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为什么选择 Z-Image Turbo？
首款真正的 6B 参数扩散模型，采用 S3-DiT 架构。专为速度和质量打造的高效 AI 图像生成器。
S3-DiT 架构
Z-Image Turbo 采用革命性的可扩展单流扩散 Transformer（S3-DiT）架构。这款高效 AI 图像生成器将文本和视觉处理统一在单一流中，最大化参数效率。S3-DiT 架构同时处理两种模态，在保持逼真输出质量的同时减少计算开销。
8 步推理
Z-Image Turbo 的解耦 DMD 蒸馏技术仅需 8 步即可实现高保真逼真 AI 生成。这使 Z-Image 成为同级别中最快的文生图模型，在 RTX 4090 上达到亚秒级延迟。其他 6B 参数扩散模型都无法匹配这种速度与质量的平衡。
低显存需求
Z-Image Turbo 仅需 12GB 显存即可在消费级硬件上原生运行。这款低显存稳定扩散替代方案专为 RTX 3060/4070 系列显卡优化。查看下方 Z-Image 显存需求 - 这是没有数据中心 GPU 用户的最佳本地 AI 艺术生成器。
原生双语文本
Z-Image Turbo 采用改进的 Qwen3-4B 编码器，支持高保真的中英文文本渲染。这款阿里巴巴生成式 AI 模型擅长排版生成，非常适合营销材料和双语内容创作。
$0.005 / 百万像素
与 FLUX 等 12B+ 参数模型相比，Z-Image Turbo 的推理成本极低。本地免费运行 Z-Image - 无需云订阅。2026 年 AI 图像生成基准测试显示，Z-Image 以 20% 的计算成本提供 FLUX 95% 的质量。
Apache 2.0 许可证
Z-Image Turbo 完全开源，采用 Apache 2.0 许可证，允许商业使用。与 FLUX 的限制性许可证或 Midjourney 的封闭系统不同，通义-MAI Z-Image 给予您完全的自由。无限制地下载、修改和部署 Z-Image。
Z-Image Turbo 作品展示
开源逼真 AI 输出。仅需 8 步生成原生 1024x1024 分辨率图像。
"scene : type : studio_photoshoot , background : color : soft warm beige , texture : smooth seamless paper backdrop , style : minimal, clean, fashion e..."
"Prompt: A magazine cover of a stylish 20-year-old Chinese woman with bob-cut hair, casually leaning against a teal tram in a quiet early-morning stree..."
"scene_description : A stylish, retro-cool urban portrait of a young woman sitting on the hood of a vintage car in front of a colorful Japanese storefr..."
"Mid-shot selfie: A young East Asian woman with long, black hair takes a mirror selfie inside a well-lit elevator. She is styled in a cute, playful way..."
"A realistic nighttime outdoor portrait of a young East Asian woman standing in a quiet park. Soft flash highlights her face while the background stays..."
"A close-up of a selfie image: A young East Asian woman with short, black hair takes a selfie lying on the bed inside her dim-lit room. On the backgrou..."
"A horizontal triptych photolayout, film photography style, showing the young woman from image_0.png in an intimate bedroom setting with a lingering se..."
"Tokyo nightlife editorial. Full body shot, low angle looking up slightly. A cool, alluring young woman is resting her lower back against the hood of a..."
"Prompt on Nano Banana Pro : hyper-realistic image showcasing an extraordinary piece of orange pulp, meticulously sculpted into an elaborate SUBJECT fo..."
"image_prompt : face_preservation : use_reference_face : true, accuracy : match face exactly from reference image , preserve_details : eyes , nose shap..."
"A highly impactful and artistically expressive female portrait photography, blending the essence of Pure & Seductive style. It features a woman in an..."
"A typical 'pure desire' style female portrait photography, showcasing soft, natural lighting effects and delicate emotional expression. The image feat..."
"explosion, particles radiating outward, frozen chaos, high-speed flash photography, dynamic energy, against black background, festival of color, impac..."
"prompt : A young woman with red-auburn hair tied into two low pigtails, striking a playful pose with her hands behind her head. She is wearing a paste..."
"An ultra-realistic street-garden portrait of an asian female idol. Subject centered in front of a thick hedge speckled with small orange blossoms. She..."
"Enigmatic woman with jet black hair, reflective wire-frame glasses, stoic unreadable expression, subtle teary glint, quiet defiance, semi-silhouette c..."
Z-Image 显存需求
在消费级 GPU 上本地运行 Z-Image。这款低显存稳定扩散替代方案无需数据中心硬件。
最低配置
示例 GPU
- RTX 3060 Laptop
- RTX 2060
- RTX 4050
推理速度
15-25 秒
Z-Image 最低显存需求：需要 GGUF/Q8 量化和 CPU 卸载。可用于本地测试 Z-Image，但比原生精度慢。
推荐配置
示例 GPU
- RTX 3060 (12GB)
- RTX 4070 Ti
- RTX 4080
推理速度
3-7 秒
最佳 Z-Image Turbo 体验。这款高效 AI 图像生成器使用原生 BF16 精度。本地运行 Z-Image 进行实时迭代的'最佳配置'。
最优配置
示例 GPU
- RTX 3090
- RTX 4090
- RTX 6000 Ada
推理速度
< 1 秒
Z-Image Turbo 最大性能。支持大批量生成和同时运行 Z-Image ControlNet 工作流。非常适合 Z-Image LoRA 训练实验。
Z-Image vs Flux vs Midjourney vs SDXL
2026 年 AI 图像生成基准测试：对比 Z-Image Turbo 与 FLUX、Midjourney 和 Stable Diffusion。
| 对比维度 | Z-Image Turbo | FLUX.1 [dev] | SD 3.5 Large | Midjourney v6 |
|---|---|---|---|---|
| 参数量 | 60 亿 | 120 亿 | 80 亿 | N/A (闭源) |
| 推理步数 | 8 步 | 20-50 步 | 30-40 步 | N/A |
| 显存需求 | 12GB (原生) | 24GB (原生) | 16GB | 仅云端 |
| 许可证 | Apache 2.0 | 非商业 | 社区 | 专有 |
| 逼真度 | 高 (95%) | 极高 (100%) | 中等 | 艺术风格 |
| 速度 (4090) | ~0.8秒 | ~3.5秒 | ~4秒 | ~30秒 |
| 文本渲染 | 优秀 (双语) | 优秀 | 良好 | 良好 |
数据来源于 2025 年 11 月基准测试。速度测试使用 4090 GPU。
如何本地运行 Z-Image
Z-Image ComfyUI 工作流和 Diffusers 管道设置。快速文生图模型 Python 集成指南。
# Z-Image Turbo - Fast text-to-image model Python setup
# Diffusers pipeline Z-Image implementation
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# Load Tongyi-MAI Z-Image Turbo - efficient AI image generator
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
torch_dtype=torch.bfloat16, # Low VRAM stable diffusion alternative
trust_remote_code=True
).to("cuda")
# Generate with Z-Image Turbo's optimal settings
# This 6B parameter diffusion model needs only 8 steps
image = pipe(
prompt="A cinematic shot of a cyberpunk detective, neon rain, 8k",
num_inference_steps=8, # Z-Image Turbo optimized for 8-10 steps
guidance_scale=1.5, # Keep CFG low to avoid Z-Image blurry fix issues
width=1024,
height=1024
).images[0]
image.save("z-image-turbo-result.png")专业提示：蒸馏
Z-Image Turbo 经过蒸馏处理。请勿超过 12 步或 CFG 3.0，否则图像会「烧焦」并过度饱和。
专业提示：分辨率
原生分辨率为 1024x1024。如需 4K，请以 1024 生成后使用放大工作流，而非原生生成。
Z-Image Turbo 社区
加入数千名使用这款高效 AI 图像生成器的创作者。了解用户为何从 Midjourney 和 FLUX 转向 Z-Image。
"Z-Image Turbo 惊人的速度让我在 4090 上实时迭代。这款高效 AI 图像生成器彻底改变了我的工作流程。"
"终于有一款下一代 6B 参数扩散模型在我的 12GB 显卡上原生运行。Z-Image 显存需求非常合理。"
"Z-Image Turbo 的皮肤纹理对于 8 步模型来说令人难以置信。这款开源逼真 AI 完全没有塑料感。"
"再见云订阅。Z-Image Turbo 在本地完美运行。这是我在 2026 年测试过的最佳本地 AI 艺术生成器。"
"Z-Image vs SDXL 根本不是一个级别。通义-MAI Z-Image 在效率和质量上完全超越 SD3.5。"
"Z-Image Turbo 的双语文本渲染是一个游戏规则改变者。这款阿里巴巴生成式 AI 模型完美服务我们的亚洲市场。"
"更新 ComfyUI Z-Image 节点后，Z-Image ComfyUI 工作流非常顺畅。强烈推荐查看官方指南。"
"Z-Image vs Flux 基准测试：以 20% 的计算成本获得 95% 的质量。2026 年 AI 图像生成基准测试说明一切。"
"论文中解释的 S3-DiT 架构非常出色。Single-Stream DiT 是 Z-Image Turbo 高效性背后的真正创新。"
"Z-Image vs Midjourney？它提供封闭平台无法提供的控制和隐私。在本地运行 Z-Image，完全拥有所有权。"
"2026 年最佳开源发布。通义-MAI Z-Image 为高效 AI 图像生成器树立了新标准。"
"Z-Image Turbo 在我的笔记本电脑上运行时没有大量交换。这是我们一直在等待的低显存稳定扩散替代方案。"
Z-Image Turbo 常见问题
关于通义-MAI Z-Image 的常见问题：安装、显存需求、ControlNet 设置和故障排除。