最快两步生成！Ideogram4双封神LoRA出炉，2~8步生成惊艳全网！最强设计模型秒生时代来临！

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【closerAI ComfyUI】最快两步生成！Ideogram4双封神LoRA出炉，2~8步生成惊艳全网！最强设计模型秒生时代来临！

大家好，我是Jimmy。

Ideogram4 社区迎来加速生成，社区发布两大LORA让Ideogram4在本地设备生成也能提升到秒速生成。得益于这两个LORA，原本在设计方面占有优势的Ideogram4终于能在本地好好玩了。从能用到好用的变迁。

一起来看看。

第一个LORA：ideogram_4_turbotime_lora

刚发布不久，新鲜着呢。

地址：https://huggingface.co/ostris/ideogram_4_turbotime_lora

这个 LoRa 将把 Ideogram 4 简化成几步模型。它只需两步即可生成高质量图像，无需 CFG 和无条件模型。作用：加速生成，在2~8步内结束战斗；

第二个LORA：无条件模型的LoRA

这是一个 LoRA 模型，其初始化方法是提取象形文字 4 条件模型和非条件模型权重的差异。该模型使用真实数据进行师生训练，并逐层计算损失，以使其更接近非条件模型。在非条件传递过程中，该模型可以替代完整的 9B 参数非条件模型，用于象形文字 4 条件模型。

作用：直接以Lora替换原来的无条件模型，极大地节省算力。

comfyUI中的实现与应用

在comfyUI中的使用非常简单，但是工作流要调整变化 。

基于我之前介绍的Ideogram4的GGUF工作流解决方案：【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！

第一个LORA：ideogram_4_turbotime_lora的使用方法

在我们GGUF工作流的基础上优化工作流实现2~8步的快速生成，搭建方法如下图所示：

我提供了两种方式。可以使用K采样器，或者自定义采样器。如上图所示。

模型加载处，将无条件模型加载删除，在主模型中接入LORA节点，如下图所示，

其中GGUF节点是我优化过的节点能支持Ideogram4的GGUF量化模型：

然后是Json结构化提示词的转换：

这里直接使用我前面介绍的最强王炸：【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！

直接使用它来将提示词转换成Json结构化的提示词。

例子：赛博朋克风格的中国美女肖像，五官立体，穿着未来感的透明科技外套和发光的霓虹配饰，站在夜晚新上海潮湿的街道上。鲜艳的粉色和青色霓虹灯光在湿润的地面上反射，雨滴，强烈的凝视，带有银色高光的前卫妆容，超精细，Octane渲染，体积光，戏剧性氛围。

转换后Json提示词：

{
  "high_level_description": "赛博朋克风格的年轻亚洲女性特写肖像，身穿发光透明科技外套，站在雨夜新上海的霓虹街头，具有强烈的戏剧性光影和湿润反射效果。",
  "style_description": {
    "aesthetics": "cyberpunk, high-tech, futuristic, glossy, wet surface, neon-noir, detailed facial features",
    "lighting": "dramatic volumetric lighting, strong pink and cyan rim lights from neon signs, reflections on wet skin and ground, high contrast",
    "medium": "digital art, Octane render, hyper-realistic 3D illustration",
    "art_style": "cinematic sci-fi portrait",
    "photo": "macro detail, shallow depth of field, bokeh background",
    "color_palette": [
      "
#FF007F
",
      "
#00FFFF
",
      "
#1A1A2E
",
      "
#FFFFFF
",
      "
#8A2BE2
"
    ]
  },
  "compositional_deconstruction": {
    "background": "模糊的新上海雨夜街道，湿润的沥青路面反射着强烈的粉色和青色霓虹灯光，空中有飘落的雨滴，远处隐约可见全息广告牌的光晕，营造出深邃的赛博朋克氛围。",
    "elements": [
      {
        "type": "obj",
        "bbox": [
          0.25,
          0.2,
          0.75,
          0.9
        ],
        "text": null,
        "desc": "一位五官立体的中国美女，直视镜头，眼神强烈自信。她拥有前卫的银色高光妆容，头发湿润贴在脸颊。身穿未来感十足的透明PVC材质科技外套，外套边缘发出柔和的青色光芒。皮肤质感细腻，带有雨水的光泽。",
        "color_palette": [
          "
#FFFFFF
",
          "
#C0C0C0
",
          "
#FFD1DC
",
          "
#00FFFF
"
        ]
      },
      {
        "type": "text",
        "bbox": [
          0.05,
          0.05,
          0.95,
          0.15
        ],
        "text": "NEON SHANGHAI",
        "desc": "位于画面顶部中央的故障艺术风格霓虹文字标题，字体锐利现代，带有粉色辉光。",
        "color_palette": [
          "
#FF007F
",
          "
#00FFFF
"
        ]
      }
    ]
  }
}

我使用的是8步生成，生成效果如下：

其它：

我4060 ti 8G显存，生成时间，大家参考吧。2步很快。但质量差点，6~8步最好。

效率很高。推荐使用。

第二个LORA：ostris/ideogram_4_unconditional_lora的使用方法

这个LORA就是替换之前的unconditional模型的。那其实就是comfyUI基础流的基础上删除原来unconditional模型加载，替换成这个LORA。如下图所示

就这样就行了。然后直接输入提示词运行，以下是生成效果：

总结：

Ideogram 4加速LORA，2~8步生成，再加上GGUF量化模型，整个工作流效率提升几个档次！推荐使用。

地址：https://aigc.douyoubuy.cn/2026/06/18/421259/

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

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>/ 作者：JimmyMo

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