Z-Image 模型采样器选择建议：不同算法对结果的影响
在 AI 图像生成领域，速度与质量的平衡始终是核心挑战。传统扩散模型往往需要 20 步甚至更多推理步骤才能产出满意的结果，这在实时交互、批量生产等场景中成为明显瓶颈。而随着 Z-Image 系列大模型问世，我们正见证一种新的技术范式——以极低步数实现高质量输出，尤其其 Turbo 版本仅需 8 次函数评估（NFEs）即可完成去噪过程，将端到端响应压缩至亚秒级。
但这背后有一个关键前提：必须选用匹配的采样策略。不同的采样器不仅影响生成速度和资源消耗，更直接决定了图像细节的丰富度、语义保真度以及编辑任务中的稳定性。本文将围绕 Z-Image 的三大变体——Turbo、Base 与 Edit，深入剖析各版本适用的采样机制，并结合 ComfyUI 工作流给出实用配置建议，帮助开发者真正释放这一国产模型家族的技术潜力。
Turbo 模型为何能在 8 步内出图？
Z-Image-Turbo 并非简单的'加速版'基础模型，而是通过一致性模型（Consistency Model）思想指导下的渐进蒸馏训练构建而成。它不再依赖传统的多步迭代逼近清晰图像，而是学会从噪声中'跳跃式'预测最终结果。这种设计打破了标准扩散流程的逐步演化逻辑，使得模型可以在极少步数下依然保持高画质输出。
这意味着什么？
如果你还在用适合 SDXL 的 euler 或 dpm++_2m_karras 配合 30 步以上运行 Turbo 模型，那不仅是浪费算力，还可能因为过度去噪导致图像失真或风格漂移。
推荐采样器组合
对于 Z-Image-Turbo，最佳实践是：
- 采样器（Sampler）:
dpmpp_2m_sde或uni_pc - 调度策略（Scheduler）:
karras - 步数（Steps）: 固定为 8
- CFG 值: 控制在 3.5–5.0 之间
为什么推荐 dpmpp_2m_sde？
该采样器基于扩散概率模型的二阶改进方案，在低步数条件下具备良好的稳定性和收敛性，特别适合经过蒸馏训练的轻量级模型。搭配 karras 调度时，初始阶段会施加更高的噪声权重，有助于增强画面对比度和结构清晰度，避免早期模糊。
{
"class_type": "KSampler",
"inputs": {
"model": "z_image_turbo_model",
"seed": 12345,
"steps": 8,
"cfg": 4.0,
