ComfyUI-Z-Image-Utilities：Z-Image专属节点合集，3种后端+Prompt增强+4bit量化

在AI绘画创作中，高质量的Prompt（提示词）是生成优质作品的核心，但手动打磨Prompt耗时耗力，且普通增强工具难以结合图像特征实现精准优化。针对这一痛点，ComfyUI-Z-Image-Utilities应运而生——这款专为Z-Image模型量身打造的节点合集，以“多后端适配、图像感知增强、低门槛运行”为核心，为ComfyUI用户提供了一站式的Prompt优化解决方案，覆盖从云端到本地的全场景部署需求，大幅提升AI绘画工作流效率。

• GitHub：https://github.com/Koko-boya/Comfyui-Z-Image-Utilities

核心亮点：三大维度重构Prompt增强体验

1. 多后端自由选择，部署灵活无限制

工具支持OpenRouter云端、本地API服务（Ollama/LM Studio等）、HuggingFace直接加载三种后端模式，适配不同用户的使用场景：

• 云端模式（OpenRouter）：无需本地算力，免费领取API Key即可使用，一键调用qwen3-235b等大模型，适合无高端显卡的用户；
• 本地API模式：对接Ollama、vLLM等本地服务，数据隐私有保障，响应速度更快，适合有一定技术基础的开发者；
• Direct直载模式：直接从HuggingFace下载模型到本地运行，支持4bit/8bit量化，消费级显卡也能流畅运行8B级大模型，兼顾隐私与灵活性。

2. 图像感知Prompt增强，精准贴合创作需求

区别于传统文本Prompt增强工具，该节点合集内置视觉-语言模型，能实现“图像感知”的智能增强——即结合输入图像的内容特征（如构图、色彩、主体），生成更贴合画面风格与细节的Prompt，避免增强后的提示词与图像脱节。同时支持中英文双语自动识别，无需手动切换语言设置，适配全球用户创作习惯。

3. 低门槛+高稳定性，工作流无缝衔接

• 硬件友好：4bit/8bit量化技术大幅降低显存占用（8B模型4bit仅需6GB显存），普通显卡也能驾驭大模型；
• 智能优化：自动清理LLM输出中的冗余、重复内容及思考标签（如），无需手动整理，直接对接后续节点；
• 稳定可靠：内置指数退避重试机制与限流处理，有效应对云端API调用失败、本地模型卡顿等问题；
• 极简工作流：支持直接输出CLIP条件编码，跳过传统“Prompt增强→CLIP编码”步骤，简化节点连接，提升创作效率。

核心功能与节点详解

1. 核心功能模块

2. 关键节点用法

快速安装与部署指南

1. 基础安装步骤

# 进入ComfyUI自定义节点目录
cd ComfyUI/custom_nodes/
# 克隆项目
git clone https://github.com/Koko-boya/ComfyUI-Z-Image-Utilities.git

安装完成后重启ComfyUI，即可在节点面板中找到“Z-Image”相关节点。

2. 额外依赖安装（仅Direct直载模式）

若需使用本地直载HuggingFace模型，需安装依赖包：

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes huggingface-hub

3. 三种后端快速配置

方式1：OpenRouter云端（最简单）

1. 访问OpenRouter官网，免费注册并领取API Key；
2. 打开“Z-Image API Config”节点，设置：
   • Provider：openrouter
   • Model：推荐qwen/qwen3-235b-a22b:free（免费高画质）
   • API Key：粘贴领取的密钥，保存即可使用。

方式2：本地API服务（以Ollama为例）

1. 安装Ollama：

   curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
   

2. 拉取模型（推荐qwen2.5:14b）：

   ollama pull qwen2.5:14b
   

3. 节点设置：
   • Provider：local
   • Model：qwen2.5:14b
   • Local Endpoint：http://localhost:11434/v1

方式3：Direct直载HuggingFace模型

1. 节点设置：
   • Provider：direct
   • Model：推荐Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct（官方纯SFW）或Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1（支持SFW+NSFW）
   • Quantization：4bit（推荐，平衡性能与显存）
2. 首次使用会自动下载模型到ComfyUI/models/LLM/Z-Image/目录，耐心等待即可。

4. 推荐工作流示例

普通工作流（适合新手）

[Z-Image API Config] → [Z-Image Options] → [Z-Image Prompt Enhancer] → [CLIP Text Encode] → [KSampler]

极简工作流（适合追求高效）

[Checkpoint Loader] → [Z-Image API Config] → [Z-Image Prompt Enhancer + CLIP] → [KSampler]

常见问题与解决方案

常见本地服务默认地址参考