Z-Image Turbo in ComfyUI in 1 passo: NitroFusion2 e i GGUF

Se usi Z-Image Turbo in ComfyUI sai già che è uno dei modelli più rapidi in circolazione: bastano 8 passi per un'immagine fotorealistica. Il 3 novembre è uscito NitroFusion2, una versione "distillata" (cioè addestrata a imitare il modello originale con molti meno passaggi) che porta Z-Image Turbo a 1 o 2 passi, con licenza Apache 2.0, workflow ComfyUI ufficiali e file GGUF che partono da 2 GB (scheda ufficiale su Hugging Face).

Ti raccontiamo come la pensiamo noi. Lavoriamo con ComfyUI su una normalissima RTX 3060 da 12 GB, e su una scheda così la velocità non è un vezzo: quando cerchi l'inquadratura giusta per un progetto e devi lanciare decine di varianti, passare da 8 passi a 1 cambia il modo di lavorare, perché provi idee invece di aspettare. Detto questo, i modelli a un passo hanno sempre avuto un prezzo da pagare in dettaglio, e non vogliamo vendertelo come un miracolo. Non lo abbiamo ancora messo alla prova sul nostro PC: qui trovi cosa dichiarano gli autori, quale file scegliere e come lo useremmo noi.

Scheda rapida

Cos'è NitroFusion2 e cosa cambia rispetto a Z-Image Turbo?

NitroFusion2 è lo stesso Z-Image Turbo da 6 miliardi di parametri, riaddestrato per arrivare al risultato finale in 1 o 2 passi di campionamento invece dei soliti 8. In pratica, sulla stessa scheda, un'immagine richiede una frazione del tempo.

La novità tecnica, spiegata nel paper su arXiv, riguarda il "giudice" usato durante l'addestramento (il discriminatore, una rete che impara a distinguere le immagini buone da quelle sbagliate). Di solito guarda solo l'immagine; qui guarda anche il flusso del testo dentro il modello, cioè come il prompt "vede" l'immagine. Secondo gli autori questo aiuta a tenere scritte nitide e dettagli fini anche con un solo passo, dove i modelli veloci di solito impastano tutto. È una loro dichiarazione: test indipendenti per ora non ne abbiamo trovati.

Quanta VRAM serve per Z-Image Turbo in 1 passo?

Gli autori non indicano la memoria video necessaria, ma le dimensioni dei file danno un'idea chiara: il modello completo in bf16 pesa 12,31 GB, troppo per stare tutto nei 12 GB di una RTX 3060 insieme al resto. Per questo conviene puntare sulle versioni compresse.

• GGUF (un formato compresso che riduce il peso del modello a scapito di un po' di precisione): dal Q2 da 2,0 GB al Q8 da 7,2 GB, con workflow dedicati a 1 e 2 passi.
• int8, W6A8 e W4A8: quantizzazioni della comunità (PedroMarinhoDev/NitroFusion2-ComfyUI) da 6,18, 5,02 e 3,49 GB. Su una RTX 4090 l'autore misura circa 0,3 secondi per un'immagine 1024×1024 contro 0,5 del file pieno.

Lo stesso autore pubblica anche lo scostamento dal modello pieno: 13,4% per l'int8, 17,5% per il W6A8 e 33,6% per il W4A8, soprattutto nelle texture fini più che in composizione, volti e testo. Sono numeri utili per confrontare i file tra loro, non un voto assoluto alla qualità. Con 12 GB noi partiremmo dal GGUF Q8 o dall'int8. Ricorda che serve anche il codificatore di testo qwen_3_4b, lo stesso di Z-Image Turbo, che ComfyUI può spostare nella RAM di sistema: con 32 GB non ci aspettiamo problemi. Se stai valutando una scheda nuova, abbiamo raccolto i consigli nella guida alle migliori GPU per l'AI generativa.

Come si usa NitroFusion2 in ComfyUI?

Si usa con i workflow ufficiali che trovi nella cartella "workflows" della pagina Hugging Face, senza nodi aggiuntivi per la versione safetensors (per i GGUF serve il classico pacchetto ComfyUI-GGUF). Se sei alle prime armi con i nodi, parti dalla nostra guida introduttiva a ComfyUI.

I due percorsi sono diversi. Con 1 passo si usa il campionatore euler con scheduler simple, CFG 1 (il CFG regola quanto il modello segue il prompt; a 1 vuol dire nessun prompt negativo) e shift 3. Con 2 passi lo shift sale a 6 e entra in gioco una LoRA (un piccolo file che modifica il comportamento del modello) chiamata "de-distillazione": lavora a 0,5 nel primo passo e si spegne nel secondo, per ridurre gli artefatti. Il workflow ufficiale lo fa con due campionatori in fila, quindi non devi costruirlo tu.

Si può usare NitroFusion2 per lavoro?

Sì: la licenza è Apache 2.0, una delle più aperte, che permette l'uso commerciale anche dall'Italia senza limiti di fatturato né esclusioni per l'Unione Europea. È lo stesso tipo di licenza del modello base Z-Image Turbo.

Il nostro consiglio onesto: usalo dove la velocità conta davvero, cioè per esplorare idee, moodboard, storyboard e varianti di inquadratura, poi rifinisci l'immagine scelta con Z-Image Turbo a 8 passi o con un modello più pesante. Se vuoi capire come si posiziona rispetto agli altri modelli che girano in locale, trovi il confronto nel nostro vademecum dei modelli AI per immagini in ComfyUI.

Da provare subito

1. Aggiorna ComfyUI e installa ComfyUI-GGUF dal Manager, se vuoi usare i file compressi.
2. Dalla pagina Hugging Face di NitroFusion2 scarica il GGUF Q8_0 (7,2 GB) e mettilo in models/diffusion_models.
3. Se hai già Z-Image Turbo, riusa qwen_3_4b.safetensors (in models/text_encoders) e ae.safetensors (in models/vae).
4. Trascina in ComfyUI il file nitrofusion2_2step_gguf.json e scarica anche la LoRA nf2-dedistill-lora.safetensors in models/loras.
5. Lancia lo stesso prompt a 2 passi e poi con il workflow a 1 passo: confronta le due immagini con quella di Z-Image Turbo a 8 passi e decidi tu dove il guadagno di tempo vale la perdita di dettaglio.

Le altre novità

• HyperFlow H3 Flash: dal 6 novembre Video Rebirth distribuisce una versione compressa di MiniMax H3 da 13,7 miliardi di parametri, in 4–8 passi, con nodi ComfyUI e GGUF da 7,2 a 15,2 GB. Attenzione: la licenza esclude l'UE senza autorizzazione di MiniMax e le schede da 16 GB non sono ancora state misurate (Hugging Face).
• ZenTrainer: estensione con licenza MIT per addestrare le LoRA direttamente dentro ComfyUI, con anteprime dal vivo, schede NVIDIA e AMD e supporto anche per Z-Image, FLUX 3 e Qwen-Image 2.1 (GitHub).
• Adobe MAX 2026: dal 10 al 12 novembre a Miami Beach e online gratis; ci aspettiamo novità AI per Photoshop, Premiere e After Effects (sito ufficiale).

Domande frequenti

NitroFusion2 sostituisce Z-Image Turbo?

No, lo affianca. NitroFusion2 nasce da Z-Image Turbo e lo rende più veloce, ma con meno passi è normale perdere un po' di dettaglio. Ha senso tenere entrambi: il primo per provare tante idee in pochi secondi, il secondo a 8 passi per l'immagine finale da consegnare.

Meglio 1 passo o 2 passi?

Gli autori presentano il passo singolo come il punto di forza e i 2 passi come risultato "competitivo", con la LoRA di de-distillazione per ridurre gli artefatti. Noi partiremmo dai 2 passi: il tempo in più è minimo e la LoRA serve proprio a pulire l'immagine.

Quale file GGUF scegliere con una scheda da 12 GB?

Con 12 GB di VRAM il Q8_0 da 7,2 GB è la scelta più vicina alla qualità piena e lascia spazio al resto del workflow. I GGUF più piccoli, fino al Q2 da 2,0 GB, servono a chi ha schede da 6 o 8 GB, accettando più perdita di dettaglio.

Le LoRA di Z-Image funzionano con NitroFusion2?

Non è dichiarato. Il modello ha la stessa architettura di Z-Image Turbo, quindi è probabile che molte LoRA si carichino, ma gli autori non lo confermano e l'effetto potrebbe cambiare con 1 o 2 passi. Provale prima su un'immagine di prova e non su un lavoro in consegna.

Tutte le nostre guide sono raccolte nella pagina ComfyUI di tutorial3d.it: lì trovi anche i workflow gratuiti da scaricare. E se preferisci vedere le cose in video, seguici sul canale YouTube @tutorial3d.