Z-Image

详情介绍

Z-Image（造相）是阿里巴巴通义实验室（Tongyi-MAI）在图像生成领域的重要开源贡献。该模型规模约60亿参数，核心设计理念是追求“高效”与“质量”的极致平衡。它没有采用传统的级联或多阶段架构，而是选择了先进的单流扩散变压器架构，将文本理解与图像生成的过程融合在一个统一的网络中，让模型在生成图像时能进行更深层次的语义思考。

为了满足不同用户的需求，Z-Image提供了三个主要变体：Z-Image-Base作为原始基线模型，为研究者和开发者提供了坚实的二次开发基础；Z-Image-Turbo是经过轻量蒸馏优化的版本，采用了团队自研的解耦分布匹配蒸馏技术，能在仅8步推理中就生成高质量图像，推理时间常在亚秒级，非常适合对实时性要求高的商业化部署；Z-Image-Edit则扩展了图像编辑和局部修改的能力。

模型最引人注目的特色之一是它卓越的中英文双语文本渲染能力。在生成包含文字的图像（如海报、菜单、路牌）时，Z-Image能够清晰、准确地呈现复杂的中文字符，这是目前绝大多数开源图像生成模型都难以做到的。项目已在GitHub、ModelScope和Hugging Face等平台开源，并提供了在线Demo和托管API服务，让技术探索和实际应用都变得触手可及。

官网入口地址

Z-Image的开源项目主页（GitHub）为：https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image
模型也托管在ModelScope和Hugging Face平台：

• ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

• Hugging Face：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

下载地址

Z-Image的模型权重文件、代码和推理示例均可通过以下渠道获取：

1. GitHub：克隆项目仓库获取完整代码和推理脚本。

2. ModelScope / Hugging Face：从这两个模型托管平台下载不同变体的模型权重文件，支持通过transformers或diffusers等库一键加载。

功能介绍

Z-Image围绕“高效生成”和“精准控制”构建了核心能力体系：

• 1. 单流DiT架构的文本到图像生成
  这是Z-Image的基础能力。与许多将文本编码和图像生成分开处理的模型不同，Z-Image采用单流扩散变压器架构，将文本token和图像token合并在一起进行处理。这种“思考-生成一体化”的设计，使得模型在生成图像的每一步都能同时理解文本语义和图像结构，从而生成构图更合理、语义更契合的图像。

• 2. 亚秒级超快速推理
  通过Decoupled-DMD蒸馏技术，Z-Image-Turbo版本将推理步骤压缩到了惊人的8步，同时保持了极高的图像保真度。这意味着在主流GPU上，生成一张高质量图像的时间可以控制在1秒以内，为实时交互、大规模批处理等应用场景扫清了速度障碍。

• 3. 卓越的中英文文本渲染
  这是Z-Image具有差异化的功能。在图像中准确生成文字，尤是结构复杂的中文字符，是AI绘图领域的一大挑战。Z-Image通过在训练数据和质量优化上的专门设计，攻克了这一难题。用户现在可以轻松生成带有清晰中文招牌、海报标题、产品标签或菜单内容的图像，极大地拓展了AI绘画在平面设计、电商营销等领域的实用性。

• 4. 多版本模型，适配不同场景

  • Z-Image-Base：原始60亿参数模型，保留了完整的生成能力和研究价值，适合算法研究人员进行微调、实验或作为baseline。

  • Z-Image-Turbo：蒸馏优化后的高速版，在几乎不损失画质的前提下，实现了最快的推理速度，是开发AI应用、部署在线服务的优选。

  • Z-Image-Edit：专注于图像编辑和局部修改的扩展模型。用户可以通过上传图像和简单的文字指令，对图像中的特定区域进行修改、替换或重绘，实现创意调整。

• 5. 灵活的部署与使用方式
  项目提供了从学术研究到商业应用的完整链路：

  • 本地推理：开发者可以下载模型权重，使用PyTorch等框架在自有GPU服务器上进行推理，掌控数据和流程。

  • 在线Demo：通过Hugging Face Spaces或ModelScope创空间，用户无需任何代码即可上传提示词，直观体验模型效果。

  • 托管API服务：对于希望快速集成的企业，项目也提供了API接口，只需几行代码即可将Z-Image的能力接入现有业务。

应用场景

Z-Image高效、高质量且支持文字渲染的特性，使在以下场景具有显著优势：

• 电商与广告营销：快速生成商品主图、营销海报、社交媒体广告图。文字渲染能力可以直接在图上生成清晰的产品标语或促销信息，无需后期再用设计软件添加文字。

• 创意设计与内容创作：为设计师提供灵感草图、素材生成；辅助自媒体创作者制作图文并茂的文章配图、视频封面。

• 平面设计与印刷：生成菜单、邀请函、宣传册等设计初稿，中包含的字体和排版可直接用于预览，加速设计定稿流程。

• 教育科普：根据教学需求，生成带有文字标注的科普插图、历史场景还原图等，让教学材料更生动。

• 科研与教学：作为先进的图像生成模型，Z-Image为学术界提供了研究扩散模型、蒸馏技术、多模态学习的优秀范本。

必要信息补充

• 定价：Z-Image模型本身在开源许可证下是免费的。用户下载后自用无需付费。如果通过阿里巴巴或第三方云服务商提供的托管API进行调用，则会产生相应的API服务费用，具体定价需参考服务商的报价。

• 技术领先性：

  • 架构创新：单流DiT架构是技术核心，简化了传统多级模型的设计。

  • 蒸馏技术：Decoupled-DMD是一种高效的生成式蒸馏方法，使得小步数生成高质量图像成为。

  • 数据策略：双语文本渲染能力的突破，得益于训练数据中包含了大量带有中英文文本的图像，并针对文字清晰度进行了专门优化。

• 开发团队：由阿里巴巴通义实验室（Tongyi-MAI）研发。通义实验室是阿里巴巴集团旗下负责人工智能基础研究和应用创新的核心团队，在自然语言处理、多模态理解等领域有深厚积累。

• 开源生态：项目代码和模型权重采用开源许可证发布，鼓励社区开发者进行二次开发、微调，并集成到自己的应用中，共同推动图像生成技术的进步。

Z-Image常见问题