【ComfyUI】Z-image Baseの使い方｜ZITとの違いも比較

Z-imageとZITの生成画像比較（ファンタジー・実写・サイバーパンク・アニメ）

2026年1月28日にZ-image（元BASE）がリリースされました。

ComfyUIも既に対応したとのことなので、今回はZ-imageの使い方を紹介します。

あとZITと簡単に比較してます。

Z-imageとは？

Z-imageの公式サンプル画像（人物写真・水墨画・料理など多様な作風）

元々Z-Image-Baseとしてリリースが予定されていた新しい画像生成モデルです。

以下のポスト見ると途中でZ-Image-Base=Z-Imageに変わったみたいですが、普通にTurboと区別にもしやすいのでBaseと呼んでいる方が多い気がします。

青龍聖者 (@bdsqlsz) on X
The latest update is the name modification:Z-image-base→Z-image
x.com

・主な特徴

  • 高品質と多様性、強力なプロンプト追従性を重視したフルスペックの基盤画像生成モデルで、写実からアニメまで幅広い表現に対応。
  • 出力の多様性が高く、LoRAやControlNetなど開発用途にも適し、ネガティブプロンプト制御にも優れている。
Tongyi-MAI/Z-Image · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
huggingface.co

ComfyUIのインストール

ComfyUIのインストールがまだの方はこちらを参考にしてみてください

【ComfyUI】の使い方・始め方まとめ｜インストールから基本操作・カスタムノードまで
ComfyUIを始めたいけど、インストール方法がいくつかあってどれを選べばいいか迷う、という方は多いと思います。この記事では、ComfyUIの導入方法の違いと選び方、そして基本的な使い方の入口をまとめて紹介します。各トピックの詳しい手順は、…
aiaicreate.com
2026.06.09

Z-imageの使い方

モデルの用意

・diffusion_models

z_image_bf16.safetensors

ComfyUI\models\diffusion_models

・text_encoders

qwen_3_4b.safetensors

ComfyUI\models\text_encoders

・vae

ae.safetensors

ComfyUI\models\vae

・workflow

Github、ComfyUIの記事、またはテンプレートからでも読み込めます。

github：https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_z_image.json

Z-Image Day-0 support in ComfyUI: Non-distilled, Flexible, High-Quality Image Generation
The core foundation for the Z-Image model family.
blog.comfy.org

ノードの設定&実行

workflowをComfyUIにD&Dして、Load modelsグループでモデルをセットします。

ComfyUIワークフローのLoad modelsグループ（z_image_bf16・qwen_3_4b・ae.safetensorsを設定）

Image sizeでサイズを指定します。

EmptySD3LatentImageノードで画像サイズを指定（1024×1024）

あとは何らかのプロンプト入力すれば生成可能です。

CLIP Text Encodeノードにポジティブプロンプトを入力

サンプラーとかはお好みで設定してください。

workflowだと以下のように書かれてます。

  • Steps: 30～50
  • cfg: 3～5
KSamplerノードの設定（steps 25・cfg 4.0・res_multistep）

結果

同じプロンプト・seedでZ-image Turbo（ZIT）と比較してみました。

上がZ-image Base、下がZITです。

Z-image Baseの生成速度は25step+モデル読み込みなしで1分10~20秒くらいでした。

Z-imageとZITの生成比較（上段がZ-image・下段がZIT）

Z-imageのアニメだけぐちゃぐちゃだったので、他の方のパラメータ参考にやり直しました。

パラメータ調整後にZ-imageで再生成したアニメ調の作例

被写体の描写が小さい場合はstep数上げた方がいいかも？しれません。

あとちゃんとネガティブ書いたり、CFG下げたりすると改善されるようです。

この辺りは検証必要そうですが、既にFTモデルがいろいろ公開されているので、再現したいスタイルがあればそちらを使った方が早いかもです。

まとめ

若干アニメはパラメータの設定変えないとうまく描写できない印象がありました。

ただモデルサイズも処理もそこまで重くないし、リアル系は安定してるし、工夫すればいろいろ生成できそうです。

以上Z-imageの使い方を紹介しました。

参考になれば幸いです。

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