Z Image Real Skin workflow | Générateur de Portraits Réalistes

Z Image Real Skin workflow : portraits éditoriaux naturels avec texture de peau réelle#

Le workflow Z Image Real Skin est un pipeline ComfyUI prêt à l'emploi pour créer des portraits éditoriaux réalistes qui conservent les pores, les taches de rousseur et les rides fines tout en évitant les looks plastiques et filtrés. Il combine l'extraction d'image à partir de texte avec un guidage textuel fort et des accents LoRA subtils pour produire un éclairage naturel doux, des détails faciaux matures et une couleur de qualité magazine.

Construit autour de Z-Image Turbo avec encodage d'image Qwen et extraction de prompt Qwen-VL, ce workflow ComfyUI Z Image Real Skin aide les artistes à explorer les références de portrait occidental, les looks de personnage à peau naturelle et les esthétiques éditoriales haut de gamme de manière cohérente et répétable. Quatre échantillonneurs parallèles offrent des variations côte à côte pour que vous puissiez rapidement choisir la version avec la meilleure texture et tonalité de peau.

Modèles clés dans le workflow Comfyui Z Image Real Skin#

• Z-Image Turbo par Comfy-Org. Le modèle génératif principal qui stimule la synthèse d'image avec vitesse et rétention de texture nette. Model card
• Qwen-Image encodeur de texte pour ComfyUI. Fournit un conditionnement textuel robuste de type CLIP aligné avec les prompts Qwen, améliorant l'adhérence aux instructions de portrait nuancées. Model files
• Qwen-VL Instruct (8B class). Un modèle de vision-langage utilisé ici pour analyser un portrait de référence et retourner un prompt concis en anglais qui préserve les indices d'identité et le style pour le guidage image-à-prompt.
• Unfiltered Realism v2 LoRA. Ajoute de la microtexture et une réponse tonale réaliste, aidant à éviter le lissage excessif tout en gardant la peau crédible.
• Kook Zimage Realistic Fantasy Turbo LoRA. Un accent créatif léger et contrôlable qui peut ajouter une touche éditoriale sans aplatir les pores. Model card

Comment utiliser le workflow Comfyui Z Image Real Skin#

Ce workflow assemble un prompt de haute qualité, l'encode avec Qwen-Image, et rend quatre variantes d'échantillonneur en parallèle en utilisant Z-Image Turbo et un guidage LoRA subtil. Commencez par une exécution propre, puis itérez en ajustant les poids du texte et du LoRA à votre goût.

• Entrée et mise à l'échelle de l'image de référence
  • Chargez un portrait dans LoadImage (#206). L'outil LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2 (#211) normalise les dimensions pour que l'analyseur voie un sujet bien cadré sans étirement.
  • La référence n'est pas utilisée comme image-à-image directe; elle est inspectée pour extraire un prompt de guidage. Si vous préférez le texte-à-image pur, vous pouvez exécuter sans référence et vous fier uniquement à votre prompt écrit.
• Extraction et assemblage de prompt
  • AILab_QwenVL (#308) examine le portrait de référence et retourne un prompt compact en anglais mettant en évidence l'âge, la qualité de la peau, les cheveux, la garde-robe et la lumière. Il privilégie la texture naturelle de la peau et évite les indices de lissage glamour.
  • JjkText (#200) fournit votre direction créative de base pour le style éditorial et le réalisme. JoinStrings (#201) fusionne le texte de base avec le résultat de Qwen-VL pour que vous obteniez une instruction unique et claire prête à être encodée.
• Encodage de texte et façonnage de guidage
  • CLIPLoader (#202) charge l'encodeur Qwen-Image. CLIPTextEncode (#184) transforme le texte assemblé en conditionnement pour le générateur.
  • FluxGuidance (#166) contrôle la force avec laquelle le modèle doit suivre le texte. ConditioningZeroOut (#165) efface intentionnellement le côté négatif pour réduire le risque de suppression excessive qui peut effacer les pores ou les lignes fines.
• Chargement de modèle, accents LoRA et normalisation
  • UNETLoader (#337) intègre Z-Image Turbo comme générateur principal.
  • Deux nœuds Lora Loader (#438 et #439) appliquent Unfiltered Realism v2 et le Kook Zimage Turbo LoRA avec une force modérée. Ensemble, ils encouragent la microtexture naturelle et la touche éditoriale sans éclat plastique.
  • CFGNorm (#305) stabilise le guidage pour que le contraste et la couleur restent cohérents à mesure que vous itérez.
• Têtes d'échantillonnage parallèles pour des tests A/B rapides
  • EmptyLatentImage (#212) définit la toile. Quatre branches KSampler (#251, #255, #478, #487) rendent en même temps en utilisant des paires d'échantillonneur et de planificateur distinctes.
  • Attendez-vous à des différences subtiles dans le grain, la netteté des bords et le roulement tonal. Utilisez ces branches pour choisir la version qui conserve les détails de la peau tout en restant flatteuse.
• Décodage et finitions
  • Chaque branche décode via VAEDecode (#252, #254, #476, #485) et applique LayerColor: AutoAdjust (#343, #338, #475, #488) pour un ajustement doux de l'exposition et du contraste qui protège les tons moyens.
  • Les nœuds utilitaires TT_img_enc (#497, #495, #496) transmettent les images pour l'enregistrement. Les images finales sont enregistrées par SaveImage (#447, #448, #479, #489) avec des noms de fichiers clairs par échantillonneur.

Nœuds clés dans le workflow Comfyui Z Image Real Skin#

• AILab_QwenVL (#308)
  • Objectif : Convertit un portrait de référence en un prompt concis qui préserve les indices d'identité, la garde-robe, l'éclairage et le brief "real skin".
  • Conseils : Utilisez une référence propre et bien éclairée. Les sorties plus courtes penchent vers des correspondances de style larges; les sorties plus descriptives dirigent plus étroitement la composition et la garde-robe.
• FluxGuidance (#166)
  • Objectif : Équilibre l'obéissance textuelle avec le modèle antérieur. Les valeurs plus basses introduisent un peu plus de variance naturelle dans la peau; les valeurs plus élevées imposent une adhérence plus stricte au prompt.
  • Conseils : Si les pores s'estompent ou si la peau semble plastique, baissez le guidage. Si le modèle s'éloigne de la garde-robe ou de l'éclairage, augmentez le guidage.
• Lora Loader (#438) Unfiltered Realism v2
  • Objectif : Restaure la microtexture et la courbe tonale authentique.
  • Conseils : Augmentez légèrement pour des pores plus secs et nets; réduisez si le grain ou des artefacts mineurs apparaissent sur les joues ou le front.
• Lora Loader (#439) Kook Zimage Realistic Fantasy Turbo
  • Objectif : Ajoute un léger accent éditorial et une séparation des couleurs plus propre tout en gardant le brief "real skin" intact.
  • Conseils : Augmentez pour une ambiance de magazine plus brillante; réduisez pour un look plus documentaire.
• CFGNorm (#305)
  • Objectif : Normalise le guidage pour que les changements de force du texte ou de poids LoRA ne modifient pas l'exposition et la saturation.
  • Conseils : Gardez activé lors de la comparaison des têtes d'échantillonneur pour garantir des jugements A/B équitables.
• Têtes KSampler (#251, #255, #478, #487)
  • Objectif : Quatre échantillonneurs parallèles avec différentes saveurs de planificateur vous permettent de comparer la texture de la peau, le micro-contraste et le comportement du bokeh en un coup d'œil.
  • Conseils : Utilisez la branche de base pour un réalisme équilibré, essayez la branche assortie au flux lorsque vous voulez des pores nets avec des gradients doux, utilisez la branche SGM pour un roulement plus doux, et choisissez le planificateur beta pour une tonalité plus sombre.

Extras optionnels#

• Commencez par des références de lumière de fenêtre neutres et douces pour les prompts Qwen-VL les plus propres et le ton de peau le plus flatteur.
• Si vous ciblez différents démographiques ou styles, réécrivez le texte de base dans JjkText (#200) afin que Qwen-VL complète plutôt que contredise votre intention.
• Pour contrôler la composition, ajustez le ratio d'aspect dans EmptyLatentImage (#212) avant l'échantillonnage.
• Pour des tests A/B reproductibles, copiez la même graine sur tous les nœuds KSampler, puis variez un facteur à la fois.
• Si la VRAM est limitée, désactivez les nœuds SaveImage pour les branches dont vous n'avez pas besoin et exécutez seulement un ou deux échantillonneurs par itération.

Remerciements#

Ce workflow met en œuvre et s'appuie sur les travaux et ressources suivants. Nous remercions sincèrement RunningHub pour la source du workflow, Comfy-Org pour les fichiers de modèle Z-Image Turbo et Qwen Image ComfyUI, et KZZrin pour le Kook Zimage realistic fantasy Turbo LoRA pour leurs contributions et leur maintenance. Pour des détails autorisés, veuillez consulter la documentation et les dépôts originaux liés ci-dessous.

Ressources#

• RunningHub/RunningHub workflow source
  • Docs / Notes de version : RunningHub post
• Comfy-Org/Z-Image Turbo model files
  • Hugging Face : Comfy-Org/z_image_turbo
• Comfy-Org/Qwen Image ComfyUI model files
  • Hugging Face : Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI
• KZZrin/Kook Zimage realistic fantasy Turbo LoRA
  • Hugging Face : KZZrin/kook_zturbo

Note : L'utilisation des modèles, ensembles de données et codes référencés est soumise aux licences et termes respectifs fournis par leurs auteurs et mainteneurs.