Z Image Model im Fokus: Der umfassende Leitfaden zu Alibabas wegweisendem KI-Bildgenerator

Zuletzt aktualisiert: 2026-01-12 17:20:24

Der vom Tongyi Lab von Alibaba entwickelte KI-Bildgenerator Z Image ist ein leistungsstarkes Open-Source-Modell mit 6 Milliarden Parametern, das fotorealistische Bilder in weniger als einer Sekunde erstellt. Durch die Nutzung von lediglich acht Inferenzschritten arbeitet das System deutlich effizienter als herkömmliche Diffusionsmodelle und konnte sich seit seiner Veröffentlichung im November 2025 unter der Apache-2.0-Lizenz bereits als führende Lösung in den wichtigsten Performance-Benchmarks etablieren.

In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, was Z Image von etablierten Lösungen wie Flux, Stable Diffusion oder Midjourney abhebt und ob sich der Einsatz dieses KI-Bildgenerators für Ihre spezifischen Projekte lohnt.

Ein umfassender Vergleich der KI-Bildgeneratoren von Ideogram und Midjourney für das Jahr 2026 sowie eine detaillierte Analyse ihrer jeweiligen Preisstrategien.

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Der Mehrwert von Z Image: Welche Herausforderungen die Technologie löst

Die Landschaft der KI-Bildgenerierung war bislang von zwei gegensätzlichen Extremen geprägt:

Proprietäre Branchengrößen wie Midjourney oder DALL-E 3 liefern zwar beeindruckende Ergebnisse, binden ihre Nutzer jedoch an restriktive Abonnement-Modelle mit strengen Nutzungs- und Inhaltsbeschränkungen.

Open-Source-Alternativen wie Flux.1 und Stable Diffusion 3 bieten zwar maximale kreative Freiheit, setzen jedoch gleichzeitig enorme Hardware-Ressourcen voraus. Während bereits Flux.1 Dev mit seinen 12 Milliarden Parametern herkömmliche Consumer-GPUs an ihre Grenzen bringt, verschärft das neuere Flux.2 diese Anforderungen mit 32 Milliarden Parametern und einem Bedarf von 90 GB VRAM nochmals deutlich.

Z Image löst diesen klassischen Zielkonflikt auf: Trotz kompakter 6 Milliarden Parameter beansprucht das Modell lediglich 16 GB VRAM, erreicht aber eine Bildqualität, die jene von drei- bis fünfmal größeren Modellen oft übertrifft. Dank dieser Effizienz lässt sich modernste Bildgenerierung ohne Cloud-Computing direkt lokal auf herkömmlichen Gaming-Laptops oder einer RTX 4090 realisieren.

Ein umfassender Vergleich der KI-Bildgeneratoren von Ideogram und Midjourney für das Jahr 2026 sowie eine detaillierte Analyse ihrer jeweiligen Preisstrategien.

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Die Z Image Modellvarianten im Überblick

Alibaba hat drei spezialisierte Versionen von Z Image veröffentlicht, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsbereiche und spezifische Anforderungen optimiert wurden:

Z Image Turbo

Als Flaggschiff-Modell für die breite Anwendung nutzt Z Image Turbo ein destilliertes Verfahren zur hocheffizienten Bildgenerierung in nur acht Schritten (NFEs). Während auf Enterprise-GPUs wie dem H800 Latenzzeiten im Sub-Sekunden-Bereich erzielt werden, ermöglicht das Modell selbst auf Consumer-Hardware wie der RTX 4090 eine schnelle Bilderstellung in nur zwei bis vier Sekunden.

Ideal für: die schnelle Prototypenerstellung, die effiziente Generierung umfangreicher Inhalte sowie den Einsatz in anspruchsvollen Echtzeitanwendungen

Z Image Base

Als nicht destilliertes Basismodell bietet Z Image Base zwar eine geringere Geschwindigkeit als die Turbo-Variante, stellt dafür jedoch die vollständigen Modellgewichte für präzises Fine-Tuning, LoRA-Training und maßgeschneiderte Entwicklungen bereit. Dies macht es zum optimalen Ausgangspunkt für die Erstellung spezialisierter Anwendungen sowie für das Training domänenspezifischer Anpassungen.

Ideal für: Präzises Fine-Tuning, die Entwicklung maßgeschneiderter Modelle sowie anspruchsvolle Forschungszwecke.

Z Image Bildbearbeitung

Als spezialisierte Variante für die befehlsbasierte Bildbearbeitung ermöglicht Z Image Edit die gezielte Modifikation bestehender Aufnahmen durch natürliche Sprachbefehle, anstatt Bilder von Grund auf neu zu generieren. Die Lösung überzeugt dabei durch präzise Anpassungen, mit denen sich beispielsweise Hintergründe mühelos in stimmungsvolle Strandszenen verwandeln oder die Farben von Kleidungsstücken im Handumdrehen ändern lassen.

Optimal geeignet für: die präzise Bildmodifikation, kreative Bearbeitungsprozesse sowie anspruchsvolle Fotomanipulationen.

Ein umfassender Vergleich der KI-Bildgeneratoren von Ideogram und Midjourney für das Jahr 2026 sowie eine detaillierte Analyse ihrer jeweiligen Preisstrategien.

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Technische Architektur: Die Funktionsweise von Z Image

Z Image setzt mit der Scalable Single Stream Diffusion Transformer (S3 DiT) Architektur neue Maßstäbe und hebt sich damit deutlich von herkömmlichen Dual-Stream-Designs ab, wie sie beispielsweise in Modellen wie Flux oder Stable Diffusion 3 zum Einsatz kommen.

Single-Stream- vs. Dual-Stream-Architektur

Herkömmliche Diffusions-Transformatoren verarbeiten Text- und Bildinformationen über separate, nur auf spezifischen Ebenen interagierende Pfade, was durch diesen dualen Ansatz zu einer höheren Parameteranzahl und einem entsprechend gesteigerten Rechenaufwand führt.

Das innovative Single-Stream-Design von Z Image führt Text-Embeddings, visuelle semantische Token sowie Bild-VAE-Token von Beginn an in einer einheitlichen Eingabesequenz zusammen. Diese architektonische Entscheidung maximiert die Parametereffizienz und ermöglicht es dem 6B-Modell, eine Leistungsfähigkeit zu entfalten, die weit über seine nominelle Größenklasse hinausgeht.

Decoupled DMD: Das Geheimnis für maximale Geschwindigkeit

Die beeindruckende Inferenzleistung von Z Image Turbo in nur acht Schritten basiert auf einem fortschrittlichen Destillationsverfahren namens Decoupled Distribution Matching Distillation (Decoupled DMD).

Die entscheidende Erkenntnis besteht darin, dass eine erfolgreiche Destillation auf dem synergetischen Zusammenspiel zweier Mechanismen basiert:

1. Die CFG Augmentation (CA) bildet als zentraler Treiber das Herzstück des Destillationsprozesses
2. Das Distribution Matching (DM) fungiert als Regularisator und gewährleistet so eine maximale Stabilität der generierten Ergebnisse

Durch die Entkopplung und gezielte Optimierung einzelner Mechanismen ist es dem Tongyi-Team gelungen, eine extrem schnelle Bildgenerierung in nur wenigen Schritten zu realisieren, ohne dabei die bei beschleunigten Modellen sonst üblichen Qualitätseinbußen in Kauf nehmen zu müssen.

DMDR: Präzision durch Post-Training-Optimierung

Aufbauend auf Decoupled DMD nutzt Z Image das DMDR-Verfahren (Distribution Matching Distillation with Reinforcement), das Reinforcement Learning nahtlos in die Post-Training-Phase integriert. Dieser hybride Ansatz sorgt für eine präzisere semantische Ausrichtung sowie eine gesteigerte ästhetische Qualität und gewährleistet die Darstellung feinster Details in den finalen Ergebnissen.

Ein umfassender Vergleich der KI-Bildgeneratoren von Ideogram und Midjourney für das Jahr 2026 sowie eine detaillierte Analyse ihrer jeweiligen Preisstrategien.

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Z Image vs. Flux vs. Stable Diffusion: Der direkte Vergleich

Wie schneidet Z Image im direkten Wettbewerbsvergleich ab? Erfahren Sie in unserer objektiven Analyse, wie sich die Lösung gegenüber anderen Marktakteuren behauptet.

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Wann Sie sich für Z Image entscheiden sollten

• Reibungsloser Betrieb auf handelsüblicher Hardware mit 16 GB VRAM oder weniger
• Beschleunigte Iterationszyklen und die effiziente Generierung hoher Bildvolumina
• Präzise Darstellung von Textelementen innerhalb der generierten Grafiken
• Vollständige kommerzielle Nutzungsfreiheit dank der Apache 2.0-Lizenz
• Nahtlose Unterstützung für zweisprachige Workflows in Chinesisch und Englisch

Wann Flux die ideale Wahl ist

• Verfügbarkeit von High-End-GPUs mit mindestens 24 GB VRAM für maximale Rechenleistung
• Höchste Ansprüche an die Detailtreue und visuelle Präzision der Ergebnisse
• Einsatzschwerpunkt in der Forschung oder bei nicht-kommerziellen Projekten

Wann SDXL die ideale Wahl ist

• Wenn Sie ein hocheffizientes Modell benötigen, das bereits mit einer minimalen Grafikleistung von 8 GB VRAM überzeugt.
• Falls Ihre bestehenden Produktionsabläufe bereits vollständig auf das vielseitige Stable-Diffusion-Ökosystem optimiert sind.
• Wenn für Sie die Nutzung der ausgereiften LoRA- und ControlNet-Infrastruktur sowie deren enorme Erweiterungsvielfalt im Vordergrund steht.

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Die herausragenden Funktionen von Z Image im Überblick

1. Zweisprachige Textdarstellung

Z Image zeichnet sich besonders durch die präzise Integration von Texten in generierte Bilder aus – eine Disziplin, in der herkömmliche KI-Modelle oft an ihre Grenzen stoßen. Dank der beeindruckenden Genauigkeit bei der Darstellung sowohl lateinischer als auch chinesischer Schriftzeichen erweist sich das Tool als besonders wertvoll für:

• Hochwertige Marketingmaterialien und effektive Werbeanzeigen
• Ansprechende Social-Media-Grafiken inklusive passender Captions
• Realistische Mockups für Poster und Beschilderungen
• Professionelle Prototypen für modernes UI/UX-Design

Für eine optimale Textwiedergabe geben Sie den gewünschten Inhalt einfach in Anführungszeichen an und spezifizieren Sie im Prompt zusätzlich dessen Stil sowie die genaue Positionierung.

1. Intelligente Prompt-Optimierung und semantische Analyse

Der integrierte Prompt-Enhancer von Z Image erweitert den Generierungsprozess um intelligente Analysefähigkeiten, sodass das Modell über eine rein oberflächliche Interpretation von Beschreibungen hinausgeht. Durch den Rückgriff auf fundiertes Weltwissen wird die eigentliche Intention hinter jedem Prompt präzise erfasst, was konkret bedeutet:

• Dank des präzisen Verständnisses für Kontexte und Zusammenhänge führen bereits einfache Prompts zu außergewöhnlich detailreichen und anspruchsvollen Ergebnissen.
• Elemente wie Beleuchtung, Perspektive und Komposition werden weitaus intelligenter verarbeitet, was eine professionelle Bildästhetik garantiert.
• Die technologische Überlegenheit des Modells ermöglicht eine harmonische Abstimmung aller visuellen Parameter für eine natürliche und kohärente Gesamtwirkung.

1. Optimale Hardware-Kompatibilität

Die VRAM-Anforderung von lediglich 16 GB ist weit mehr als nur ein technisches Merkmal; sie markiert eine echte Demokratisierung der professionellen KI-Bildgenerierung, bei der innovative Modelle wie Z Image nun folgende Möglichkeiten eröffnen:

• Lokale Bildgenerierung mit hoher Performance auf gängigen Gaming-Laptops
• Datenschutzorientierte Workflows ohne die Notwendigkeit von Cloud-Uploads
• Unbegrenzte Generierungskapazitäten ohne zusätzliche API-Kosten
• Vollständige Offline-Verfügbarkeit für maximale Diskretion bei sensiblen Projekten

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Erste Schritte mit Z Image: So gelingt Ihnen der Einstieg

Option 1: Online-Demo – direkt und ohne Installation testen

Am schnellsten testen Sie Z Image direkt über den offiziellen Hugging Face Space:

Direktlink:huggingface.co/spaces/Tongyi MAI/Z Image Turbo

Geben Sie einfach Ihren Prompt ein und starten Sie die Generierung direkt, ganz ohne vorherige Anmeldung oder Kosten.

Option 2: API-Integration

Für den professionellen Einsatz in Produktionsumgebungen bieten verschiedene Plattformen einen direkten API-Zugriff auf Z Image an:

• fal.ai: Effiziente Batch-Generierung bereits ab 0,005 $ pro Megapixel
• Replicate: Flexibles Pay-per-Use-Modell mit einfacher Integration über eine REST-API
• Higgsfield: Ganzheitliche Kreativplattform mit nativer Unterstützung für Z Image

Option 3: Lokale Bereitstellung mit ComfyUI

Für eine uneingeschränkte lokale Bildgenerierung bietet ComfyUI den derzeit flexibelsten Workflow:

Schritt 1: Download der erforderlichen Dateien

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• Standardmäßig 8 Schritte für den Turbo-Modus zur Maximierung der Generierungsgeschwindigkeit
• Verzicht auf externe CFG-Skalierung dank nativer Integration im Turbo-Modell
• Optimale Ergebnisse bei 1024×1024 Pixeln mit Unterstützung für Auflösungen bis zu 2048×2048

Option 4: Python mit Diffusers

Für Entwickler, die Z Image nahtlos in ihre Anwendungen integrieren möchten:

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "Tongyi MAI/Z Image Turbo",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.to("cuda")

image = pipe(
    prompt="A photorealistic portrait of a woman in golden hour lighting",
    num_inference_steps=8,
    guidance_scale=1.0  # Die Turbo-Version benötigt keine CFG
).images[0]

image.save("output.png")
Hinweis: Da die entsprechenden Pull-Requests erst kürzlich integriert wurden, installieren Sie die diffusers-Bibliothek bitte direkt aus dem Quellcode, um die aktuellste Unterstützung für Z Image zu erhalten.

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Vielseitige Einsatzmöglichkeiten in der Praxis

Content-Erstellung und Marketing

Dank der optimalen Kombination aus Geschwindigkeit und Qualität eignet sich Z Image hervorragend für Marketingteams mit hohem Content-Aufkommen, wobei die präzise Textwiedergabe einen besonderen Mehrwert bietet für:

• Erstellung abwechslungsreicher Varianten für Ihre Social-Media-Beiträge
• Durchführung effizienter A/B-Tests zur Optimierung Ihrer Werbemittel
• Lokalisierung von Marketingmaterialien für den englisch- und chinesischsprachigen Markt
• Schnelle Generierung hochwertiger Mockups für überzeugende Kundenpräsentationen

Professionelle Produktvisualisierung für den E-Commerce

Erstellen Sie hochwertige Lifestyle-Produktbilder ganz ohne den Aufwand physischer Fotoshootings:

• Produktinszenierungen in vielfältigen, kontextbezogenen Umgebungen
• Individuelle Variationen in Farbe, Stil und Ästhetik
• Saisonales Bildmaterial für zielgerichtete Werbekampagnen
• Authentische Simulation nutzergenerierter Inhalte

Konzeptkunst und Design

Als hocheffizientes Werkzeug zur schnellen Ideenfindung unterstützt Z Image Künstler und Designer dabei, kreative Konzepte in kürzester Zeit zu visualisieren:

• Explorative Entwicklung erster Designkonzepte
• Erstellung inspirierender Moodboards
• Präzise Definition individueller Stilreferenzen
• Anschauliche Visualisierung von Kundenwünschen und Designvorgaben

Spieleentwicklung

Dank der hocheffizienten Inferenz erfolgt die Bildgenerierung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit für:

• Erstellung von NPC-Porträts und Charakter-Designs
• Konzeptionelle Gestaltung von Spielumgebungen
• Ideenfindung für Items und Assets
• Marketing- und Werbematerialien

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Grenzen und wichtige Hinweise

Obwohl Z Image einen signifikanten technologischen Fortschritt markiert, sollten für eine optimale Nutzung auch die bestehenden Limitierungen des Modells berücksichtigt werden:

Aktuelle Einschränkungen

1. Anatomische Herausforderungen: Wie bei allen Diffusionsmodellen können auch bei Z Image gelegentlich anatomische Ungenauigkeiten auftreten, was sich insbesondere bei komplexen Posen oder der detaillierten Darstellung von Händen zeigt.
2. Stilistische Bandbreite: Während das Modell im Bereich des Fotorealismus überzeugt, erfordern stark stilisierte Ergebnisse für eine optimale Umsetzung oft ein gezieltes Fine-Tuning oder die Einbindung zusätzlicher LoRA-Module.
3. Konsistenz in der Darstellung: Um identische Charaktere oder Szenarien über mehrere Bilder hinweg konsistent abzubilden, sind ergänzende Techniken wie ControlNet oder die Verwendung von Referenzbildern erforderlich.
4. Fokus auf Standbilder: Z Image ist spezialisiert auf die reine Bildgenerierung; für die Erstellung von Animationen oder Videos sollten hingegen dedizierte Videomodelle herangezogen werden.

Inhaltsrichtlinien

Als Open-Source-Modell verfügt Z Image naturgemäß über eine nur minimale Inhaltsfilterung, weshalb die folgenden Hinweise zu beachten sind:

• Beachten Sie, dass bei der Nutzung von Z Image auf Plattformen wie Hugging Face oder fal.ai deren jeweilige plattformspezifische Richtlinien gelten.
• Jegliche kommerzielle Verwendung setzt die strikte Einhaltung der geltenden gesetzlichen Rahmenbedingungen voraus.
• Die zugrunde liegende Apache 2.0-Lizenz gestattet zwar Modifikationen am Modell, macht jedoch eine korrekte Urheberkennzeichnung zur Bedingung.

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Die weitreichende Bedeutung

Mit der Veröffentlichung von Z Image zeichnet sich ein deutlicher Wendepunkt in der KI-Bildgenerierung ab: Das bisherige Dogma, nach dem immer größere Modelle mit 20, 32 oder mehr Milliarden Parametern den Standard setzten, wird zunehmend durch hocheffiziente Architekturen herausgefordert, die konsequent auf eine breite Zugänglichkeit optimiert sind.

Für Entwickler und Kreative ergeben sich daraus entscheidende Vorteile:

• Geringere Einstiegshürden, da qualitativ hochwertige Ergebnisse nun ohne kostspielige Enterprise-Hardware erzielt werden können
• Vielseitige Bereitstellungsszenarien, die den Einsatz auf Edge-Geräten, Mobiltelefonen und in eingebetteten Systemen ermöglichen
• Kosteneffizienz durch Self-Hosting, wodurch nutzungsbasierte API-Gebühren pro Bild vollständig entfallen
• Maximale Privatsphäre, da sensible Inhalte lokal verarbeitet werden und Ihre Infrastruktur niemals verlassen

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs zwischen US-amerikanischen und chinesischen KI-Laboren etabliert sich Effizienz neben der reinen Leistungsfähigkeit als entscheidendes Differenzierungsmerkmal – eine Strategie, mit der Alibaba bei Z Image gezielt auf die strategischen Vorteile von Zugänglichkeit und Kosteneffizienz setzt.

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Fazit

Z Image stellt eine erstklassige Lösung im Bereich der KI-Bildgenerierung dar, die insbesondere für Anwender mit folgenden Anforderungen die ideale Wahl ist:

• Erstklassige, fotorealistische Ergebnisse direkt auf lokaler Consumer-Hardware ohne Leistungseinbußen.
• Präzise Integration von Textinhalten in generierte Bilder für professionelles Grafikdesign.
• Vollständige kommerzielle Nutzungsrechte durch eine besonders nutzerfreundliche, permissive Lizenzierung.
• Effiziente Workflows dank extrem kurzer Iterationszeiten und optimierter Verarbeitung großer Bildmengen.

Auch wenn Z Image die führenden proprietären High-End-Modelle in der reinen Ausgabequalität nicht vollständig verdrängen mag, überzeugt das Modell durch ein ausgewogenes Verhältnis von Effizienz, Zugänglichkeit und Leistungsfähigkeit, was es zu einer überaus praktischen Wahl für reale Anwendungsszenarien macht.

Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung seitens des Tongyi-Teams, die regelmäßige Updates sowie neue ControlNet-Varianten und Ökosystem-Integrationen umfasst, ist Z Image ein unverzichtbares Werkzeug für alle, die höchste Ansprüche an die professionelle KI-Bildgenerierung stellen.

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Häufig gestellte Fragen

Wofür steht Z Image?

Der Name Z Image leitet sich von der chinesischen Bezeichnung „造相“ (Zào Xiàng) ab, was sinngemäß „Bilder erschaffen“ bedeutet, wobei das prägnante „Z“ als Abkürzung dient und gleichzeitig die ursprüngliche Namenskonvention wahrt.

Ist die Nutzung von Z Image kostenlos?

Ja, Z Image ist unter der Apache 2.0-Lizenz lizenziert, was eine uneingeschränkte private sowie kommerzielle Nutzung ermöglicht. Da das Tool lokal betrieben werden kann, fallen für Sie – abgesehen von der Hardware und dem Stromverbrauch – keinerlei zusätzliche Gebühren an.

Unterstützt Z Image die Generierung von NSFW-Inhalten?

Während das Basismodell von Haus aus nur über minimale Inhaltsfilter verfügt, setzen Hosting-Plattformen wie Hugging Face Spaces oder API-Anbieter meist eigene Richtlinien durch, weshalb eine lokale Bereitstellung die größtmögliche Kontrolle über die generierten Inhalte bietet.

Wie schneidet Z Image im direkten Vergleich mit Midjourney ab?

Während Midjourney weiterhin durch eine überlegene künstlerische Stilisierung und ein feineres ästhetisches Gespür überzeugt, bietet Z Image entscheidende Vorteile in puncto Geschwindigkeit und Kosteneffizienz. Als kostenfreie Alternative besticht das Modell zudem durch eine präzise Textwiedergabe sowie die Flexibilität, den KI-Bildgenerator lokal und völlig unabhängig von Cloud-Diensten zu betreiben.

Welche Grafikkarte wird für den lokalen Betrieb von Z Image benötigt?

Dank seines effizienten Designs benötigt Z Image Turbo lediglich 16 GB VRAM und bietet somit volle Kompatibilität mit:

• NVIDIA RTX 4090, 4080 sowie 4070 Ti Super
• NVIDIA RTX 3090 und 3080 Ti
• NVIDIA A4000 und A5000
• AMD-Grafikkarten mit ROCm-Unterstützung (Community-Implementierungen)

Auch bei Systemen mit geringerem Grafikspeicher ermöglichen Community-Tools wie stable diffusion.cpp die Bildgenerierung auf GPUs mit lediglich 4 GB VRAM, wenngleich dies mit einer reduzierten Geschwindigkeit einhergeht.

Unterstützt Z Image ControlNet?

Ja, Alibaba hat mit Z Image Turbo Fun ControlNet Union eine leistungsstarke Erweiterung veröffentlicht, die eine präzise Steuerung von Posen, Tiefeninformationen sowie Canny Edges in einem vereinheitlichten Modell ermöglicht. Das neue Modell steht auf Hugging Face zum Download bereit und lässt sich nahtlos in professionelle ComfyUI-Workflows integrieren.