Fizgig에서 새 트레이닝 어댑터(무료, 어떤 트레이너에서도 작동)를 통해 Z-Image Turbo LoRA 학습이 가능해졌다. 필자는 무료 오픈소스 LoRA 트레이너이자 워크벤치인 Fizgig에 Z-Image Turbo를 추가했다. 이 도구는 LoRA, LoKR, 슬라이더, 전체 파인튜닝을 학습할 수 있으며 모든 워크벤치 탭(Repair Studio, LoRA the Explorer, LoRA Royale, Profiler, Extract)이 이를 지원한다.

Turbo는 늘 학습이 까다로운 모델이었다. LoRA가 증류(distillation)를 상쇄해 이미지가 흐려지기 때문이다. 필자는 이를 위한 새 트레이닝 어댑터를 만들었다. 이 어댑터는 학습 중 LoRA 아래에서 고정된 상태로 놓이며 저장되는 파일에는 절대 포함되지 않는다. 테스트 결과 특히 강한 조명 환경에서 다른 어댑터보다 Turbo 특유의 화풍을 훨씬 잘 유지했다.

LoRA는 12GB 카드에서, 파인튜닝은 16GB부터 학습할 수 있다. 학습된 LoRA는 ComfyUI에서 일반 로더로 불러올 수 있으며 8스텝, CFG 1 조건에서 작동한다. 어댑터는 Hugging Face에서 무료로 공개되어 다른 트레이너에서도 사용할 수 있다.

관련 링크로 Fizgig GitHub 저장소, Fizgig Z-Image Turbo Training Adapter, v7.1.0 릴리스 노트가 공개되었으며, 필자의 GitHub 프로필 사진이 이 글의 이미지 비교용 참고 사진으로 제공된다.

공을 돌릴 부분으로, Ostris는 모델 출시 며칠 만에 최초의 Z-Image Turbo 트레이닝 어댑터를 만들었고 대부분의 사용자가 Turbo를 학습할 수 있게 된 것은 이 덕분이다. 그는 이를 짧은 학습용 '사실상의 꼼수'라고 솔직히 밝혔으며, Turbo 자체 렌더물로 LoRA를 학습해 만든 것이라고 설명했다. 필자는 시간이 있었고 Turbo의 렌더물과 함께 학습할 수 있는 자신의 작업 기반 대규모 실사 사진 세트를 구축할 수 있었다는 이점이 있었다. 이번 어댑터가 긴 학습에서 더 잘 유지되는 이유는 대부분 여기에 있다. 이는 그의 작업을 대체하는 것이 아니라 그의 아이디어 위에 세워진 것이다.