multiple SDNQ-quantizedモデルのオプションで高速なAI画像生成のためのネイティブデスクトップアプリケーション*。 速度最適化(デフォルト)、品質最適化、またはベースモデルの間で選択します。 テキスト・ツー・イメージ、イメージ・ツー・イメージ・トランスフォーメーション、マスクベースの編集によるインペインティングをサポートします。

アーキテクチャの概要

正確なテキストと被写体レンダリング。 より良いレンダリングのためのMOAP(すべての(負)プロンプトの母)が含まれています。

お問い合わせ

⚡ モデル選択

新しい*: 上級設定セクションでお好みのモデルを選択してください!

| 機種 | 仕様 | 仕様 | 仕様 | 仕様 | 仕様 | 仕様 | 仕様 | |----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |Disty0/Z-Image-Turbo-SDNQ ◀ | デフォルト - 4 ビット SDNQ は速度のために定量化 | 速度 | 〜4GB | 〜3GB | |Abrahamm3r/Z-Image-SDNQ | 4bit SDNQ 定量化(@Abrahamm3r) | 品質 | 〜4GB | 〜3GB | |Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo | ベースモデル・全精度 | バランス | 6GB | ～ 5GB |

**注記: Disty0 と Abrahamm3r の両方のモデルは SDNQ 4 ビットの定量を使用します。 Abrahamm3rは出力品質を優先しながら、Disti0はより速い生成を優先します。

モデルを切り替える方法

1. アプリケーションを起動する

Processed Electric Sheep Dreams

A native desktop application for fast AI image generation with multiple SDNQ-quantized model options. Choose between speed-optimized (default), quality-optimized, or base models. Supports Text-to-Image, Image-to-Image transformation, and Inpainting with mask-based editing.

Architecture Overview

graph TD
    User[User Input] -->|Prompt & Settings| App[Desktop UI]
    App -->|Model Selection| Chooser{Model Chooser}
    
    Chooser -->|Default: Speed| Model1[Disty0/Z-Image-Turbo-SDNQ]
    Chooser -->|Quality| Model2[Abrahamm3r/Z-Image-SDNQ]
    Chooser -->|Base| Model3[Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo]
    
    Model1 --> VN[VRAM Optimizer]
    Model2 --> VN
    Model3 --> VN
    
    VN -->|Load & Offload| Pipeline[Z-Image Pipeline]
    
    subgraph "Neural Engine"
        Pipeline -->|SDNQ Quant*| Transformer[Transformer Model]
        Pipeline -->|Smart Masking| Inpaint[Inpainting Logic]
    end
    
    Transformer -->|Latents| VAE[VAE Decoder]
    VAE -->|Raw Image| Post[Post-Processing]
    Post -->|Color Match/Edge Blend| Upscaler{Upscale?}
    
    Upscaler -->|Yes| SR[Swin2SR 2x]
    Upscaler -->|No| Output
    SR --> Output[Final Image + Metadata]
    
    Output --> Gallery[Gallery View]
    
    style Chooser fill:#ff6b6b
    style Model1 fill:#ffd93d
    style Model2 fill:#ff6b6b
    
    Note1[*SDNQ on quantized models]

With accurate text and subject rendering. Includes a MOAP (Mother of All (negative) Prompts) for better rendering.

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⚡ Model Selection

NEW: Choose your preferred model in the Advanced Configuration section!