Z-Image GGUF 量化实测：Q4_K+Qwen3-4B 塞进 8GB 显存
Kordeyl · reddit · 2026-10-07
作者花数周将 Z-Image Turbo / CyberRealistic v9 量化为 GGUF，让 8GB 显存显卡无需把文本编码器换到 CPU 即可运行，并打包了完整资源（扩散模型、Qwen3-4B 编码器、VAE 一个仓库搞定）。
关键内容
- 扩散模型（Lumina2 架构）提供 Q3K 到 Q80 各档，8GB 显存首选 Q4K（5.15GB）+ 编码器 Q4KM（2.50GB）
- 踩坑：Z-Image 的 S/M/L 混合量化产物与基础 K 字节级相同（llama-quantize 写出同样的文件），唯独 Q4 的 Q4KS 与 Q4K 真正不同
- xpadtoken 报错：ggml 量化时会丢弃形状的前导 1，cappadtoken 被写成 [3840] 而非 [1,3840]，导致 ComfyUI 加载报 size mismatch。解法：改用 Z-Image Power Nodes 加载器，或用脚本修补张量形状（ComfyUI-GGUF PR #392 已修复）
- 采样参数：steps 8（Turbo 蒸馏，超过 10 步反而变差）、cfg 1.0、euler、1024×1024
- 在 GTX 1070（8GB）实测：显存占用 72%，还余约 1GB；示例图原生 1024×1024 无后期，每张 PNG 内嵌完整工作流可直接拖入 ComfyUI
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