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**This is an independent NVFP4 quantization of Qwen Image 2.1. The Qwen team created the original model.** The original model and architecture are Qwen's work. I converted the official Comfy-Org/Qwen-Image-2.1 BF16 checkpoint package and packaged the quantized weights, workflows, and validation here. This is not a new base model or an official Qwen release. I converted Qwen Image 2.1's image transformer and Qwen3-VL 8B language encoder directly from the official BF16 weights into native ComfyUI NVFP4. The vision tower, embeddings, output head, critical image-model tensors, and VAE stay BF16. Real Blackwell FP4 kernels in both denoising and text conditioning, with an included small runtime patch for the latter. No new nodes. **RTX 5090: 6.746 s median for a complete 1024×1024, 40-step run** versus 15.629 s with BF16 and 7.553 s with official INT8. Three warm runs per variant, every node executed, including text encoding. This one-prompt benchmark used the encoder patch; full method and limits.

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Native ComfyUI weights, a selectively quantized image transformer and encoder, and seven ready-to-load workflows. Fashion, casual photography, editing, multiple references, typography, illustration, and transparent PNGs. **No custom nodes or core patches required.** All seven workflows were tested on unmodified ComfyUI 0.39.0 with custom nodes disabled. Update ComfyUI and its normal dependencies, then place these files in the matching folders: **15.70 GB total — 51.6% smaller than the original BF16 package.** These are file sizes. Model checksums are included.

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V4 still rocks as the original Qwen3 prompt-engineer build. The new V6 release is the native Z-Image Turbo text-encoder build, rebuilt with SMART DoRA and trained locally for ComfyUI drop-in use plus LM Studio prompt enhancement. This is Z-Engineer V4, the culmination of extensive research into what makes an AI prompt engineer actually *good* at its job. Built on the Qwen 3 architecture and trained using a novel **SMART Training** methodology, this 4B parameter model doesn't just describe scenes—it understands the craft of visual storytelling down to the lens flare. Z-Engineer V4 is a fully fine-tuned (not LoRA, we went *all in*) version of the text encoder from Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo. It's been specifically trained to understand the nuances of AI Image Generation workflows.

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This is the **abliterated** version of the Z-Image-Turbo text encoder. I took the **p-e-w heretic method** and hammered it through **1000 trials**, specifically targeting **BOTH** image generation refusals and those peskier general refusals. The result? - **KL Divergence:** A tiny `0.0004` (basically no lobotomy! 🧠✨) - **Refusal Rate:** Only `4/100` in my torture tests. Brought to you by the same chaotic good energy behind: - Z-Image-Engineer-V2.5 - The original Z-Image-Engineer

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The main repo contains the merged HF safetensors. This repo contains the quant ladder for the ComfyUI-Z-Engineer node, LM Studio, ComfyUI `CLIPLoaderGGUF`, llama.cpp-style loaders, and local prompt-enhancement workflows. **Z-Image-Engineer V6** is a SMART DoRA fine-tuned 4B Qwen text encoder from `Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo`. The comparison examples were generated from direct LM Studio user requests like this, with no separate system prompt. `V6_SYSTEM_PROMPT.md` is included only as an optional preset for people who want a stricter prompt-only chat setup.

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HH-RM-Qwen

BensonW

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공개된 한국어 Transformer 계열 모델들은 대부분 한국어 위키, 뉴스 기사, 책 등 잘 정제된 데이터를 기반으로 학습한 모델입니다. 한편, 실제로 NSMC와 같은 User-Generated Noisy text domain 데이터셋은 정제되지 않았고 구어체 특징에 신조어가 많으며, 오탈자 등 공식적인 글쓰기에서 나타나지 않는 표현들이 빈번하게 등장합니다. KcELECTRA는 위와 같은 특성의 데이터셋에 적용하기 위해, 네이버 뉴스에서 댓글과 대댓글을 수집해, 토크나이저와 ELECTRA모델을 처음부터 학습한 Pretrained ELECTRA 모델입니다. > 💡 이전 KcBERT 관련 코드들에서 `AutoTokenizer`, `AutoModel` 을 사용한 경우 `.from_pretrained("beomi/kcbert-base")` 부분을 `.from_pretrained("beomi/KcELECTRA-base")` 로만 변경해주시면 즉시 사용이 가능합니다.

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kcgpt2

beomi

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