什么是 Z-Image？

Z-Image 是，Alibaba / Tongyi-MAI 开发的 图像生成模型家族。

Z-Image 这个名字本身是模型群的总称所以稍微难以理解，但在这个页面，处理作为派生源的基础模型的 Z-Image。 （为了区别有时也被呼为 Z-Image-Base。）

Z-Image，作为（微调源的）基础模型，持有坦率的特性。

因为没有加入像 Z-Image-Turbo 那样的基于蒸馏・强化学习的安定化，所以 Seed 或初期噪声的区别容易反映在输出上，虽然创造性和变化广泛，但反面也是参数严峻且结果大幅摆动的困难模型。

模型的下载

📂ComfyUI/
└── 📂models/
    ├── 📂diffusion_models/
    │   └── z_image_bf16.safetensors
    ├── 📂text_encoders/
    │   └── qwen_3_4b.safetensors
    └── 📂vae/
        └── ae.safetensors

text2image

z_image.json
  • steps : 虽然也根据采样器，但 30〜40 左右稍多的一方比较安定。

使用 Z-Image-Turbo 进行精炼

是将 Z-Image 的生成结果，用 Z-Image-Turbo 以短的步数进行精炼的方法。 目标是两全 Z-Image 的创造性和 Z-Image-Turbo 的品质的安定感。

虽然 image2image 也可以，但在这里稍微时髦地将采样分为 2 段试试吧。

z_image_refine_turbo.json

这次以前半 50%，后半 50% 分开。 (cf. 分割采样)

  • 🟪 Z-Image : 30 steps 中的 15 steps
  • 🟨 Z-Image-Turbo : 8 steps 中的 4 steps
Outputs
仅 Z-Image
仅 Z-Image
Z-Image + Turbo
Z-Image + Turbo

Z-Image-Fun-Controlnet-Union-2.1

Z-Image 用的 ControlNet 风补丁。

模型的下载

📂ComfyUI/
└── 📂models/
    └── 📂model_patches/
        └── Z-Image-Fun-Controlnet-Union-2.1.safetensors

工作流

z_image_fun_controlnet_union_2_1.json
  • 🟩 向 QwenImageDiffsynthControlnet 追加模型和控制图像
  • 🟩 在这个 workflow 用 Depth Anything V2 制作深度图。

参考