Z-Image-Turbo-GGUF 低显存GGUF模型使用和工作流

Z-Image-Turbo – Z-Image 的蒸馏版本，仅需 8 次函数评估（NFEs） 即可达到或超越主流竞品性能。在企业级 H800 GPU 上可实现 ⚡️亚秒级推理延迟⚡️，并可在 16G 显存的消费级设备 上轻松运行。该模型在逼真图像生成、双语文本渲染（英文与中文）以及指令遵循能力方面表现出色。

GGUF 是一种专门给本地大模型（LLM）做压缩和加速的文件格式，让模型可以在 更小的显存 / 内存 下运行，尤其适用于：

• Windows / macOS / Linux 本地推理
• CPU 运行（非常强）
• 小显存 GPU（4GB、8GB、12GB）

这次主要是需要用到下面两个项目：

Z-Image-Turbo-GGUF

Qwen3-4B-GGUF

最核心的 Z-Image-Turbo-GGUF 的模型

 

GGUF 应该选择哪个量化版本

选择GGUF量化版本需根据‌硬件资源、性能需求和精度要求‌进行权衡。以下是基于当前主流版本的选型建议：

‌核心版本推荐‌
‌追求最佳平衡：推荐 q4_k_m 或 q5_k_m‌

‌q4_k_m‌：4-bit混合量化，对关键层（如Attention）采用更高位宽，精度损失仅3-5%，内存占用适中，是‌大多数CPU/GPU设备（如笔记本、中端显卡）的首选‌，兼顾速度与质量。
‌q5_k_m‌：5-bit混合量化，精度损失进一步降低至1-3%，更接近FP16水平，适合对生成质量要求较高的场景（如专业设计、内容创作），推荐在‌高端GPU或服务器‌上使用。
‌追求极致精度：选择 q6_k 或 q8_0‌

‌q6_k‌：6-bit量化，精度损失极小（0.5-1%），接近无损，适合‌医疗、金融等高敏感领域‌。
‌q8_0‌：8-bit量化，精度几乎无损（<0.5%），是‌质量要求最高的专业场景‌（如商业图像生成、高精度文本推理）的理想选择，但显存需求较高（推荐16GB以上）。
‌资源极度受限：选择 q2_k 或 q3_k_m‌

‌q3_k_m‌：3-bit混合量化，内存占用低，适合‌移动端、边缘设备或老旧硬件‌，精度损失中等（5-8%），可接受基础推理任务。
‌q2_k‌：2-bit量化，压缩率最高，仅适用于‌存储和内存极有限的嵌入式设备‌，精度损失较大，仅作最后选择。

‌选型决策流程‌

1. ‌显存/内存充足（≥16GB）且追求质量‌ → 选 ‌q8_0‌ 或 ‌q6_k‌。
2. 中等配置（8-12GB显存）或通用场景‌ → 选 ‌q5_k_m‌（高精度）或 ‌q4_k_m‌（平衡型）。
3. 低配设备（<8GB显存）或移动端‌ → 选 ‌q3_k_m‌。
4. ‌需要极致压缩或快速加载‌ → 选 ‌q4_k_m‌（在4-bit中精度最优）。
   注意‌：不同模型的量化效果存在差异，建议在实际部署前，用‌真实数据测试‌不同版本的推理速度、内存占用和输出质量，以做出最优选择。‌

我一般从性价比角度会选 Q4_K_M 模型，这个模型的体积只有 Z-Image 官方模型的一半，比 FP8 也要小很多。另外会用到一个 Qwen-4B 的 CLIP 模型

安装 GGUF 的节点插件

GGUF 模型，必须要专门的 GGUF 节点，所以需要安装一下节点插件。

https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

工作流参考