8步极速出图，懂中文的 AI 绘画“快手”
阿里通义实验室开源力作 | 亚秒级生成 | 消费级显卡首选
在 AI 绘画模型层出不穷的今天，创作者们都在寻找那个“完美的平衡点”。Z-Image-Turbo 的出现，正是为了解决这一痛点。作为阿里通义实验室的旗舰级开源项目，它不仅仅是一个模型，更代表了 Z-Image 生态在速度与质量上的重大突破。
此时此刻，您可能面临着这样的困扰：
Z-Image-Turbo 的使命，就是打破这些壁垒。
它重新定义了文生图的标准——快如闪电，美如画卷，且懂中文。通过核心技术革新，我们将“不可能三角”变成了现实，让每一位创作者都能享受到 Z-Image-Turbo 带来的技术红利。
Z-Image-Turbo 搭载了最新的对抗扩散蒸馏技术，将传统的 50 步推理强力压缩至 8 步。这意味着什么？意味着它在 H800 上能实现亚秒级出图，在您的 RTX 4090 上也仅需眨眼之间。它让创意像流水一样自然涌现。
不同于外挂翻译的模型，Z-Image-Turbo 内置了强大的 Qwen-VL 文本编码器。它真正“读懂”了中文。输入“金戈铁马”、“赛博修仙”，该模型能精准捕捉每一个中式意境的细微之处，这是 我们独有的文化自信。
该模型采用了先进的 S3-DiT 架构，实现了像素与文字的完美融合。它是目前市面上极少数能直接在图片中生成清晰、准确汉字的模型。用它做电商海报、Logo 设计，从未如此简单。
我们致力于让 AI 普惠化。深度优化了显存占用，16GB 显存即可体验满血版画质。不仅如此，社区还提供了 GGUF 量化版，让 8GB 显存的普及型显卡也能流畅运行。
Z-Image-Turbo 之所以强大，源于其底层的技术革新。团队摒弃了传统的 U-Net 架构，全面拥抱 Transformer。
Scalable Single-Stream DiT
Z-Image-Turbo 采用了统一的 S3-DiT（Scalable Single-Stream Diffusion Transformer）架构。在处理流中，文本 Tokens、视觉语义 Tokens 和图像 VAE Tokens 被统一映射到同一个空间。这种设计极大减少了计算冗余，让模型的参数效率达到了前所未有的高度。
4B 参数智慧大脑
告别蹩脚的 CLIP！本模型直接集成了来自通义千问 Qwen-VL 的强大文本编码器。这赋予了它超凡的语言理解力。它不仅精通中英双语，更能理解复杂的成语、诗词和文化梗，让 Z-Image-Turbo 成为最懂你的 AI 画师。
Flux 级 VAE 赋能
采用了 Flux 级别的 VAE 解码器，确保生成的每一处纹理——无论是皮肤的毛孔、织物的纹路，还是金属的光泽——都达到电影级质感。其画质，经得起 4K 屏幕的放大检视。
| 硬件环境 | 显存需求 (VRAM) | 生成速度 (1024x1024) | 推荐方案 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA H800 / A100 | > 16GB | < 1.0 秒 (亚秒级) | 企业级 API 服务 |
| RTX 4090 / 3090 | 16GB+ | ~ 2.3 秒 | 专业创作 / 批量生产 |
| RTX 4070 / 3080 | 12GB | ~ 4.5 秒 | 日常使用 |
| RTX 3060 / 4060 | 6GB - 8GB | 流畅运行 (需量化) | GGUF 量化版 (ComfyUI) |
不仅仅是文生图！Z-Image-Turbo 已经适配了多种 ControlNet 控制条件，让你的创作更精准：
为开发者提供了丰富的接口和工具支持：
想要驾驭本模型的强大能力？掌握提示词的编写技巧是关键。它的智能程度远超上一代模型，更懂自然语言，但也有一些独门秘籍。
我们推荐使用以下结构来获得最佳效果：
(主体描述) + (艺术风格) + (环境氛围) + (构图视角) + (文字内容)
示例： "一只身穿唐装的橘猫（主体），赛博朋克霓虹风格（风格），背景是未来的上海陆家嘴雨夜（环境），广角仰视镜头（视角），身后的全息屏上写着中文'Z-Image'（文字）。"
虽然模型已经很智能，但添加以下词汇能让画面更纯净：
low quality, jpeg artifacts, blurry, watermark, bad anatomy, bad hands, error
它不仅仅是玩具，它已经是众多行业的生产力工具。看看它如何改变各行各业。
还在花大价钱约拍模特？使用它，您可以瞬间生成不同肤色、不同场景的模特试穿图。其独特的文字嵌入能力，能直接生成带有品牌名和促销信息的商品海报，让“双十一”作图效率提升 10 倍。
它是概念艺术家的得力助手。在项目初期，利用其 8 步极速生成特性，美术团队可以一天产出上百张风格草图，快速定调。生成的贴图和资产，经过简单修整即可直接用于游戏引擎。
在这个读图时代，封面图决定了点击率。本模型能够根据文章标题自动生成吸睛的封面图。它对中文梗的理解，让生成的表情包和小插画能在社交媒体上疯传。
在选择 AI 模型时，数据不会说谎。我们对比了 Z-Image-Turbo 与目前市面上的顶级模型 Flux.1 和 SDXL Turbo。
| 维度 | Z-Image-Turbo | Flux.1 (Dev) | SDXL Turbo |
|---|---|---|---|
| 生成步数 | 🚀 8 步 (极快) | 🐢 20-50 步 (慢) | 🚀 1-4 步 (极快) |
| 中文理解 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (原生支持) | ⭐ (需翻译插件) | ⭐ (需翻译插件) |
| 文字生成 | ✅ 支持汉字/英文 | ✅ 仅英文 | ❌ 不支持 |
| 画质上限 | ⭐⭐⭐⭐ (高) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (极致) | ⭐⭐⭐ (一般) |
| 显存门槛 | 🟡 中 (12-16G) | 🔴 高 (24G+) | 🟢 低 (8G+) |
一句话总结：如果你追求极致的艺术微调，Flux 依然是王；但如果你需要它带来的快速出图、做电商设计、或者习惯用中文描述，Z-Image-Turbo 是目前的性价比之王。
Prompt: "中国水墨画风格，一位白衣剑客站在竹林之巅，云雾缭绕，留白意境，粗笔触。"
它能精准还原水墨的晕染感和留白的意境，这是很多西方模型难以做到的。它让东方美学触手可及。
Prompt: "一个日式居酒屋的木质招牌，挂在灯笼旁边，招牌上清晰地刻着'深夜食堂'四个字。"
无论是汉字还是英文，本模型都能准确地“写”在物体表面，而不是生硬地贴图。它是设计师的福音。
Prompt: "未来城市的建筑设计图，概念艺术，科幻风格。"
利用其 8 步出图特性，设计师可以在 1 分钟内生成 20 张草图，快速筛选灵感。它是你的灵感加速器。
"It makes prompt engineering fun again because iteration is instant with Z-Image."
—— Reddit 用户 (它让写提示词又变得有趣了，因为修改结果是即时的。)
"终于不用写英文咒语了，Z-Image-Turbo 的中文理解能力断层领先！"
—— 国内资深炼丹师
"Flux 的强劲对手，但 Z-Image 更快、更懂中文。"
—— AI 测评博主
我们提供了多种便捷的使用方式，无论您是小白用户还是资深开发者，都能找到适合您的入口。
这是目前最流行、最直观的用法。
适合开发者集成到自己的 AI 应用中。
import torch
from diffusers import ZImagePipeline
# 加载 Z-Image 模型
pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
"Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
torch_dtype=torch.bfloat16,
use_safetensors=True
)
pipe.enable_model_cpu_offload()
# 直接使用中文 Prompt
image = pipe(prompt="一只赛博朋克风格的猫", num_inference_steps=8).images[0]
image.save("z-image-output.png")不想配置环境？直接访问 ModelScope (魔搭社区) 或 Hugging Face Spaces，搜索 "Z-Image-Turbo" 即可在线试玩。
A: 可以！ 团队充分考虑了硬件门槛。请使用社区提供的 GGUF 量化版本，配合 ComfyUI-GGUF 插件，可以在 8GB 显存下流畅运行本模型。
A: 这是 Turbo 类蒸馏模型的常见特性。Z-Image-Turbo 也不例外。建议在 Prompt 中增加具体的面部特征描述（如“圆脸”、“雀斑”）来增加生成结果的多样性。
A: 支持！ 目前已经适配了 Canny、Depth 和 Pose 等主流 ControlNet。您可以利用这些工具精确控制构图和人物姿态。
A: 是的！ Z-Image 采用 Apache 2.0 协议开源，这意味着您可以免费将其用于商业项目，甚至基于它 开发自己的闭源应用。
A: 最大的区别在于对中文的原生支持和更快的 8 步推理速度。相比 SDXL，本模型在生成汉字和东方元素时具有碾压级的优势。
A: 您可以在 Hugging Face 和 ModelScope 上搜索 "Tongyi-MAI" 找到官方仓库。请认准 Z-Image-Turbo 标识。