Où dois-je mettre qwen_3_4b.safetensors pour que le nœud le trouve ?

Placez qwen_3_4b.safetensors dans ComfyUI/models/text_encoders, puis redémarrez ComfyUI. Vérifiez que le nom de fichier correspond exactement et que le nœud Z-Image Turbo pointe vers le bon encodeur si un sélecteur est disponible.

Comment obtenir des résultats reproductibles avec le même prompt ?

Définissez une graine fixe dans le nœud Z-Image Turbo au lieu d’utiliser l’aléatoire (-1). Gardez la résolution et les contrôles d’échantillonnage identiques ; relancez ensuite pour reproduire la même image, ou faites des variantes contrôlées en ne changeant qu’un paramètre à la fois.

Je manque de VRAM ou la génération est lente. Que dois-je changer ?

Baissez la résolution, réduisez la taille de lot (si exposée) et gardez un nombre de steps modéré. Ces changements réduisent la mémoire et le temps tout en conservant l’essentiel de la qualité visuelle pour les brouillons.

Mes images ne s’enregistrent pas. Comment résoudre les problèmes de SaveImage ?

Ouvrez le nœud SaveImage et confirmez que le dossier de sortie est valide et accessible en écriture. Ajustez le préfixe du nom de fichier si nécessaire, puis relancez la file d’attente. Sur certains systèmes, créer manuellement le dossier de sortie peut résoudre des problèmes de droits ou de chemin.

AI on the Lot 2026 - Z-Image Turbo - t2i

Ce template est un workflow texte-vers-image compact basé sur le générateur Z-Image Turbo, conçu pour passer du prompt à la sortie avec un minimum de configuration. Au cœur du template se trouve un nœud personnalisé Z-Image Turbo T2I (id f2fdebf6-dfaf-43b6-9eb2-7f70613cfdc1) qui encapsule l’encodage texte et la génération d’image, associé à un nœud SaveImage pour l’export PNG et un MarkdownNote pour l’aide intégrée. Le template est configuré pour utiliser les poids de l’encodeur texte Qwen 3 4B (qwen_3_4b.safetensors) pour le conditionnement du prompt.

Techniquement, le nœud Z-Image Turbo gère toute la génération : il prend votre prompt (et un prompt négatif optionnel), l’encode avec l’encodeur texte spécifié, puis lance le sampler interne du modèle pour produire un tenseur image. Ce tenseur est transmis directement à SaveImage, qui exporte les PNG dans le dossier output de ComfyUI avec le préfixe de nom de fichier configuré. Comme tout est encapsulé dans un seul nœud, vous obtenez un pipeline T2I propre et fiable, facile à itérer : modifiez prompt, résolution, seed et contrôles de sampling au même endroit, puis sauvegardez des sorties cohérentes et reproductibles.

API

Utiliser ce workflow depuis le code

Chaque workflow Comfy est un graphe JSON. Le contenu ci-dessous est ce workflow, exactement comme ComfyUI l’exécute — récupérez-le depuis l’URL, gardez-le dans le contrôle de version, ou chargez-le dans ComfyUI et exécutez-le nœud par nœud.

8e090ccf5a29.json

Récupération du JSON du workflow…

Exécutez-le depuis TypeScript ou Python avec le Comfy SDK. Le même code cible Comfy Cloud ou un ComfyUI auto-hébergé — seule l’URL de base change.

// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk

// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";

const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");

Le SDK prend un workflow au format API : ouvrez ce workflow dans ComfyUI et utilisez Fichier → Exporter le workflow (API).

L’accès à l’API Comfy Cloud nécessite un forfait avec clé API.

Docs SDK Obtenir une clé API

FAQ

Questions Fréquentes