z-image-turboをComfyUIで使うためのワークフローを配布します。最適パラメータが設定済みなので、ダウンロードしてすぐに使えます。
ワークフローの特徴
- z-image-turbo向けに最適化された設定（8ステップ、euler、CFG=1.0）
- 8ステップで高速生成
- プロンプトを入力するだけですぐ使える
導入方法
方法1: JSONファイルをインポート
- 下のワークフローJSONをダウンロード
- ComfyUIを開く
- 画面にJSONファイルをドラッグ&ドロップ（またはメニューから「Load」）
ダウンロード: 準備中
方法2: ワークフロー画像をドラッグ&ドロップ
ComfyUIはPNG画像に埋め込まれたワークフローメタデータを読み取れます。
- 下のワークフロー画像をダウンロード
- ComfyUIの画面にドラッグ&ドロップ
ダウンロード: 準備中
ComfyUIの環境がまだない方はConoHa AI Canvasの始め方ガイドを参照してください。ブラウザからComfyUIを使えます。
ワークフローの構成
このワークフローは以下のノードで構成されています。
ノード一覧
| ノード | 役割 | 設定値 |
|---|---|---|
| CheckpointLoader | z-image-turboモデルの読み込み | z-image-turbo |
| CLIPTextEncode（正） | プロンプト入力 | （ここにプロンプトを書く） |
| CLIPTextEncode（負） | ネガティブプロンプト | 空欄（後述の注意を参照） |
| KSampler | サンプリング | steps=8, sampler=euler, scheduler=ddim_uniform |
| VAEDecode | 画像デコード | — |
| SaveImage | 画像保存 | — |
ワークフロー図
CheckpointLoader
├── MODEL → KSampler
├── CLIP → CLIPTextEncode（正）→ KSampler (positive)
├── CLIP → CLIPTextEncode（負）→ KSampler (negative)
└── VAE → VAEDecode → SaveImage
↑
KSampler (output)
ネガティブプロンプトについて
z-image-turboではネガティブプロンプトは機能しません。
z-image-turboはCFG=1.0で動作する蒸留モデルであり、ネガティブプロンプトの仕組み（Classifier-Free Guidance）が働きません。CLIPTextEncode（負）ノードは空欄のままで問題ありません。
画質の向上にはネガティブプロンプトではなく、正のプロンプトの最適化が有効です。詳しくはプロンプトのベストプラクティスを参照してください。
技術的な補足: ComfyUIのKSamplerノードにはnegative入力が必須のため、空のCLIPTextEncodeノードを接続しています。ネガティブプロンプトの仕組み自体についてはネガティブプロンプト解説で詳しく解説しています。
KSamplerの設定解説
| パラメータ | 値 | 解説 |
|---|---|---|
| steps | 8 | z-image-turboは少ないステップで収束するよう設計されている。増やしても品質はほぼ変わらない |
| sampler_name | euler | 最もシンプルで高速なサンプラー。z-image-turboとの相性が良い |
| scheduler | ddim_uniform | ステップを均等に分割。8ステップの短い推論に最適 |
| cfg | 1.0 | z-image-turboはCFG=1.0で動作するように設計されている。この設定ではネガティブプロンプトは機能しない |
| denoise | 1.0 | txt2img（テキストから画像生成）の場合は1.0 |
パラメータを変えるとどうなる？
- stepsを増やす（12〜20） — わずかにディテールが増えるが、速度が犠牲に。基本は8で十分
- samplerを変える —
dpmpp_2mなど別のサンプラーでも動くが、速度と品質のバランスではeulerが最適 - cfgを変える — z-image-turboでは1.0固定を推奨。変更すると画質が低下する
使い方のヒント
プロンプトの書き方
ワークフローの「CLIPTextEncode（正）」ノードにプロンプトを入力します。
プロンプトの書き方のコツはプロンプトの基本法則で詳しく解説していますが、基本は：
- 先頭に主題を書く
- 中間に補足（服装、ポーズなど）
- 末尾に品質指示（カメラ設定など）
使用例
portrait of a beautiful Japanese woman in her 20s, long black hair, wearing a light blue summer dress, standing in a sunflower field, golden hour lighting, shallow depth of field, 85mm lens, professional photography
画像サイズの変更
デフォルトは1024x1024です。変更する場合は「EmptyLatentImage」ノードの値を修正します。
| 用途 | サイズ | 比率 |
|---|---|---|
| 正方形 | 1024x1024 | 1:1 |
| 横長 | 1280x720 | 16:9 |
| 縦長 | 720x1280 | 9:16 |
| SNS向け | 1080x1080 | 1:1 |
トラブルシューティング
ワークフローが読み込めない
- ComfyUIのバージョンが古い可能性があります。最新版にアップデートしてください
- z-image-turboのモデルファイルがCheckpointsフォルダに配置されているか確認
画質が低い
- stepsが8になっているか確認（極端に少ないと品質が落ちる）
- 画像サイズが小さすぎないか確認（最低でも512x512推奨）
- 正のプロンプトを見直す → プロンプトのベストプラクティス
生成に時間がかかる
- z-image-turboは8ステップで十分。stepsを不必要に増やしていないか確認
- VRAM不足の場合、画像サイズを小さくする
まとめ
- ワークフローJSON / ドラッグ&ドロップ画像の2種類で配布
- 8ステップ、euler、cfg=1.0がz-image-turboの最適設定
- ネガティブプロンプトは機能しない（CFG=1.0のため）。正のプロンプトの最適化で画質を上げる
次のステップ
- プロンプトの書き方を学ぶ → プロンプトの基本法則
- 検証済みのプロンプト知見 → プロンプトのベストプラクティス
- 作例を見たい → プロンプト作例集
- 環境構築から始めたい → ConoHa AI Canvas始め方ガイド
- API化して自動化したい → RunPod Serverlessガイド
