Krita-ai-diffusionがZ-ImageのControlNetとQwen-Image-Layeredに対応した話

はじめに

Krita-ai-diffusionの最新版1.44.0が新たなAIモデルに（実験的に）対応したので、動作確認とレビューです。

ただし実験対応のままなので、ボタンひとつで導入できるSD/SDXLやFLUX.1と異なり、既存のQwen-ImageやZ-Imageと同じく、モデルのダウンロードと設定は自分で行う必要があります。

※ Krita-ai-diffusion管理の標準ComfyUIサーバーでなく、カスタムComfyUIを利用している場合は、（安定板でない）最新版でなければQwen-Image-Layeredが動作しないようです

Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union対応

Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Unionとは？

Z-Image-Turboで基本的なControlNet操作が可能になります。

導入と実行

※ Krita-ai-diffusionと付属のサーバーのアップデートも必要です

先にZ-Image-Turbo本体の導入が必要です。Krita-ai-diffusionの標準サーバーを利用している場合は以下のフォルダ下に存在する各フォルダへモデルを格納します

C:\Users\user\AppData\Roaming\krita\ai_diffusion\server

• ✅ z_image_turbo_bf16.safetensors→models/diffusion_models

  • ※ bf16は大きいので、fp8やggufモデルの方がおすすめです

• ✅ qwen_3_4b.safetensors→models/text_encoders

• ✅ ae.safetensors→models/vae

  • ※ FLUX.1用と同じファイルです

次にControlnet用のモデルをダウンロードします。※ model_pachesに保存します

• ✅ Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union-2.1.safetensors→models/model_patches

動作確認します。既存のZ-Image Turboスタイルで、ControlNetの利用が可能になります。

Qwen-Image-Layered対応

Qwen-Image-Layeredとは？

AIが任意の画像をレイヤーに自動分割してくれるモデルです。

導入と実行

必要なモデルをダウンロードします。

• ✅ qwen_image_layered_fp8mixed.safetensors→models/diffusion_models

• ✅ qwen_image_layered_vae.safetensors→models/vae

正確に時間を計測していませんが、40ステップで15分程度必要でした（RTX 5060ti 16GB）。現状そのままでは使い物になりません

まとめ

Z-Imageはまだ全てのモデルを公開していませんが、Stable DiffusionやFLUXが支配的だった領域を、Alibaba系のAIモデルが全部持っていきそうな勢いですね。

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