Z-Image：基于阿里通义实验室推出的6B模型在线图像生成工具

Z-Image 是由阿里巴巴通义实验室（Tongyi Lab）开发并开源的一款高效图像生成基础模型。它采用了一种名为“可扩展单流扩散Transformer”（Scalable Single-Stream DiT, S3-DiT）的创新架构，将文本、视觉语义和图像潜变量统一在单个流中处理，从而极大提升了参数效率。与动辄数百亿参数的巨型模型不同，Z-Image 仅包含 60 亿（6B）参数，却能生成媲美顶级商业模型的照片级逼真图像。该模型最显著的特点是“生产环境友好”，它不仅推理速度极快（Turbo 版本可实现亚秒级出图），而且对硬件要求极低，能够在 16GB 显存的消费级显卡上流畅运行。此外，Z-Image 解决了传统生图模型在文字处理上的痛点，能够精准渲染复杂的中文和英文文本，是目前开源界兼顾性能、效率与文本生成能力的代表性作品。

功能列表

• 高质量图像生成：基于 6B 参数规模，生成具有照片级真实感、细节丰富且构图美观的图像。
• 中英双语文本渲染：特有的文本编码处理能力，使其能够准确地在图片中生成复杂的中文汉字和英文字符，解决了“AI不识字”的难题。
• 极速推理（Turbo模式）：提供 Z-Image-Turbo 版本，通过蒸馏技术将推理步骤减少至 8 步，在企业级 GPU 上实现亚秒级生成，在消费级显卡上也极快。
• 低显存占用：精心优化的架构使得模型可以在小于 16GB VRAM 的显卡（如 RTX 4080/4090 甚至更低显存配置）上运行。
• 精准指令遵循：Z-Image-Edit 版本专门针对图像编辑微调，能够理解复杂的自然语言指令，对图像进行局部修改或全局风格转换。
• 单流架构（S3-DiT）：采用全参数共享的单流架构，而非传统的双流（文图分离）设计，提升了模型对图文关系的理解深度。

使用帮助

Z-Image 提供了多种使用方式，既支持开发者通过 Python 代码调用，也支持设计师通过 ComfyUI 等可视化界面使用。以下是基于普通用户和开发者的详细操作指引。

1. 硬件准备

在开始之前，请确保您的电脑满足以下基本要求：

• 操作系统：Linux 或 Windows（推荐 Windows 10/11）。
• 显卡（GPU）：NVIDIA 显卡，显存建议 16GB 或以上（Turbo 版本在优化后可在更低显存运行，但推荐 16GB 以获得最佳体验）。
• 环境：已安装 Python 3.10+ 和 PyTorch。

2. 使用 ComfyUI 运行（推荐设计师/普通用户）

ComfyUI 是目前最流行的节点式 AI 生图工具，Z-Image 已有社区支持的工作流。

安装步骤：

1. 下载模型权重：
   访问 HuggingFace 或 ModelScope（魔搭社区），搜索 Z-Image-Turbo。
   下载主模型文件（通常为 .safetensors 格式）。
   将下载的文件放入 ComfyUI 的 models/checkpoints/ 目录下。
2. 更新 ComfyUI：
   确保您的 ComfyUI 是最新版本，或者安装了支持 Z-Image 架构的第三方插件（如 ComfyUI-GGUF 或专门的 Z-Image 加载器节点，具体视社区更新而定）。
3. 加载工作流：
   下载 Z-Image 官方或社区提供的 workflow.json 文件（通常在 GitHub 仓库或 Civitai 上可以找到）。
   将 JSON 文件拖入 ComfyUI 界面。
4. 生成图像：
   在“CLIP Text Encode”节点中输入您的提示词（Prompt）。Z-Image 支持中文提示词，例如：一张海报，上面写着“通义实验室”五个大字，背景是未来的科技城市。
   点击“Queue Prompt”开始生成。

3. 使用 Python 代码运行（推荐开发者）

如果您熟悉编程，可以直接使用 diffusers 库来运行模型。

安装依赖：
打开终端（Terminal）或命令提示符，运行以下命令安装必要库：

pip install torch diffusers transformers accelerate

编写运行脚本：
创建一个名为 run_zimage.py 的文件，填入以下代码：

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# 加载 Z-Image-Turbo 模型
# 注意：如果无法直接访问 HuggingFace，请使用 ModelScope 的镜像地址
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
torch_dtype=torch.bfloat16,
use_safetensors=True
)
# 启用显存优化
pipe.enable_model_cpu_offload()
# 定义提示词（支持中文）
prompt = "一只穿着宇航服的猫在月球上喝咖啡，背景有地球，照片级真实感"
# 生成图像
image = pipe(
prompt=prompt,
num_inference_steps=8,  # Turbo 版本仅需 8 步
guidance_scale=0.0      # Turbo 版本通常设为 0
).images[0]
# 保存图片
image.save("z_image_result.png")

执行生成：
在终端运行：

python run_zimage.py

运行结束后，当前目录下会出现名为 z_image_result.png 的图片。

4. 进阶功能：图像编辑

如果您需要修改现有图片，请下载 Z-Image-Edit 模型权重，并使用类似的代码结构，但需加载 Image-to-Image 相关的 Pipeline，并提供一张初始图片作为输入。

应用场景

1. 电商海报设计
   设计师可以利用 Z-Image 强大的文本渲染能力，直接生成包含正确商品名称和宣传语的电商海报背景，无需后期大量 PS 合成文字，大幅缩短设计流程。
2. 社交媒体内容创作
   自媒体创作者可以使用中文提示词快速生成符合中国文化语境的配图，例如节日贺图、古风插画等，且无需担心复杂的英文提示词门槛。
3. 游戏资产原型开发
   游戏开发者可以在 16GB 显存的开发机上快速迭代游戏角色或场景的概念图，利用 Turbo 版本的亚秒级速度，实现实时的灵感可视化。
4. 教育与文档配图
   教师或文档编写者可以生成带有解释性文字的图表或插图，利用模型的世界知识准确描绘科学现象或历史场景。

QA

1. 这个网站地址 z-img.org 为什么打不开？
   您提供的网址 z-img.org 极有可能是一个失效的旧域名或被误传的地址。本文介绍的 Z-Image 项目官方主要托管在 GitHub (github.com/Tongyi-MAI/Z-Image) 和 HuggingFace 平台上。请直接访问这些官方代码托管平台获取资源。
2. Z-Image 和 Stable Diffusion (SDXL) 相比有什么优势？
   Z-Image 的核心优势在于效率和中文能力。它在保持 6B 参数（比 SDXL 大但比 Flux 小）的同时，通过 S3-DiT 架构实现了极高的推理速度，并且原生支持中文提示词和中文文字生成，这在 SDXL 上通常需要额外的 ControlNet 才能实现。
3. 运行 Z-Image 最少需要多少显存？
   官方推荐 16GB 显存以获得最佳性能。但在使用量化版本（如 GGUF 格式）或开启极致显存优化（CPU Offload）的情况下，8GB – 12GB 显存的显卡也有可能运行，但生成速度会变慢。
4. 它可以商用吗？
   请务必查阅该模型在 HuggingFace 或 GitHub 页面上的 License 文件。通常阿里通义系列的开源模型允许学术研究，商用可能需要遵循特定的协议或进行登记，具体以官方最新声明为准。