Z-Image De-Turbo LoRA 推理：在 ComfyUI 中实现训练匹配的最小步骤生成

Z-Image De-Turbo LoRA 推理是一个 RunComfy 工作流，用于在 ComfyUI 中以 训练匹配 的行为运行 AI Toolkit 训练的 LoRA 适配器在 Z-Image De-Turbo 上。它使用 RC Z-Image De-Turbo (RCZimageDeturbo) ——一个开源的 RunComfy 自定义节点，在 管道级别上对齐推理（而不是通用采样器图），同时通过 lora_path 和 lora_scale 应用您的适配器（source）。

大多数“训练预览与 ComfyUI 推理”问题是管道不匹配。RCZimageDeturbo 通过在预览对齐的推理管道中路由 Z-Image De-Turbo 并在其中应用您的单个 LoRA 来解决这一问题——所以当您需要训练匹配的基线时，请从此工作流开始，并镜像您的预览采样值。参考实现：`src/pipelines/flex1_alpha.py`。

RCZimageDeturbo 自定义节点的作用

RCZimageDeturbo 从 ostris/Z-Image-De-Turbo 加载 De-Turbo 变压器，与 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 的分词器/文本编码器/VAE 配对，并显式组装管道以避免元张量交换问题——然后通过 lora_path / lora_scale 应用您的适配器。参考：`src/pipelines/flex1_alpha.py`

如何使用 Z-Image De-Turbo LoRA 推理工作流

第一步：导入您的 LoRA（2 种选择）

• 选项 A（RunComfy 训练结果）： RunComfy → Trainer → LoRA Assets → 找到您的 LoRA → ⋮ → 复制 LoRA 链接
  
• 选项 B（AI Toolkit LoRA 在 RunComfy 之外训练）： 复制您的 LoRA 的直接 .safetensors 下载链接，并将该 URL 粘贴到 lora_path 中（无需下载到 ComfyUI/models/loras 中）。

第二步：为 Z-Image De-Turbo LoRA 推理配置 RCZimageDeturbo 自定义节点

为 Z-Image De-Turbo LoRA 推理 配置其余设置（全部在节点 UI 中）：

• prompt：您的文本提示（包括您在训练期间使用的触发词，如果有的话）
• negative_prompt：可选；如果您的预览采样没有使用负面提示，则保持为空
• width / height：输出分辨率（为了干净的对比，请匹配您的预览大小；推荐使用 32 的倍数）
• sample_steps：推理步骤（De-Turbo 通常需要比“Turbo”样式图更多的步骤；从您在训练期间预览的相同步骤数开始）
• guidance_scale：指导/CFG 强度（先匹配您的预览值，然后小幅调整）
• seed：设置一个固定的种子以进行重现；更改它以探索变化
• lora_scale：LoRA 强度（从接近您的预览强度开始，然后调整）

训练对齐提示：镜像您用于预览的 AI Toolkit 训练 YAML 中的采样值——特别是 width、height、sample_steps、guidance_scale、seed。 如果您在 RunComfy 上进行训练，打开 Trainer → LoRA Assets → 配置并将预览设置复制到节点中。

第三步：运行 Z-Image De-Turbo LoRA 推理

• 点击 Queue/Run → SaveImage 自动将结果写入您的 ComfyUI 输出文件夹

Z-Image De-Turbo LoRA 推理故障排除

大多数人在 AI Toolkit 中训练 Z-Image De-Turbo LoRA 后遇到的问题来自 管道不匹配 —— AI Toolkit 的预览采样器与通用 ComfyUI 采样器图不同。

RunComfy 的 RC Z-Image De-Turbo (RCZimageDeturbo) 自定义节点旨在保持推理 管道与 AI Toolkit 风格预览采样对齐（模型特定包装器 + 一致的 LoRA 注入）。在故障排除时，首先通过 RCZimageDeturbo 测试您的 LoRA，然后调整参数。

（1）为什么在 aitoolkit 中的样本预览看起来很棒，但在 ComfyUI 中相同的提示词看起来要差得多？如何在 ComfyUI 中重现这种效果？

为什么会这样

即使您复制相同的提示/步骤/指导/种子，当 ComfyUI 运行的管道与 AI Toolkit 预览管道不同（不同的默认值、条件行为和 LoRA 注入路径）时，输出可能会漂移。

如何修复（训练匹配方法）

• 通过 RCZimageDeturbo 运行推理，以便模型执行 Z-Image De-Turbo 特定推理管道并通过 lora_path / lora_scale 在该管道内应用您的 LoRA。
• 在比较时镜像您在 AI Toolkit 采样期间使用的预览采样值：width、height、sample_steps、guidance_scale、seed。
• 保持您训练时使用的相同提示格式和触发词。

（2）在 ComfyUI 中使用 Z-Image LoRA 时，出现消息 "lora key not loaded"

为什么会这样

这通常意味着 LoRA 正在通过与您训练的 Z-Image（De-Turbo）模块不匹配的路径进行注入——最常见的是因为：

• 基础模型变体与 LoRA 期望的不匹配，或者
• LoRA 格式/键映射与您正在使用的加载器/管道不匹配。

如何修复（可靠选项）

• 使用管道级 LoRA 注入： 仅通过 RCZimageDeturbo 上的 lora_path 加载适配器（避免在其上堆叠额外的 LoRA 加载器路径）。
• 优先选择用于管道推理的 Diffusers 格式资产： 如果您混合使用格式，请首先尝试 Diffusers 版本进行训练/管道使用。
• 如果格式不匹配，转换 LoRA 权重： 使用已知的 Z-Image LoRA 权重转换路线，以便它们与您的推理堆栈（Diffusers/管道与 Comfy 本机加载器）期望的格式匹配。

（3）无法加载配置“"XXXXX"

为什么会这样

这通常是由于 模型下载不完整（您通常会在 Hugging Face 缓存中看到 .incomplete blob）或阻止正确缓存的文件系统/运行时导致的，这会导致变压器/配置加载失败。

如何修复（用户验证的下载 + 文件夹构建） 用户报告的有效方法是下载一个干净的 Turbo 基础 + De-Turbo 变压器，然后在本地组装一个完整的文件夹：

• 使用 huggingface-cli download ... --local-dir-use-symlinks False 下载两个仓库
• 用 Z-Image-De-Turbo/transformer 文件夹替换 Z-Image-Turbo/transformer
• 将您的模型路径（或加载基础的环境）指向结果的完整目录

在基础加载干净后，通过 RCZimageDeturbo 运行推理，并匹配预览采样值以与 AI Toolkit 预览进行比较。

现在运行 Z-Image De-Turbo LoRA 推理

打开 RunComfy Z-Image De-Turbo LoRA 推理 工作流，设置 lora_path，并运行 RCZimageDeturbo 以保持 ComfyUI 结果与您的 AI Toolkit 训练预览对齐。