Z-Image (Z Imagen) con 6GB VRAM: Guía Completa para GPUs de Gama Baja 2025

El modelo estándar bf16 de Z-Image Turbo requiere 12-16GB VRAM. Pero con cuantización GGUF, puedes ejecutarlo en GPUs económicas con tan solo 6GB VRAM.

Esta guía te muestra cómo configurar Z-Image Turbo en hardware de gama baja y obtener los mejores resultados posibles.

Resumen de Requisitos de VRAM

Modelo Estándar

Modelos Cuantizados GGUF

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GPUs Compatibles

6GB VRAM (Mínimo Recomendado)

• NVIDIA RTX 3060 (Laptop/Desktop)
• NVIDIA RTX 4060
• NVIDIA GTX 1660 Ti / 1660 Super
• NVIDIA RTX 2060

Recomendación: Usa Q4_K_M o Q5_K_M

8GB VRAM (Cómodo)

• NVIDIA RTX 3060 Ti
• NVIDIA RTX 3070 (Laptop)
• NVIDIA RTX 4060 Ti
• NVIDIA GTX 1080

Recomendación: Usa Q6_K o Q8_0

4GB VRAM (Desafiante)

• NVIDIA GTX 1650
• NVIDIA GTX 1050 Ti

Recomendación: Q3_K_S podría funcionar pero espera problemas. Considera alternativas en la nube.

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Descargar Modelos GGUF

Fuente Oficial

Versiones GGUF disponibles en jayn7/Z-Image-Turbo-GGUF:

# Para 6GB VRAM (Q4_K_M - Mejor equilibrio)
wget https://huggingface.co/jayn7/Z-Image-Turbo-GGUF/resolve/main/z-image-turbo-Q4_K_M.gguf

# Para 8GB VRAM (Q8_0 - Mejor calidad)
wget https://huggingface.co/jayn7/Z-Image-Turbo-GGUF/resolve/main/z-image-turbo-Q8_0.gguf

Todas las Versiones Disponibles

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Configuración en ComfyUI

Estructura de Carpetas

ComfyUI/
├── models/
│   ├── text_encoders/
│   │   └── qwen_3_4b.safetensors  (Estándar - también se puede cuantizar)
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── z-image-turbo-Q4_K_M.gguf  (Cuantizado)
│   └── vae/
│       └── ae.safetensors  (Flux 1 VAE)

Configuración de Nodos

Usa nodos estándar de ComfyUI con cargador GGUF:

[GGUF Model Loader]
├── gguf_name: z-image-turbo-Q4_K_M.gguf
└── output → [KSampler]

Optimización del Codificador de Texto

El codificador de texto (Qwen3-4B) también usa VRAM. Opciones:

1. Mantener bf16: Priorizar comprensión del prompt
2. Cuantizar codificador: Ahorrar ~2GB adicionales
3. Offload a CPU: Más lento pero libera VRAM de GPU

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Configuración de Optimización de Memoria

Argumentos de ComfyUI

Inicia con optimizaciones de memoria:

# Para 6GB VRAM
python main.py --lowvram --preview-method auto

# Para memoria extremadamente baja
python main.py --lowvram --cpu-vae --preview-method auto

# Optimización agresiva
python main.py --lowvram --force-fp16 --dont-upcast-attention

Flags Clave

Configuración de Generación

Menor resolución ahorra VRAM:

Para 6GB VRAM, mantente en 768x768 o menor.

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Configuración Python / Diffusers

Instalación

# Instalar con soporte GGUF
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
pip install llama-cpp-python  # Para cargar GGUF
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Cargar Modelo GGUF

import torch
from diffusers import ZImagePipeline

# Para modelos cuantizados, usa cargador especializado
pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
    "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
    torch_dtype=torch.float16,  # Usa fp16 no bf16
    variant="fp16",
)

# Habilitar optimizaciones de memoria
pipe.enable_model_cpu_offload()  # Clave para baja VRAM
pipe.enable_vae_slicing()
pipe.enable_attention_slicing()

# Opcionalmente mover VAE a CPU
pipe.vae.to("cpu")

Generación Optimizada para Memoria

# Generar con huella de memoria reducida
image = pipe(
    prompt="A serene mountain landscape at sunset",
    height=768,  # Reducido de 1024
    width=768,
    num_inference_steps=9,
    guidance_scale=0.0,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]

# Limpiar caché CUDA después de generar
torch.cuda.empty_cache()

Procesamiento por Lotes (Baja VRAM)

# Procesar uno a la vez, limpiando caché entre cada uno
prompts = ["prompt1", "prompt2", "prompt3"]

for i, prompt in enumerate(prompts):
    image = pipe(
        prompt=prompt,
        height=768,
        width=768,
        num_inference_steps=9,
        guidance_scale=0.0,
    ).images[0]

    image.save(f"output_{i}.png")
    torch.cuda.empty_cache()  # Crítico para baja VRAM

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Comparación de Calidad

Diferencias Visuales

Mejores Casos de Uso por Cuantización

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Solución de Problemas

"CUDA out of memory"

Soluciones:

1. Reducir resolución (probar 512x512)
2. Añadir flag --lowvram
3. Cerrar otras aplicaciones GPU
4. Usar cuantización menor (Q4 → Q3)
5. Habilitar descarga a CPU

Generación Lenta

Velocidades esperadas en 6GB VRAM:

Si es más lento:

1. Asegurar que CUDA se está usando (no CPU)
2. Verificar throttling térmico
3. Cerrar aplicaciones en segundo plano

Problemas de Calidad

Si los resultados se ven peor de lo esperado:

1. Probar cuantización mayor (Q4 → Q5 → Q6)
2. Aumentar pasos de 8 a 12
3. Asegurar que los prompts son suficientemente detallados
4. Verificar que VAE se carga correctamente

Fallos al Cargar Modelo

Soluciones comunes:

1. Re-descargar archivo GGUF (puede estar corrupto)
2. Verificar que el hash del archivo coincide
3. Actualizar ComfyUI y nodos personalizados
4. Verificar que las versiones CUDA/cuDNN coinciden

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Alternativa: Opciones en la Nube

Si el hardware local es muy limitado, considera:

Niveles Gratuitos

Opciones de Pago

Interfaz Online

Usa z-image.vip directamente — sin GPU requerida. Gratis, ilimitado.

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Consejos de Rendimiento

Hacer

• ✅ Usar Q4_K_M o superior para resultados finales
• ✅ Habilitar todas las optimizaciones de memoria
• ✅ Limpiar caché CUDA entre generaciones
• ✅ Empezar a menor resolución, escalar después
• ✅ Usar 8-9 pasos (optimizado para turbo)

No Hacer

• ❌ No usar bf16 en tarjetas de 6GB
• ❌ No hacer lotes en baja VRAM
• ❌ No exceder 768x768 en 6GB
• ❌ No omitir limpieza de caché
• ❌ No ejecutar otras tareas GPU simultáneamente

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Configuración Recomendada (6GB)

Modelo: z-image-turbo-Q4_K_M.gguf
Codificador de Texto: qwen_3_4b.safetensors (o cuantizado)
VAE: ae.safetensors (descarga a CPU si es necesario)

Configuración de Generación:
  Resolución: 768x768
  Pasos: 9
  CFG: 1.0
  Sampler: DPM++ 2M Karras

Inicio de ComfyUI:
  python main.py --lowvram --preview-method auto

Esta configuración funciona de manera confiable en RTX 3060 6GB con margen de sobra.

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Resumen

Z-Image Turbo es accesible incluso en hardware económico. Empieza con Q4_K_M a 768x768, luego ajusta según tu GPU específica y necesidades de calidad.

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Recursos

• Modelos GGUF
• Modelo Z-Image Turbo
• Optimización de Memoria ComfyUI

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Prueba Z-Image online en z-image.vip — sin GPU requerida, completamente gratis.

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Sigue Leyendo

• ¿Qué es Z-Image Turbo? — Descripción completa del modelo
• Nodos Personalizados ComfyUI — Guía completa de flujo de trabajo
• Guía del Mejor Sampler — Optimiza tu configuración