Z-Image De-Turbo LoRA 推理：在 ComfyUI 中進行符合訓練的最低步驟生成

Z-Image De-Turbo LoRA 推理是一個 RunComfy 工作流程，用於在 ComfyUI 中運行 AI Toolkit 訓練的 LoRA 適配器在 Z-Image De-Turbo 上，並具有 符合訓練的 行為。它使用 RC Z-Image De-Turbo (RCZimageDeturbo)——一個開源的 RunComfy 自定義節點，在 管道級別 對齊推理（而不是通用採樣器圖形），同時通過 lora_path 和 lora_scale 應用您的適配器 (source)。

大多數“訓練預覽與 ComfyUI 推理”問題是管道不匹配。RCZimageDeturbo 通過將 Z-Image De-Turbo 通過預覽對齊的推理管道進行路由並在其中應用您的單個 LoRA 來解決這個問題——因此當您需要符合訓練的基準時，請從此工作流程開始並鏡像您的預覽採樣值。參考實現：`src/pipelines/flex1_alpha.py`。

RCZimageDeturbo 自定義節點的功能

RCZimageDeturbo 從 ostris/Z-Image-De-Turbo 加載 De-Turbo 轉換器，將其與 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 的 tokenizer/text encoder/VAE 配對，並明確組裝管道以避免元張量交換問題——然後通過 lora_path / lora_scale 應用您的適配器。參考：`src/pipelines/flex1_alpha.py`

如何使用 Z-Image De-Turbo LoRA 推理工作流程

步驟 1：導入您的 LoRA（2 種選擇）

• 選擇 A（RunComfy 訓練結果）： RunComfy → Trainer → LoRA Assets → 找到您的 LoRA → ⋮ → 複製 LoRA 鏈接
  
• 選擇 B（AI Toolkit LoRA 在 RunComfy 外訓練）： 複製您的 LoRA 的直接 .safetensors 下載鏈接，並將該 URL 粘貼到 lora_path 中（無需下載到 ComfyUI/models/loras 中）。

步驟 2：為 Z-Image De-Turbo LoRA 推理配置 RCZimageDeturbo 自定義節點

在節點 UI 中配置 Z-Image De-Turbo LoRA 推理 的其餘設置：

• prompt：您的文本提示（包括您在訓練期間使用的觸發詞，如果有的話）
• negative_prompt：可選；如果您的預覽採樣未使用負值，請保持空白
• width / height：輸出解析度（為了乾淨的比較，請匹配您的預覽大小；建議使用 32 的倍數）
• sample_steps：推理步驟（De-Turbo 通常需要比“Turbo”風格的圖形更多的步驟；請從您在訓練期間預覽的相同步數開始）
• guidance_scale：指導/CFG 強度（首先匹配您的預覽值，然後進行小幅調整）
• seed：設置固定種子以重現；更改它以探索變化
• lora_scale：LoRA 強度（從您的預覽強度附近開始，然後調整）

訓練對齊提示：鏡像您用於預覽的 AI Toolkit 訓練 YAML 中的採樣值——特別是 width、height、sample_steps、guidance_scale、seed。 如果您在 RunComfy 上進行訓練，請打開 Trainer → LoRA Assets → 配置並將預覽設置複製到節點中。

步驟 3：運行 Z-Image De-Turbo LoRA 推理

• 點擊 Queue/Run → SaveImage 自動將結果寫入您的 ComfyUI 輸出文件夾

Z-Image De-Turbo LoRA 推理故障排除

大多數人在 AI Toolkit 中訓練 Z-Image De‑Turbo LoRA 後遇到的問題來自於 管道不匹配——AI Toolkit 的預覽採樣器與通用 ComfyUI 採樣器圖形不同。

RunComfy 的 RC Z-Image De‑Turbo (RCZimageDeturbo) 自定義節點旨在保持推理與 AI Toolkit 風格的預覽採樣（模型特定的包裝器 + 一致的 LoRA 注入）對齊。在故障排除時，首先通過 RCZimageDeturbo 測試您的 LoRA，然後調整參數。

（1）為什麼在 aitoolkit 中的樣本預覽看起來很棒，但在 ComfyUI 中使用相同的提示詞看起來要差得多？我怎樣才能在 ComfyUI 中複製這一點？

為什麼會發生這種情況

即使您複製相同的提示/步驟/指導/種子，當 ComfyUI 運行的管道與 AI Toolkit 預覽管道不同時，輸出可能會漂移（不同的默認值、條件行為和 LoRA 注入路徑）。

如何修正（符合訓練的方法）

• 通過 RCZimageDeturbo 進行推理，以便模型執行 Z‑Image De‑Turbo 專用推理管道，並通過 lora_path / lora_scale 在該管道內 應用您的 LoRA。
• 在比較時鏡像您在 AI Toolkit 採樣時使用的預覽採樣值：width、height、sample_steps、guidance_scale、seed。
• 保持與訓練時相同的提示格式和觸發詞。

（2）在 ComfyUI 中使用 Z-Image LoRA 時，出現消息 "lora key not loaded"。

為什麼會發生這種情況

這通常意味著 LoRA 通過一條與您訓練的 Z‑Image（De‑Turbo）模塊不匹配的路徑進行注入——最常見的是因為：

• 基礎模型變體 與 LoRA 預期的不匹配，或
• LoRA 的 格式/鍵映射 與您使用的加載器/管道不匹配。

如何修正（可靠選擇）

• 使用管道級 LoRA 注入： 僅通過 RCZimageDeturbo 上的 lora_path 加載適配器（避免在其上疊加額外的 LoRA 加載器路徑）。
• 偏好 Diffusers 格式資產進行管道推理： 如果您混合格式，首先嘗試 Diffusers 版本以進行訓練/管道使用。
• 如果格式不匹配，請轉換 LoRA 權重： 使用已知的 Z‑Image LoRA 權重轉換路徑，使其與您的推理棧預期的格式匹配（Diffusers/管道與 Comfy-native 加載器）。

（3）無法加載配置 "XXXXX"

為什麼會發生這種情況

這通常是由於 不完整的模型下載（您經常會在 Hugging Face 緩存中看到 .incomplete blob）或文件系統/運行時阻止正確緩存，這導致轉換器/配置加載失敗。

如何修正（用戶驗證的下載 + 文件夾構建） 用戶報告的有效方法是下載乾淨的 Turbo 基礎 + De‑Turbo 轉換器，然後在本地組裝完整的文件夾：

• 使用 huggingface-cli download ... --local-dir-use-symlinks False 下載兩個倉庫
• 用 Z-Image-De-Turbo/transformer 文件夾替換 Z-Image-Turbo/transformer
• 指定您的模型路徑（或加載基礎的環境）到結果的完整目錄

基礎加載乾淨後，通過 RCZimageDeturbo 運行推理並匹配預覽採樣值以與 AI Toolkit 預覽進行比較。

現在運行 Z-Image De-Turbo LoRA 推理

打開 RunComfy Z-Image De-Turbo LoRA 推理 工作流程，設置 lora_path，然後運行 RCZimageDeturbo 以保持 ComfyUI 結果與您的 AI Toolkit 訓練預覽對齊。