Z-Image 是 ⚡️- Image 系列的基础模型，专为高质量、强生成多样性、广泛的风格覆盖能力以及精准的提示词遵循而设计。 Z-Image-Turbo 以速度为核心， 而 Z-Image 则是一个完整容量、未经蒸馏的 Transformer 模型，旨在为需要最高级别创作自由度的创作者、研究人员和开发者提供坚实基础。

Z-Image的主要功能

• 未经蒸馏的基础模型：作为非蒸馏的基础模型，Z-Image 保留了完整的训练信号。它支持完整的无分类器引导（Classifier-Free Guidance, CFG），为复杂提示工程和专业工作流提供所需的精确控制。

• 美学多样性：Z-Image 掌握了极其丰富的视觉语言——从超写实摄影、电影级数字艺术，到精细的动漫和风格化插画。它是需要丰富、多维表达场景的理想引擎。

• 增强的输出多样性：专为探索而生，Z-Image 在不同随机种子下能显著提升构图、人脸身份和光照等方面的多样性，确保多人场景始终保持独特且生动。

• 面向开发友好：社区理想的起点。其非蒸馏特性使其成为 LoRA 微调、结构条件控制（如 ControlNet）和语义条件控制的良好基础。

  强大的负面控制能力：对负面提示具有高保真响应，使用户能够可靠地抑制伪影并调整构图。

应用场景：

• 生成多风格高质量角色设定图，精准响应复杂提示与负面控制，高效探索创意方向。

• 作为微调与条件控制的基础模型，支持 LoRA 训练和 ControlNet 集成，快速构建细分领域生成能力。

模型 ： https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image

【Z-Image】模型已经在趋动云『社区项目』上线，无需自己创建环境、下载模型，一键即可快速部署，快来体验【Z-Image】带来的精彩体验吧！

项目入口

https://open.virtaicloud.com/web/project/detail/673804798621085696

视频教程

启动开发环境

进入【Tongyi-MAI/Z-Image】项目主页中，点击运行一下，将项目一键克隆至工作空间，『社区项目』推荐适用的算力规格，可以直接立即运行，省去个人下载数据、模型和计算算力的大量准备时间。

配置完成，点击进入开发环境，根据主页项目介绍进行部署。

使用方法

在gemini/code中找到使用说明，选中使用方法单元格，点击运行。

等待生成local URL，右侧添加端口7860。

项目使用方法

示例展示

➫温馨提示： 完成项目后，记得及时关闭开发环境，以免继续产生费用！

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