喵斯基部落 
Mac mini M4 性能压榨：Flux.dev 与 Z-image 实测组合
最近一直在折腾手头这台 Mac mini M4 (24G 内存)，核心目标就是想看看在有限的统一内存下，如何压榨 Flux.dev 和 Z-image 这类大模型的性能。M4 的神经元引擎虽然强悍，但 24G 容量在处理这类参数量惊人的模型时，采样器（Sampler）和调度器（Scheduler）的组合选得对不对，直接决定了是“秒出图”还是“转圈圈”。
以下是基于实测，针对不同需求整理的经验组合。
一、 Flux.dev 模型实测组合
Flux 采用 Flow Matching 架构，对调度器极度敏感。在 24G 内存环境下，建议首选 GGUF (Q4/Q5) 或 FP8 版本，把更多内存留给采样过程。
| 维度 | 采样器 (Sampler) | 调度器 (Scheduler) | 推荐参数 | 经验总结 |
|---|---|---|---|---|
| 高性能 (平衡型) | Euler | Beta | 20-25步 / Guidance 3.5 | 日常频率最高。 Beta 调度器处理 Flux 的光影步进最稳，画质均衡且速度快。 |
| 画面真实度 | DPM++ 2M | SGM Uniform | 35-45步 / Guidance 2.5 | 追求写实皮肤质感时的首选，暗部细节和边缘锐度有明显提升。 |
| 极致速度 | Euler | Simple | 15-18步 / Guidance 3.0 | 纯粹为了快速预览构图，M4 响应最快，大框架不崩。 |
| 出图多样性 | Euler Ancestral | Beta | 25-30步 / Guidance 3.5 | 祖先采样带有的随机噪声，能让构图在保持提示词意图的同时更有跳跃感。 |
🌟 Flux 万金油组合：Euler + Beta。在 25 步左右能兼顾 80% 的画质细节和不错的生成速度。
二、 Z-image 模型实测组合（多样性与质感双选版）
Z-image 作为蒸馏架构模型，主打低步数极速出图。但在 2-步（Turbo/Lightning）模式下，采样器的选择直接决定了画面的“灵性”。
| 维度 | 采样器 (Sampler) | 调度器 (Scheduler) | 推荐参数 | 经验总结 |
|---|---|---|---|---|
| 极致多样性 | euler_ancestral | Beta | 2-8步 / CFG 1.0 | 实测多样性最好。 姿势、构图变化极大，拒绝“复读机”式出图。 |
| 高画质多样性 | er_sde | Beta | 2-10步 / CFG 1.0 | 多样性次之。 但光影层次更细腻，是追求画质与变化平衡的最优解。 |
| 极致稳定性 | dpmpp_2m_sde | Beta | 2-12步 / CFG 1.0 | 收敛极快。画面极其稳健但姿态趋同，适合确定构图后的“精修”。 |
| 极致速度 | res_multistep | Beta | 2-4步 / CFG 1.0 | 真正的“秒出”。但极低步数下结构易崩溃（伪影），仅限草图预览。 |
🌟 Z-image 万金油“双核”推荐：
追求灵感与变化： 锁死 euler_ancestral + Beta，每一次抽卡都有惊喜。
追求质感与稳健： 锁死 er_sde + Beta，在保证一定多样性的同时，提供更细腻的皮肤和光影表现。
三、 深度评价：为什么这两个组合是“版本答案”？
根据 2-步模式下的实测，这两个组合在 M4 统一内存架构下表现最出色：
1. euler_ancestral + Beta (多样性之王)
-
评价：在极低步数（2 步）下，这是唯一能让模型“动起来”的组合。祖先采样器通过每一步注入的新噪声，强迫模型跳出收敛陷阱，尝试不同的肢体动态。
-
视觉特征：人物姿态多变（正面、侧面、低头），画面的动态感和随机感最强。
2. er_sde + Beta (细腻的写实派)
-
评价：ER SDE 兼具了随机性与高阶精度。虽然它的姿态变化略逊于 Euler A，但在处理织物纹理、皮肤质感和光影平滑度上更胜一筹。
-
视觉特征：画面更显厚重，减少了低步数常见的“燥点感”，人物与背景的融合度极高。
🛠️ Mac mini M4 环境下的避坑点
-
内存保卫战：24G 是统一内存，显存和系统内存共享。跑图前习惯关掉占用大的浏览器插件和 App。Flux 建议用 GGUF (Q4/Q5) 格式，能显著降低“转圈圈”的概率。
-
引导值（CFG）陷阱：
-
跑 Flux 时，Guidance Scale 盯着 3.5。
-
跑 Z-image 时，CFG Scale 千万别给高！1.0 是实测甜点位，超过 2.0 画面极易出现“焦黑”感或偏色。
-
-
步数边际效应：
- 在 M4 上，Flux 超过 40 步、Z-image 超过 12 步后，画面提升已经很难用肉眼分辨，但计算成本会激增，没必要死磕高步数。
总结：
对于 24G 内存的 M4 玩家，最聪明的策略是：Flux 认准 Euler + Beta 走稳健路线，Z-image 认准 euler_ancestral + Beta 寻找灵感。 这两套方案能让你在 24G 的有限空间里，玩出顶级工作站的“抽卡”效率。
推荐文章
基于标签匹配 · 智能推荐支持与分享
如果这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多人或赞助支持！