逼真肖像
生成肌肤和光影自然的头像照、社交头像和角色插画，批量生成时也能保持面部一致。
Imya · Z Image Turbo
Z Image Turbo
免费在线运行 Z Image Turbo——通义出品的高速文生图模型，约 8 步即可出图。生成逼真效果和清晰的中英双语文字，无需安装 ComfyUI、GGUF 或配置 GPU。
- 约 8 步
- 少步数 Turbo 采样
- 60 亿参数
- 由 Tongyi-MAI 打造
- Apache 2.0
- 开源权重
- 免费开始
- 注册赠送积分
试用 Z Image Turbo——免费
免费在线试用 Z Image Turbo
生成范例
登录后即可用你自己的作品替换这些示例
以上是预先生成的范例——登录后，你的生成结果会在几秒内显示在这里。
什么是 Z Image Turbo？
Z Image Turbo 是一款速度快、开源的文生图 AI 模型，由阿里巴巴通义实验室的生成式团队 Tongyi-MAI 打造。它是 60 亿参数 Z-Image 模型的蒸馏 Turbo 版本：基础模型需要较多采样步数，而 Turbo 版本大约 8 步就能出图，所以几乎是瞬间完成。
该模型以宽松的 Apache 2.0 协议开源，权重发布在 Hugging Face 上，可以在本地 ComfyUI 中运行，也可以量化为 GGUF 或 FP8 格式，或通过 API 调用。它的优势在于锐利的逼真效果，以及可靠的中英双语文字渲染。
On this page you can use Z Image Turbo online for free, with no install. Imya hosts the model so you skip the GGUF downloads, VRAM math and workflow files — type a prompt, choose a supported aspect ratio matched to the selected model, select PNG, WebP or JPEG, and generate 1, 4 or 8 images per run — no command line, no GPU, no setup.
Z Image Turbo 对比 Z Image 及其它模型
在日常文生图任务中，Z Image Turbo 与 Z Image 基础模型、Flux 2 和 SDXL 相比表现如何。
| 功能 | Z Image Turbo | Z Image（基础版） | Flux 2 / SDXL |
|---|---|---|---|
| 速度 | 约 8 步，接近瞬时 | 20–40 steps | 20–50 steps |
| 逼真度 | 出色 | 出色（略更锐利） | 很好 |
| 文字渲染 | 英文 + 中文均强 | 英文 + 中文均强 | Flux 强 · SDXL 弱 |
| 显存占用（本地） | 低（对 GGUF / FP8 友好） | 较高 | Flux 高 · SDXL 中等 |
| 许可协议 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | 因模型而异 |
| 适用场景 | 快速草图与成片 | 追求极致画质的成片 | 已有工作流 |
对大多数提示词来说，Z Image Turbo 只需极少步数就能达到基础模型的画质水平——所以 Turbo 版本才是实际使用中的默认之选，只有追求最后一点细节时才需要用回基础模型。
为什么要在线使用 Z Image Turbo？
拥有 Z Image Turbo 模型的全部能力，却不用任何安装设置。
无需 ComfyUI、GGUF 或 GPU 配置
跳过 ComfyUI 工作流搭建、GGUF/FP8/BF16 文件下载和显存估算。在浏览器里在线运行 Z Image Turbo——Imya 已托管模型权重，笔记本电脑或手机都能使用。
少步数 Turbo 速度
Z Image Turbo 是约 8 步的蒸馏模型，生成结果几秒就能返回。你可以反复调整提示词，一次批量生成 8 个版本，再挑选最满意的图片。
逼真效果 + 双语文字
Z Image Turbo 在肌肤质感、光影表现和中英文文字渲染方面表现出色，适合肖像、海报和产品样机。
用 Z Image Turbo 能创作什么？
一款高速文生图模型，肖像、设计和概念图都能创作。
海报、广告与产品图
把一行文案变成海报或电商主图。Z Image Turbo 能渲染清晰标题和干净的棚拍产品图。
概念图与插画
从零描述一个世界、角色或场景，把提示词变成可用于游戏、故事和演示文稿的精美概念图。
3 步使用 Z Image Turbo
从空白输入框到成品图，不到一分钟。
- 1
输入或粘贴提示词
从零描述你想要的图片，或者直接点击示例，再调整其中的主体、风格和光线。
- 2
选择模型与画面比例
默认已选中 Z Image Turbo。选择画面比例（1:1、16:9、9:16 等）和生成数量。
- 3
生成并下载
点击生成，Z Image Turbo 几秒内就会返回图片。先预览，再下载你喜欢的图片——无水印。
Z Image Turbo 提示词指南与示例
Z Image Turbo 对朴实、描述性的提示词理解得很好。复制以下任意一条，换成自己的主体，再粘贴到上方生成器中即可。
逼真场景
先描述主体，再交代镜头、光线和氛围——剩下的交给 Z Image Turbo。
Photorealistic portrait of a fisherman at dawn on a misty harbour, weathered face, soft rim light, 85mm lens, shallow depth of field, muted teal palette, film grain.
带文字的海报
把要显示的文字用引号原样标出——Z Image Turbo 能清晰渲染中英文字体。
Minimalist gig poster, large headline "MIDNIGHT JAZZ" and subtitle "午夜爵士现场", warm amber gradient, a single silhouetted saxophone, crisp legible type, centered layout.
风格化插画
说明媒介和配色，让 Z Image Turbo 呈现干净利落的艺术风格。
Cozy isometric miniature bookshop diorama, warm lamp light, stacks of books, a sleeping cat, rainy window, clay-render 3D style, soft shadows, pastel palette, highly detailed.
本地运行 Z Image Turbo（ComfyUI · GGUF · LoRA）
想自己搭建部署？Z Image Turbo 是开源模型，你可以下载权重并在自己的 GPU 上运行。以下是简要说明。
在 ComfyUI 中使用 Z Image Turbo
从官方仓库下载扩散模型、文本编码器和 VAE，放入 ComfyUI 的 models 文件夹，再加载 Z Image Turbo 工作流。Turbo 采样器建议使用约 8 步和较低的 CFG 值。
GGUF、FP8 与 BF16 下载
如果显存有限，可以使用量化版本。Z Image Turbo 的 GGUF 或 FP8 可在消费级显卡上运行，完整 BF16 safetensors 则保留最高画质。
LoRA 与 ControlNet
社区已发布用于不同风格和角色的 Z Image Turbo LoRA，以及用于姿态和深度引导的 Fun ControlNet Union。
使用 🤗 diffusers 快速开始
from diffusers import ZImagePipeline
import torch
pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
"Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")
image = pipe(
prompt="a photorealistic red panda barista, soft window light",
num_inference_steps=8, # turbo: few steps
guidance_scale=1.0,
).images[0]
image.save("z-image-turbo.png")也可以跳过以上步骤，直接在本页顶部的生成器中免费在线使用 Z Image Turbo。
关于 Z Image Turbo 的常见问题
了解 Z Image Turbo 是什么、由谁打造，以及如何在线或本地运行。
Z Image Turbo 是免费的吗？
是的。Z Image Turbo 权重以 Apache 2.0 协议开源，模型本身可以免费下载。在 Imya 上，新账号注册即送积分；生成图片会消耗积分，具体费用以生成前显示的实时方案价格为准。
Z Image Turbo 是谁做的？参数量是多少？
Z Image Turbo 由阿里巴巴通义实验室的生成式 AI 团队 Tongyi-MAI 打造。它是一款约 60 亿参数的文生图模型，Turbo 版本经过蒸馏，专为快速、少步数生成调校。
Z Image Turbo 需要多少步才能出图？
大约 8 个采样步骤。经过 Turbo 蒸馏后，它能用较低的引导系数、大约 8 步生成完整图片，而基础扩散模型通常需要 20 到 40 步。
可以在 ComfyUI 中运行 Z Image Turbo，或使用 GGUF / FP8 版本吗？
可以。从 Hugging Face 官方仓库下载扩散模型、文本编码器和 VAE，再在 ComfyUI 中加载工作流。显存有限时可使用 GGUF 或 FP8 量化版本，完整 BF16 safetensors 可提供最高画质。
Z Image 和 Z Image Turbo 有什么区别？
Z Image 是基础模型，Z Image Turbo 是它蒸馏而来的少步数版本。基础模型在高步数下可能略微更锐利，但 Turbo 版本约 8 步就能达到相近画质，是大多数场景更实用的选择。
Z Image Turbo 支持图生图吗？
本页面上的 Z Image Turbo 生成器仅支持文生图，不接受上传参考图片。如果要修改已有照片，请改用 Imya 的专门图片编辑工具。
Z Image Turbo 生成的图片有水印吗？
你在 Imya 上使用 Z Image Turbo 生成并下载的图片不带可见水印。作为开源模型，独立权重本身也不会强制添加水印，但本地运行表现取决于所用版本。
有 Z Image Turbo 的 LoRA 或 ControlNet 吗？
有。社区发布了用于风格和角色的 Z Image Turbo LoRA，以及用于姿态、深度和边缘引导的 Fun ControlNet Union。
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