/ Модель
Каталог

Характеристики

Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Z-Image-Turbo
Опубликована
19 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

Z-Image-Turbo-INT8-ConvRot-ComfyUI

martin-rizzo
Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

martin-rizzo/Z-Image-Turbo-INT8-ConvRot-ComfyUI — это квантизированная версия диффузионной text-to-image-модели Z-Image-Turbo, разработанной на базе Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo.

1 511скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены21 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации изображений по текстовому описанию, прежде всего в ComfyUI и совместимых приложениях, с акцентом на высокую скорость и сниженное потребление видеопамяти.

Модель использует архитектуру Scalable Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) и содержит около 6 млрд параметров. Применяется квантизация INT8-ConvRot с масштабами FP32 и смешанной точностью BF16 в отдельных слоях. Метод ConvRot вращает веса и активации для подавления выбросов перед квантизацией, что, согласно README, позволяет уменьшить использование VRAM при сохранении хорошего понимания промптов и качества генерации, сопоставимого с исходными весами BF16. Сведения о поддерживаемых языках и размере контекста не указаны.

Для работы требуется файл весов в формате safetensors и ComfyUI версии 0.27.0 или новее; специальные ConvRot-узлы не нужны. Ограничением является экспериментальный характер конвертации, выполненной с помощью утилиты z2comfy, которая может работать нестабильно. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельI.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Z-Image-Turbo INT8-ConvRot (ComfyUI)

This repository provides an INT8-ConvRot quantized version of the Z-Image-Turbo diffusion model. It has been specifically tailored for fast text-to-image generation within ComfyUI (or any other compatible image generation application).

The ConvRot technique applies a rotational transformation to weights and activations, effectively suppressing outliers before INT8 quantization. This process, combined with the quantization itself, enables a significant reduction in VRAM usage while maintaining excellent prompt comprehension and high-quality image generation comparable to the original BF16 weights.

Model Specifications

  • Model Type: Scalable Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)
  • Model Size: 6 Billion (6B) Parameters
  • Base Model: Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
  • Quantization: INT8-ConvRot (FP32 Scales) with Mixed BF16 Precision

Provided Files

  • z_image_turbo_int8_convrot_bf16emixed.safetensors: Quantized model weights in INT8-ConvRot format with FP32 scales, preserving mixed BF16 precision in some layers.

Installation Instructions for ComfyUI

To utilize this checkpoint as a Diffusion Model within your workflow, follow these steps:

  1. Download the "z_image_turbo_int8_convrot_bf16emixed.safetensors" file.
  2. Place the file into the corresponding diffusion models directory of your ComfyUI installation. The path is typically: "ComfyUI/models/diffusion_models/" (or /unet depending on your version).
  3. In the ComfyUI interface, load this file using a standard 'Load Diffusion Model' node.

Note: No special ConvRot-aware custom nodes are required. ComfyUI supports this type of quantization natively starting from version v0.27.0

Production Details

This quantized file was generated from the original checkpoint provided by Tongyi-MAI [Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo]. The conversion was performed using the z2comfy utility with the following command:

./z2comfy.sh Z-Image-Turbo --int8convrot --scales-dtype FP32 --scales-trials 32 --mixed-dtype BF16E --mixed-small

Note: The z2comfy command is an experimental utility developed for personal use. It is not fully polished yet and may present some issues, but it is available for download at: https://github.com/martin-rizzo/ZImageCkptTools

References

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers: рантайм её не загрузит.

Ревизия весов
8455c4c

0 моделей

    Создать бенчмарк