Z-Image Turbo Lora 추론: AI Toolkit LoRA를 ComfyUI에서 실행하여 훈련 일치 결과 얻기

이 워크플로우는 Z-Image Turbo Lora 추론을 AI Toolkit에서 훈련한 LoRA와 함께 RC Z‑Image Turbo (RCZimageTurbo) 커스텀 노드를 통해 실행합니다. RunComfy는 Z-Image Turbo Lora 추론을 위해 이 커스텀 노드를 구축하고 오픈 소스로 공개했습니다—코드는 runcomfy-com GitHub 조직 저장소에서 확인할 수 있습니다.

AI Toolkit (RunComfy Trainer 또는 다른 곳)에서 LoRA를 훈련했는데 Z-Image Turbo Lora 추론 결과가 ComfyUI에서 훈련 미리보기와 비교하여 "틀리게" 보인다면, 이 워크플로우는 훈련과 일치하는 동작으로 돌아가는 가장 빠른 방법입니다.

왜 Z-Image Turbo Lora 추론이 종종 ComfyUI에서 다르게 보이는가

진정한 목표는 Z-Image Turbo Lora 추론을 위한 AI Toolkit 훈련 파이프라인과의 정렬입니다. 대부분의 Z-Image Turbo Lora 추론 불일치는 한 가지 잘못된 조정 때문이 아니라 추론 파이프라인이 변경되기 때문에 발생합니다.

AI Toolkit 훈련 미리보기는 모델 전용 Z-Image Turbo Lora 추론 구현을 통해 생성됩니다. ComfyUI에서는 종종 일반 그래프(또는 다른 LoRA 주입 방법)로 Z-Image Turbo를 재구성한 다음, 단계를 복사하여 훈련 미리보기를 "일치"시키려고 하지만, 동일한 숫자를 사용하더라도 다른 파이프라인이 변경될 수 있습니다.

RCZimageTurbo 커스텀 노드가 하는 일

RC Z‑Image Turbo (RCZimageTurbo) 노드는 Z‑Image‑Turbo 전용 추론 파이프라인을 감싸며(참조 구현은 `src/pipelines/zimage_turbo.py`에서 확인 가능) Z-Image Turbo Lora 추론을 AI Toolkit 훈련 미리보기 파이프라인과 정렬된 상태로 유지합니다.

Z-Image Turbo Lora 추론 워크플로우 사용 방법

1단계: 워크플로우 열기

RunComfy Z-Image Turbo Lora 추론 워크플로우를 엽니다.

2단계: LoRA 가져오기 (2가지 옵션)

• 옵션 A (RunComfy 훈련 결과):

RunComfy → Trainer → LoRA Assets → LoRA 찾기 → ⋮ → LoRA 링크 복사**

• 옵션 B (RunComfy 외부에서 AI Toolkit LoRA 훈련):

LoRA에 대한 직접 .safetensors 다운로드 링크를 복사하여 lora_path에 붙여넣습니다 (이를 ComfyUI/models/loras에 다운로드할 필요는 없습니다).

3단계: Z-Image Turbo Lora 추론을 위한 RCZimageTurbo 커스텀 노드 구성

1. Z-Image Turbo Lora 추론 워크플로우에서 RC Z‑Image Turbo (RCZimageTurbo)를 선택하고 lora_path에 LoRA를 붙여넣습니다

1. Z-Image Turbo Lora 추론을 위한 나머지 매개변수를 구성합니다 (모두 노드 UI에 있습니다):
   • prompt: 주요 텍스트 프롬프트 (훈련 시 사용한 트리거 단어 포함)
   • width / height: 출력 해상도
   • sample_steps: 추론 단계 (Turbo는 일반적으로 낮은 단계)
   • guidance_scale: 가이던스 / CFG
   • seed: 재현을 위한 고정 시드, 탐색을 위한 랜덤 시드
   • seed_mode: 탐색을 위해 randomize (또는 동등한 것) 선택, 재현을 위해 고정 시드 유지
   • lora_scale: LoRA 강도/강화
   • negative_prompt (선택 사항): 샘플링/훈련 중 사용한 경우에만
   • hf_token (선택 사항): 비공개 Hugging Face 자산에서 로드할 때만 필요

훈련 중 샘플링을 커스터마이즈했다면 AI Toolkit에서 사용한 훈련 YAML을 열어 여기에 동일한 값을 반영하세요 (특히 width, height, sample_steps, guidance_scale, seed). RunComfy에서 훈련했다면 Trainer → LoRA Assets에서 LoRA Config를 열어 훈련 미리보기 중 사용한 값을 복사할 수도 있습니다:

4단계: Z-Image Turbo Lora 추론 실행

• Queue/Run 클릭 → 출력은 SaveImage를 통해 자동으로 저장됩니다

Z-Image Turbo LoRA 추론 문제 해결

대부분의 "훈련 미리보기 vs ComfyUI 추론" 문제는 파이프라인 불일치로 인해 발생하며, 단일 잘못된 매개변수 때문이 아닙니다. 훈련과 일치하는 결과를 빠르게 복구하는 방법은 RunComfy의 RCZimageTurbo 커스텀 노드를 통해 추론을 실행하여 LoRA 주입, 전처리, 샘플링을 AI Toolkit 훈련 미리보기와 파이프라인 수준에서 정렬시키는 것입니다.

1. AI Toolkit에서 샘플 미리보기가 훌륭하게 보이는데, 같은 프롬프트 단어가 ComfyUI에서 훨씬 나쁘게 보이는 이유는 무엇인가요? ComfyUI에서 어떻게 이를 재현할 수 있나요?

이렇게 되는 이유

동일한 프롬프트, 단계, CFG, 시드를 사용하더라도 다른 추론 파이프라인(일반 샘플러 그래프 vs 훈련 미리보기 파이프라인)을 사용하면 변경됩니다:

• LoRA가 적용되는 위치 및 방법
• 프롬프트 & 네거티브 프롬프트 처리
• 전처리 기본값
• 리로드 및 캐싱 동작

수정 방법 (권장)

• RCZimageTurbo로 추론을 실행하여 파이프라인이 AI Toolkit 훈련 미리보기와 일치하도록 합니다.
• 훈련 미리보기 값을 정확히 반영하세요: width, height, sample_steps, guidance_scale, seed.
• 훈련 중 사용한 동일한 트리거 단어를 포함하고 lora_scale을 일관되게 유지하세요.

2. ComfyUI에서 Z-Image LoRA를 사용할 때 "lora key not loaded" 메시지가 나타납니다

이렇게 되는 이유

LoRA가 Z-Image Turbo에서 예상하는 대상 모듈과 일치하지 않는 로더나 그래프를 통해 주입되고 있어, 일부 키가 적용되지 않거나 무시됩니다.

수정 방법 (가장 신뢰할 수 있는 방법)

• RCZimageTurbo를 사용하고 노드 내의 lora_path를 통해 LoRA를 로드하세요. 이는 모델 전용, 파이프라인 수준의 LoRA 주입을 수행하여 대부분의 키 불일치 문제를 피합니다.
• 다음을 확인하세요:
  • lora_scale > 0
  • 파일이 .safetensors LoRA인지, 기본 체크포인트가 아닌지
  • 파일이 완전히 다운로드되었는지 (잘리지 않았는지)

3. ai-toolkit z-image-turbo loras 활성화

이렇게 되는 이유

일부 표준 ComfyUI Z-Image Turbo 워크플로우는 ai-toolkit에서 훈련한 Z-Image Turbo LoRA와 완전히 호환되지 않을 수 있습니다.

수정 방법

• RCZimageTurbo를 사용하여 추론을 실행하여 추론 파이프라인이 AI Toolkit 훈련 미리보기 파이프라인과 정렬되도록 합니다.
• 출력 비교 시 RCZimageTurbo를 참조 구현으로 취급하세요.

4. Z-Image Turbo LoKR: "lora key not loaded" 및 가중치 무시됨 (LoRA 작동함)

이렇게 되는 이유 LoKR 어댑터는 표준 LoRA와 다르게 작동하며, ComfyUI의 일부 추론 경로에서는 LoKR 가중치를 조용히 무시할 수 있습니다.

권장 접근 방식

• 훈련과 일치하는 추론을 위해 LoRA를 선호하고 이를 RCZimageTurbo를 통해 실행하세요.
• LoKR을 특정하게 훈련했다면, LoKR을 명시적으로 지원하는 추론 파이프라인을 사용하거나 일관된 결과를 위해 LoRA 변형을 내보내거나 훈련하세요.

5. safetensors 파일이 불완전합니다

이렇게 되는 이유

.safetensors 파일이 부분적으로 다운로드되었거나 손상되었습니다 (종종 리디렉션이나 다운로드 중단으로 인해).

수정 방법

• 직접 .safetensors 파일 URL을 사용하여 다시 다운로드하세요 (페이지 링크는 피하세요).
• 워크플로우 자산을 통해 다운로드할 때, 다운로드가 완전히 완료될 때까지 기다렸다가 추론을 실행하세요.
• 확실하지 않다면 파일 크기를 예상 크기와 비교하세요.

6. 체크포인트 로드 시 모델 유형을 감지할 수 없다는 오류

이렇게 되는 이유

LoRA나 어댑터 파일이 잘못된 로더로 로드되고 있습니다 (예: 기본 모델 체크포인트로 처리됨).

수정 방법

• LoRA를 체크포인트로 로드하지 마세요.
• 항상 RCZimageTurbo의 lora_path를 통해 LoRA를 전달하세요, 이는 파이프라인 수준에서 올바른 로딩 및 주입을 처리합니다.
• 기본 모델, LoRA, 어댑터가 각각 올바른 위치에 로드되었는지 두 번 확인하세요.

지금 Z-Image Turbo Lora 추론 실행하기

RunComfy Z-Image Turbo Lora 추론 워크플로우를 열고, lora_path에 LoRA를 붙여넣고, RCZimageTurbo를 실행하여 ComfyUI에서 훈련 일치 추론을 수행하세요.