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【closerAI ComfyUI】本地设计超强的Ideogram 4文生图模型,现在8G显存也能跑!Ideogram 4 GGUF文生图工作流解决方案!掂!

大家好,我是Jimmy。
Ideogram 4是 Ideogram 公司于 2026年6月3日 发布的首个开源权重文本到图像模型,被定位为“设计领域最强的开源图像模型”。

模型参数9.3B,用的 Diffusion Transformer(DiT)架构。它最牛的地方不是画得特别写实,而是文字渲染和布局控制强到离谱。
别的模型写文字经常歪七扭八、错别字、风格不搭,但 Ideogram 4 在这方面目前开源里应该是最强的,多语言、复杂排版、小字号、曲线文字都能处理得很好。而且它特别支持结构化 JSON 提示词,你可以精确告诉它每个元素放哪里、用什么颜色(支持 Hex 颜色),做海报、宣传图、品牌物料、带字插图的时候,控制感特别强,像在用设计软件一样。它用的文本编码器是 Qwen3-VL-8B,不是普通的 CLIP,所以对提示的理解也更到位。
当然,它也不是全能的,写实人物或者超级艺术化的东西,Flux 可能还更擅长。但如果你主要做带文字的设计类图,目前开源里它真的是顶尖选择。
那如何在comfyUI中使用体验这个模型呢?
目前comfyUI官方已支持,大家只需要更新comyUI版本即可。
然后在comfyUI模板中就能搜索到它的文生图工作流:

但是呢,这套工作流对于设备要求有点高:

两个FP8的主模型+无条件模型,文本编码使用qwen3VL-8B FP8等,运行起来很
吃力,随时爆显存。

但官方提供的工作不算复杂,主要有模型加载区,尺寸比例选择,预设参考选择,正反提示词,和采样模块。
有条件的小伙伴,直接使用官方的工作流,打开会提示下载模型,直接下载它的模型。
但是,这里我要分享的是Ideogram4的GGUF文生图工作流解决方案,方案围绕低显存配置进行,使用GGUF量化模型实现。
以下是closerAI Ideogram4的GGUF文生图工作流解决方案

一、 Ideogram4的GGUF模型选择
主要区别是换成GGUF模型。目前抱脸上已有GGUF量化模型出现,但因为是刚出的模型,GGUF的实现还处理实验阶段,所以大家实现方法都不同。

如上图所示,目前有三个项目,我们使用最多下载量的,
GGUF模型地址:https://huggingface.co/stduhpf/ideogram-4-gguf/tree/main
打开后,在仓库中有不同版本的量化模型:

像我是4060 ti 8G 显卡。主模型下载Q4 ,无条件模型使用ideogram4_unconditional-Q2_K.gguf
下载后,放置UNET或diffusion_models下(有些版本是不同目录,自己尝试这两个目录)

然后是qwen3VL -8B 的量化模型。这个也必须要量化模型,不然直接爆显存了。
直接去qwen仓库下载:

直接Q4。
下载后放置text_encoders下

主要的模型如上,VAE就是直接使用Flux2的VAE,
二、comfyUI-GGUF优化版本
目前还没有原作者的支持,这里,我优化迭代了这个插件以支持 Ideogram4的GGUF模型使用;我直接打包放我的小站上:
会员小伙伴有需要的自提。
三、测试体验
以下是closerAI Ideogram4的GGUF文生图工作流

模型加载换成GGUF节点加载,如下图所示:

其它不变。
然后提示词方面,因为Ideogram4模型对于结构化的json提示词更友好,生成的质量更高。所以,我们直接参考官方的提示词文档,形成一个LLM指令模板进行提
示词转换。

这里直接使用之前介绍的免费LLM来实现:【closerAI ComfyUI】最强王炸:文本、图像、视频生成等一网打尽,comfyUI插件节点支持,一套全面的生产力工具方案!强!
我们只需要输入提示词,然后这个指令就会一起发送给LLM处理。然后生成Json结构化的提示词。这种方式节省本地设备算力。当然,你也可以使用comfyUI官方的gemma4的解决方案:

在预设参数方面,我选择使用:turbo的,12步左右。


以下是生成效果:



总结:
它是目前开源模型里设计/排版/文字渲染领域最强的选手,在专业图形设计场景下表现突出,但不是全能王,也不是“最强开源图像模型”。如果你主要的工作是做带文字的专业设计图,Ideogram 4 是目前开源里最值得投入的模型之一
会员小伙伴可在小站上下载本期工作流、优化节点、模型。
我在RH上发布了Ideogram4的图生图应用,大家可以上去体验下
本地算力不够怎么办?
如果本地设备算力不好的小伙伴,推荐使用线上comfyUI来运行体验:runninghub.cn

Ideogram4_图生图应用体验地址:
注册地址:https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151
通过这个链接第一次注册送1000点,每日登录送100点
最后几句:
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>/ 作者:JimmyMo
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