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。
* [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
* [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)
このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。\
テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。（デスクトップ版の更新は若干遅れることがあります）
ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の主な原因：
1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
* デスクトップ版は ComfyUI の安定版（Stable Release）をベースとしており、新しいデスクトップ安定版がリリースされると自動的に更新されます。
* [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。
したがって、このドキュメントで記載されているコアノードのうち、一部が利用できない場合は、そのノード機能がまだ最新の安定版に含まれていないためです。次回の安定版リリースをお待ちください。
### Z-Image-Turbo モデルのダウンロード
Z-Image-Turbo 専用のテキストエンコーダーです。
Z-Image-Turbo 専用の拡散モデルです。
Z-Image-Turbo 専用のVAE（変分オートエンコーダー）です。
**Z-Image-Turbo モデルの保存場所**
```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ └── qwen_3_4b.safetensors
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── z_image_turbo_bf16.safetensors
│ └── 📂 vae/
│ └── ae.safetensors
```
## Z-Image-Turbo Fun Union ControlNet ワークフロー
このワークフローでは、Z-Image-Turbo Fun Union ControlNet モデルを用いて、ControlNet を活用した画像生成を行います。参照画像に対してCannyエッジ検出を適用し、その結果をControlNetによる生成プロセスのガイドとして活用します。
Z-Image-Turbo Fun Union ControlNet ワークフローのJSONファイルをダウンロードします。
### ControlNet 用の追加モデル
Z-Image-Turbo 専用のControlNetモデルパッチです。
**モデルの保存場所**
```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ └── qwen_3_4b.safetensors
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── z_image_turbo_bf16.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── ae.safetensors
│ └── 📂 model_patches/
│ └── Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union.safetensors
```