⚡️ Разработчики Z-Image Turbo выложили в open-source DistillPatch LoRA - простое решение, которое возвращает настоящую Turbo-скорость генерации в 8 шагов для любых LoRA, дообученных на Z-Image Turbo.

В чём была проблема:
Обычное обучение LoRA ломает ускорение Turbo.
При steps=8 и cfg=1 изображения получаются размытыми, поэтому приходится повышать шаги до 30 — и теряется весь смысл Turbo.

Что проверили разработчики:
1️⃣ Стандартный SFT
Качество хорошее, но генерация медленная

2️⃣ Diff-LoRA
Быстро, но плохо подходит для гибких сценариев

3️⃣ SFT + дистилляция
Отличное качество, но сложный и тяжёлый пайплайн

4️⃣ SFT + DistillPatch — рекомендуемый вариант
Подключаешь один LoRA и сразу возвращаешь:
- чёткие изображения
- 8 шагов
- настоящую Turbo-скорость 🚀

Кому это особенно полезно:
- Если у тебя уже есть LoRA под Z-Image Turbo
- Если ты используешь стандартные SFT-пайплайны
- Если важен быстрый инференс без потери качества

DistillPatch не требует переобучения всей модели и не усложняет процесс - он просто возвращает то ускорение, ради которого Z-Image Turbo и существует.

🔗 Grab the model: https://modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Z-Image-Turbo-DistillPatch
🎨 Try it live: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=advanced
🤖 Github: https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/docs/en/Model_Details/Z-Image.md