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Z-Image

Z-Image是阿里通义实验室开源的高性价比AI图像生成模型,主打极速出图与超低成本,针对亚洲人像进行专项优化,面部轮廓、肤色质感更加自然真实。

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3x3 九宫格拼贴画,带有粗白色边框线。 每格中显示的是人像,人像是日本动漫海贼王中的路飞,9 种不同的摄像角度

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九宫格构图,带有粗白色边框线,同一个写实风格的亚洲成年女性人像,保持拍摄方向为正面平视视角,人物的表情与姿态保持一致,画面统一为柔和的自然光,背景是干净的浅灰色纯色背景,9 个格子分别对应 9 种不同的发型:1. 黑长直中分长发、2. 羊毛卷齐肩短发、3. 高扎元气马尾辫、4. 空气刘海齐耳短发、5. 法式慵懒大波浪长发、6. 利落干净的超短发、7. 温柔低盘发、8. 俏皮双麻花辫、9. 层次感碎发中长发,整体画面清晰高清,光影自然柔和,无多余元素

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超现实主义 3x3 九宫格拼贴画,带有粗白色边框线。 背景展示了[穿着西装的小鸟]的不同可爱姿势、角度和景别的照片(打哈欠、睡觉、玩耍、歪头、爪子)。中间网格隐藏。 顶层覆盖 了一只巨大的、超写实的、全身3D剪纸风格的同一只[穿着西装的小鸟],正俏皮地从网格中向前跳Et。 所有元素清晰锐利,深景深f/16(全焦段清晰),无背景虚化,明亮的柔光箱布光以突显毛发质感,触感真实的毛绒细节,强烈的3D 跃出屏幕效果。

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超现实主义 3x4 十二宫格拼贴画,带有粗白色边框线。 背景展示了[穿着西装的小狗]的不同可爱姿势、角度和景别的照片(打哈欠、睡觉、玩耍、歪头、爪子)。中间网格隐藏。 顶层覆盖 了一只巨大的、超写实的、全身3D剪纸风格的同一只[穿着西装的小狗],正俏皮地从网格中向前跳Et。 所有元素清晰锐利,深景深f/16(全焦段清晰),无背景虚化,明亮的柔光箱布光以突显毛发质感,触感真实的毛绒细节,强烈的3D 跃出屏幕效果。

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一位迷人的赛车女郎(亚洲面孔)站在高性能 F1 赛车旁,下身穿泳裤,上身穿低胸外套,外套上印刷着“sinancode.com”,真实的皮肤纹理,错综复杂的细节,景深效果,2k 分辨率,电影级布光,索尼 A7R IV 拍摄,85mm 镜头。

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一位迷人的赛车女郎(亚洲面孔)站在高性能 F1 赛车旁,下身穿泳裤,上身穿低胸外套,外套上印刷着“sinancode.com”,真实的皮肤纹理,错综复杂的细节,景深效果,2k 分辨率,电影级布光,索尼 A7R IV 拍摄,85mm 镜头。

什么是Z-Image

Z-Image是阿里通义实验室推出的6B参数高性价比AI图像生成模型,专为追求效率与成本控制的用户打造。采用创新的S³-DiT单流扩散Transformer架构,仅需8步采样即可生成高质量图像,API调用成本仅为Flux等同类模型的1/3。由于训练数据包含大量亚洲面孔样本,Z-Image在生成亚洲人像时表现尤为出色,面部轮廓更立体、肤色更自然、五官比例更协调。目前已开源Turbo极速版,适配Hugging Face、ComfyUI等主流生态,阿里云ModelStudio也提供对应的API服务。

版本说明

免费版

基于 Hugging Face 开源模型部署,适合体验模型能力。由于使用共享资源,服务可能不稳定,生成速度较慢,仅支持基础参数设置。

标准版

基于阿里云 API 部署,提供稳定可靠的生成服务。支持更多参数调节,生成速度更快,适合正式使用场景。

为什么选择Z-Image

超低使用成本

API调用价格仅为Flux、Midjourney等主流模型的1/3,同样的预算可生成3倍数量的图像,是批量生图的性价比之选

极速出图体验

Turbo版本仅需8步采样实现亚秒级推理,RTX 4090上2.3秒即可出图,比Flux Pro快2-3倍,大幅提升创作效率

亚洲人像优化

训练数据针对亚洲面孔特别优化,生成的亚洲人像面部轮廓更精准、肤色更自然、五官比例更协调,告别AI味

双语文本渲染

可精准处理中英文混合文本及小字号、复杂排版场景,解决传统AI生图的文字崩坏难题

低算力门槛

16GB显存即可运行,RTX 3060等消费级显卡也能部署,无需顶级GPU硬件

开源可商用

采用Apache 2.0许可,支持商业场景和二次开发,无额外授权费用

Z-Image适用场景

亚洲人像写真

生成自然真实的亚洲人物照片,适用于社交头像、证件照模拟、人物素材等场景,面部细节媲美真实拍摄

电商批量出图

低成本批量生成商品宣传图、模特展示图,同样预算产出3倍素材,特别适合需要大量图片的电商卖家

短视频封面

快速生成吸睛的短视频封面图,出图速度快、成本低,适合日更博主的高频创作需求

广告素材测试

低成本快速产出多版本广告素材进行A/B测试,找到最佳创意方案后再精修

社交媒体运营

批量生成公众号配图、小红书笔记图、微博配图等,降低日常运营的图片制作成本

个人创作练习

低门槛体验AI绘画,适合预算有限的个人用户学习和探索AI图像生成

如何使用Z-Image

使用步骤

1

环境准备

准备16GB显存以上的显卡,安装PyTorch、Transformers、Diffusers等相关依赖,建议从源码安装最新版本diffusers以获得完整支持

2

获取权重

从Hugging Face的tongyi-mai/z-image-turbo仓库或ModelScope平台下载Z-Image-Turbo的模型权重

3

模型调用

通过Diffusers库加载模型,设置相关参数后输入提示词即可生成图像,也可启用Flash Attention提升运行效率

4

工作流集成

将Z-Image-Turbo导入ComfyUI,配合ControlNet、LoRA等插件,实现更精准的图像生成与控制

5

API调用

通过阿里云ModelStudio平台调用Z-Image的API服务,无需本地部署即可实现高效生图

简单调用示例

可通过Python代码快速实现图像生成,先加载ZImagePipeline并配置模型权重,再输入自定义提示词,设置采样步数、图像尺寸等参数后,即可生成并保存图像,具体可参考官方提供的代码示例,支持调整生成种子以获取不同效果。

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Z-Image常见问题

Z-Image目前有哪些可用版本

目前仅Z-Image-Turbo蒸馏极速版已开源可下载使用,Z-Image-Base基础版和Z-Image-Edit编辑版暂未发布,后续将陆续开放获取渠道。

Z-Image对硬件的最低要求是什么

Z-Image-Turbo版本在16GB显存显卡上可流畅运行,同时也支持RTX 3060 6GB等更低配置的消费级显卡,仅会出现一定程度的速度下降,满足不同硬件条件用户的使用需求。

Z-Image的文本渲染能力有局限吗

Z-Image可精准处理常规的中英文文本及复杂排版,但在极端艺术字、特殊字体等场景下可能出现瑕疵,建议这类场景结合专业设计工具进行后期优化。

Z-Image是否支持图生图和图像编辑

当前的Turbo版本主要面向文生图场景,专门的图生图与图像编辑功能将由即将发布的Z-Image-Edit版本提供,该版本可按自然语言指令修改图像背景、姿态、文字等内容,并保持身份与光照的一致性。

Z-Image的开源许可是什么,可用于商业场景吗

Z-Image采用Apache 2.0开源许可,允许用于商业场景和二次开发,开发者可基于Base版本进行定制化微调,只需遵守相关开源协议即可。