Z-Image Turbo 是 Z-Image 的精简版本，Z-Image 是由阿里巴巴通义实验室团队基于 Lumina 架构开发的 6B 图像模型。来源：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

我已上传从 bf16 到 fp8 的量化版本，这意味着权重的精度（进而其大小）被减半，从而在保持大部分质量的同时显著提升性能。推理时间应与常规“未精简”的 SDXL 相似，但提示遵循度和分辨率/细节更优，非常适合配置较弱的电脑。

特性

• 轻量级：Turbo 版本仅在低步数（5-15）下训练，fp8 量化版本大小约为 6 GB，即使在低端 GPU 上也可轻松运行。

• 无审查：许多其他模型（ Flux ）所屏蔽的概念，此模型可直接生成。

• 良好的提示遵循度：与 Flux.1 Dev 相当，得益于其强大的文本编码器 Qwen 3 4B。

• 文本渲染：与 Flux.1 Dev 相当，有人认为甚至更好，尽管其体积仅为对方的一半（但可能仍不及 Qwen Image 的效果）。

• 风格灵活：可生成写实图像，以及动漫、绘画、像素艺术、低多边形、漫画、插画、波普艺术等。

• 高分辨率：原生可生成高达 2MP 分辨率（在放大前！）。

依赖项

• 将 Qwen 3 4B 下载到你的 text_encoders 目录：https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/blob/main/split_files/text_encoders/qwen_3_4b.safetensors

• 将 Flux VAE 下载到你的 vae 目录：https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors

使用说明

工作流和元数据请参见展示图。

• 步数：5 - 15。

• CFG：1.0。此设置将忽略负面提示，因此无需使用。

• 采样器/调度器：取决于艺术风格。目前我的发现如下：

  • 写实风格：

    • 基础图像的最佳组合：euler + beta、simple 或 bong_tangent（来自 RES4LYF）——即使在低步数（5）下也能快速且效果良好。

    • 多步采样器（如：res_2s、res_2m、dpmpp_2m_sde 等）效果极佳，但部分采样器在相同步数下可能慢 40%。它们可能需要类似 sgm_uniform 的调度器。

    • 几乎所有采样器均可正常工作：sa_solver、seeds_2、er_sde、gradient_estimation。

    • 建议避免（至少在基础图像中）以下采样器/调度器，因其效果不佳或性能较差：

      • dpm_adaptive 采样器

      • karras 调度器

    • 某些采样器和调度器会增加过多纹理，可通过增加 shift 值调整（例如在 ComfyUI 的 ModelSamplingAuraFlow 节点中设为 7）。

  • 插画风格（如动漫）：

    • res_2m 或 rk_beta 可产生更锐利、色彩更鲜明的结果。

  • 其他风格：

    • 我仍在测试中。为稳妥起见，目前建议使用 euler + simple。

• 分辨率：原生最高可达 2MP。不确定时，可使用与 SDXL、Flux.1、Qwen Image 等相同的尺寸（甚至低至 512px，如 SD 1.5 时也能工作）。示例：

  • 896x1152

  • 1024x1024

  • 1216x832

  • 1440x1440

  • 1024x1536

• 放大 和/或 细节增强器 推荐用于修复眼睛、牙齿、头发等小细节。请参考主封面图中嵌入的工作流。

  • 与其他模型不同，Z-Image 在使用类似 KSampler (Advanced)（在 ComfyUI 中）或任何允许设置起始步数的节点时效果最佳。

  • 使用 euler + simple 时请将 shift 设为 7（某些采样器/调度器可能自带 shift，但无效），这可避免纹理和噪点过度夸张。

• 提示词：官方建议使用自然语言的长而详细的提示词，但我测试了逗号分隔关键词/标签、JSON 等格式，均表现良好。为获得更准确结果，建议使用英语或中文。

常见问题

• 该模型是否无审查？

  • 是的，可能只是未针对你想要的具体概念进行充分训练。请自行尝试。

• 为什么放大后出现过多纹理？

  • 请参阅上述关于放大的说明。

• 我的电脑能运行吗？

  • 如果你能运行 SDXL，大概率也能运行 Z-Image Turbo fp8。如果不能，可能是时候升级内存或显存了。

  • 我的所有图像均在一台配备 32GB 内存、RTX3080 移动版 8GB 显存的笔记本电脑上生成。

• 我在 ComfyUI 中遇到错误，如何解决？

  • 请确保你的 ComfyUI 已更新至最新版本。否则，欢迎在评论中附上错误信息，社区将协助你解决。

• 许可证是否宽松？

  • 采用 Apache 2.0 许可证，非常宽松。