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Z Image Real Skin workflow | Gerador de Retratos Realistas

Workflow Name: RunComfy/Z-Image-Real-Skin
Workflow ID: 0000...1433
Este workflow avançado ajuda a destacar detalhes realistas da pele em retratos, garantindo que poros, sardas e tons naturais permaneçam visivelmente bonitos. Usa integração inteligente de aceleração turbo e LoRA guiado por realismo para evitar suavização ou superfícies plásticas. Ideal para criadores de moda, beleza e editorial que buscam textura humana autêntica. Você pode controlar a suavidade da luz, contraste e clareza enquanto mantém a renderização de alta resolução. Projetado para artistas que valorizam profundidade genuína e realismo, tornando cada rosto expressivo, rico e fiel à vida.

ComfyUI Z Image Real Skin workflow Workflow

Z Image Real Skin workflow in ComfyUI | Natural Texture Portraits
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  • No missing nodes or models
  • No manual setups required
  • Features stunning visuals

ComfyUI Z Image Real Skin workflow Examples

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Z Image Real Skin workflow: retratos editoriais naturais com textura real da pele#

O workflow Z Image Real Skin é um pipeline ComfyUI pronto para RunComfy que cria retratos editoriais realistas, preservando poros, sardas e linhas finas, evitando um visual plástico e filtrado. Combina extração de imagem-para-prompt com forte orientação textual e sutis acentos LoRA para produzir iluminação natural suave, detalhes faciais maduros e cores de qualidade de revista.

Construído em torno do Z-Image Turbo com codificação de imagem Qwen e extração de prompt Qwen-VL, este workflow ComfyUI Z Image Real Skin ajuda artistas a explorar referências de retratos ocidentais, visuais de personagens com pele natural e estéticas editoriais de alto nível de forma consistente e repetível. Quatro amostradores paralelos oferecem variações lado a lado para que você possa rapidamente escolher a versão com a melhor textura e tom de pele.

Modelos chave no workflow Comfyui Z Image Real Skin#

  • Z-Image Turbo por Comfy-Org. O modelo generativo principal que impulsiona a síntese de imagem com velocidade e retenção de textura nítida. Model card
  • Codificador de texto Qwen-Image para ComfyUI. Fornece condicionamento de texto robusto semelhante ao CLIP alinhado com prompts Qwen, melhorando a adesão a instruções de retrato nuançadas. Model files
  • Qwen-VL Instruct (classe 8B). Um modelo de linguagem de visão usado aqui para analisar um retrato de referência e retornar um prompt conciso em inglês que preserva pistas de identidade e estilo para orientação de imagem-para-prompt.
  • Unfiltered Realism v2 LoRA. Adiciona microtextura e resposta tonal realista, ajudando a evitar suavização excessiva enquanto mantém a pele crível.
  • Kook Zimage Realistic Fantasy Turbo LoRA. Um acento criativo leve e controlável que pode adicionar polimento editorial sem achatar os poros. Model card

Como usar o workflow Comfyui Z Image Real Skin#

Este workflow monta um prompt de alta qualidade, codifica-o com Qwen-Image e renderiza quatro variantes de amostrador em paralelo usando Z-Image Turbo e orientação sutil de LoRA. Comece com uma execução limpa, depois itere ajustando pesos de texto e LoRA ao seu gosto.

  • Entrada de imagem de referência e escalonamento
    • Carregue um retrato em LoadImage (#206). O auxiliar LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2 (#211) normaliza as dimensões para que o analisador veja um sujeito bem enquadrado sem alongamento.
    • A referência não é usada como imagem-para-imagem direta; é inspecionada para extrair um prompt orientador. Se preferir apenas texto-para-imagem, você pode rodar sem uma referência e se basear apenas no seu prompt escrito.
  • Extração e montagem de prompt
    • AILab_QwenVL (#308) analisa o retrato de referência e retorna um prompt compacto em inglês destacando idade, qualidade da pele, cabelo, guarda-roupa e luz. Favorece a textura natural da pele e evita pistas de suavização glamorosa.
    • JjkText (#200) fornece sua direção criativa base para estilo editorial e realismo. JoinStrings (#201) mescla o texto base com o resultado do Qwen-VL para que você obtenha uma única instrução limpa pronta para codificação.
  • Codificação de texto e modelagem de orientação
    • CLIPLoader (#202) carrega o codificador Qwen-Image. CLIPTextEncode (#184) transforma o texto montado em condicionamento para o gerador.
    • FluxGuidance (#166) controla o quão fortemente o modelo deve seguir o texto. ConditioningZeroOut (#165) intencionalmente apaga o lado negativo para reduzir o risco de supressão excessiva que pode apagar poros ou linhas finas.
  • Carregamento de modelo, acentos LoRA e normalização
    • UNETLoader (#337) traz o Z-Image Turbo como o gerador principal.
    • Dois nós Lora Loader (#438 e #439) aplicam Unfiltered Realism v2 e o Kook Zimage Turbo LoRA com força moderada. Juntos, eles incentivam microtextura natural e polimento editorial sem brilho plástico.
    • CFGNorm (#305) estabiliza a orientação para que contraste e cor permaneçam consistentes enquanto você itera.
  • Cabeçotes de amostragem paralela para testes rápidos A/B
    • EmptyLatentImage (#212) define a tela. Quatro ramificações KSampler (#251, #255, #478, #487) são renderizadas de uma vez usando pares de amostrador e agendador distintos.
    • Espere diferenças sutis em granulação, nitidez de borda e atenuação tonal. Use essas ramificações para escolher a versão que mantém o detalhe da pele enquanto permanece lisonjeira.
  • Decodificação e toques finais
    • Cada ramificação decodifica através de VAEDecode (#252, #254, #476, #485) e aplica LayerColor: AutoAdjust (#343, #338, #475, #488) para ajuste suave de exposição e contraste que protege os meios-tons.
    • Nós utilitários TT_img_enc (#497, #495, #496) passam imagens para frente para salvamento. As imagens finais são escritas por SaveImage (#447, #448, #479, #489) com nomes de arquivo claros por amostrador.

Nós chave no workflow Comfyui Z Image Real Skin#

  • AILab_QwenVL (#308)
    • Propósito: Converte um retrato de referência em um prompt conciso que preserva pistas de identidade, guarda-roupa, iluminação e o tema "real skin".
    • Dicas: Use uma referência limpa e bem iluminada. Saídas mais curtas tendem a corresponder a estilos amplos; saídas mais descritivas orientam composição e guarda-roupa mais firmemente.
  • FluxGuidance (#166)
    • Propósito: Equilibra a obediência textual com o prévio do modelo. Valores mais baixos trazem um pouco mais de variação natural para a pele; valores mais altos reforçam a adesão estrita ao prompt.
    • Dicas: Se os poros desaparecerem ou a pele parecer plástica, alivie a orientação. Se o modelo se desviar do guarda-roupa ou iluminação, aumente a orientação.
  • Lora Loader (#438) Unfiltered Realism v2
    • Propósito: Restaura microtextura e curva tonal autêntica.
    • Dicas: Aumente ligeiramente para poros mais secos e nítidos; diminua se granulação ou artefatos menores aparecerem nas bochechas ou testa.
  • Lora Loader (#439) Kook Zimage Realistic Fantasy Turbo
    • Propósito: Adiciona um leve acento editorial e separação de cor mais limpa enquanto mantém o tema "real skin" intacto.
    • Dicas: Aumente para um visual de revista mais brilhante; diminua para um visual mais documental.
  • CFGNorm (#305)
    • Propósito: Normaliza a orientação para que mudanças na força do texto ou peso do LoRA não alterem exposição e saturação.
    • Dicas: Mantenha habilitado ao comparar cabeçotes de amostrador para garantir julgamentos justos A/B.
  • KSampler cabeçotes (#251, #255, #478, #487)
    • Propósito: Quatro amostradores paralelos com diferentes sabores de agendador permitem comparar textura da pele, micro-contraste e comportamento de bokeh de relance.
    • Dicas: Use a ramificação base para realismo equilibrado, tente a ramificação de correspondência de fluxo quando quiser poros nítidos com gradientes suaves, use a ramificação SGM para atenuação mais suave e escolha o agendador beta para tonalidade mais sombria.

Extras opcionais#

  • Comece com referências de luz de janela suave e neutra para os prompts Qwen-VL mais limpos e o tom de pele mais lisonjeiro.
  • Se você estiver direcionando diferentes demografias ou estilos, reescreva o texto base em JjkText (#200) para que o Qwen-VL complemente em vez de contradizer sua intenção.
  • Para controlar a composição, ajuste a proporção de aspecto em EmptyLatentImage (#212) antes da amostragem.
  • Para testes A/B reproduzíveis, copie a mesma semente em todos os nós KSampler, depois varie um fator por vez.
  • Se o VRAM estiver apertado, silencie os nós SaveImage para ramificações que você não precisa e execute apenas um ou dois amostradores por iteração.

Agradecimentos#

Este workflow implementa e se baseia nos seguintes trabalhos e recursos. Agradecemos sinceramente ao RunningHub pela fonte do workflow, ao Comfy-Org pelos arquivos de modelo Z-Image Turbo e Qwen Image ComfyUI, e ao KZZrin pelo Kook Zimage realistic fantasy Turbo LoRA por suas contribuições e manutenção. Para detalhes autoritativos, consulte a documentação e os repositórios originais listados abaixo.

Recursos#

Nota: O uso dos modelos, conjuntos de dados e código referenciados está sujeito às respectivas licenças e termos fornecidos por seus autores e mantenedores.

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