🔥过去一年，AI 文生图赛道“卷”得风生水起。从 Stable Diffusion、Flux、Qwen-Image到闭源的Nano-Banana，大家都在追求一个目标——更快、更强、更丝滑的使用体验。

 

来自通义实验室的 Z-Image（造相）模型 正式亮相，引发了业内广泛关注。它不仅在性能上直接对标国际一线模型，还在 速度、显存占用、中文能力、编辑体验 上表现出了惊人的能力，被许多人评价为：

“最值得关注的开源文生图模型之一。”

 

今天，我们就用一篇文章，带大家了解这款新模型为何备受期待✨

什么是 Z-Image？

Z-Image 是一个 6B 参数的高效图像生成基础模型，目前主要有三个版本：

• Z-Image-Turbo（已开源）
  https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
• Z-Image-Base（即将开源）
• Z-Image-Edit（即将开源）

其中最受关注的是 Turbo 版本，它是社区最期待的“小步数、低延迟”大模型之⼀。

 

Turbo 有多强？

根据官方 README 中的介绍：

• 只需 8 步，生成速度亚秒级
• 能跑在 16GB 显存 的消费级设备上
• 中英双语文本渲染能力极强
• 真实感、构图、美学表现均接近或超过国际主流开源模型

简单说就是：快、稳、轻、准。

 

特别是 Turbo 版本在 真实感 + 可控性 + 文字渲染 三方面的综合表现，让不少体验者直言“有内味了”。

 

 

为什么 Z-Image？ 生成又快又好？

Z-Image 的技术亮点可以概括为一句话：

它不是更“堆料”，而是更“聪明”。

单流架构：Scalable Single-Stream DiT（S3-DiT）

README 中提到，Z-Image 的架构是 单流（Single-Stream）Diffusion Transformer。

 

什么意思？

简单说，许多模型把文字、图片 Token 分开处理，需要复杂的跨模态交互；Z-Image 则直接把文本 Token、视觉语义 Token、VAE Token 全部拼成一个序列，让模型 “一条龙处理”。

 

这种设计带来的效果非常明显：

• 参数更高效利用
• 推理更快
• 结构更简洁，训练更稳定

 

业内许多人认为，单流 DiT 会成为未来文生图模型的重要方向。

8 步生成背后的“魔法”：Decoupled-DMD & DMDR

如今的小步数模型越来越多，但 Z-Image 能做到“快得离谱、好得惊人”，最重要的技术突破来自：

 

1、Decoupled-DMD

这是 Z-Image Turbo 核心的 蒸馏方法，其亮点是：

• 把以前大家混在一起理解的 DMD 机制拆开研究
• CFG 增强（CA）负责“推着模型往前冲”
• 分布匹配（DM）负责“纠错与稳定”

 

这种“发动机 + 稳定器”的组合让模型：

• 少步数但不失真
• 速度快但场景保持力强
• 画面一致性、美学评分全面提升

2、DMDR：把 RL 与 DMD 合在一起

在更高阶段的训练中，他们又把 强化学习（RL） 和 DMD 蒸馏 合并，提出 DMDR。

一句话总结：RL 释放创造力，DMD 保证稳定性。

这也是为什么 Z-Image 在 语义对齐、结构保持、高频细节 上表现非常好。

 

中文场景的“天生强者”：文字渲染 & 中文编辑

和许多海外模型不同，Z-Image 在设计之初就兼顾了中英双语场景。

README 展示的例子中，复杂的中文字体渲染清晰可控，这在许多开源模型上都是难点。

 

网络上体验过 Z-Image 的用户也普遍反馈：

• 中文理解能力强
• 中文风格图像生成准确
• 对中国文化元素（国风、山水、艺术）表现优异

特别是即将发布的 Z-Image-Edit，支持精准的自然语言编辑（inpainting、局部改动、风格迁移等），搭配 Turbo 的速度，很可能成为中文 AI 图像编辑领域的新标杆。

 

实际效果如何？从社区反馈看真实力

Z-Image在ModelScope上做开源首发之前，就提前接入了ModelScope的AIGC专区，供开发者试用。调试期间，模型短暂开启了“申请制”要求，在AIGC专区体验了模型及其强大的效果之后，众多的开发者排队求申请通过，甚至玩起了梗：

 

 

当然，申请制只是在模型开源准备期间的临时配置，现在模型已经正式对外开放下载，给更多开发者带来了惊喜，从目前网络讨论与社区 Demo 来看，Z-Image 的亮点包括：

 

✔️ 真实感强，光影自然

无论人物、室内、风景，都有非常优秀的质感。

✔️ 文字渲染强（尤其是中文）

相比许多模型渲染中文容易“乱码”，Z-Image 的表现稳定。

 

✔️ Prompt 理解精准

特别是复杂提示词、多元素、多主体场景，遵循度高。

✔️ 速度惊人

体验者普遍反馈：“第一次觉得开源模型能做到这么快。”

 

魔搭玩家：如何开始使用？

1、魔搭社区AIGC专区

点击下方链接，直接进入魔搭社区AIGC专区的“图片生成”页面：

🔗https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration

 

Z-Image已经是默认生图模型

可以根据需求，在“快速生图”或“专业生图”模式中切换：

-快速生图：适合想要即刻看到结果，对参数要求不高的朋友。

-专业生图：适合追求极致细节和个性化效果的“进阶玩家”。

 

 

2、魔搭社区API Inference

点击下方链接，进入 造相-Z-Image-Turbo 的官方模型卡片页面： 🔗https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

 

一键复制代码，本地/云端自由部署 在页面右侧的“推理 API-Inference”侧边栏，你可以直接看到并一键复制完整的Python调用代码！

 

 

 

这意味着你可以：

• 在自己的本地电脑或Jupyter Notebook中，轻松调用API进行推理。
• 将Z-Image的能力无缝接入到你的开发项目中。
• 与ComfyUI等主流工作流平台结合，打造更复杂的自动化创作流程。

 

免费算力支持

魔搭社区还提供了免费的API-Inference服务，让你无需担心服务器成本，就能畅快体验！

 

Z-Image 的意义

Z-Image 的出现，正在让开源文生图模型的“体验差距”被大幅缩小。

特别是 Turbo 版本，让人第一次感觉到：

“速度、美学、中文、稳定性，这些优点可以同时具备。”

 

未来如果 Base、Edit 全面开放，Z-Image 很可能成为：

• 国内 AIGC 技术社区的底座模型
• 创作者/设计师常用工具
• 各类图像产品的核心能力组件
• 二次精调、行业落地的最佳起点

 

更重要的是，它给了开源社区一个新的方向：

更轻、更快、更智能，而不是单纯更大。

它不仅是技术升级，更是体验升级。

如果说 2024–2025 是“多模态大模型之争”，
那么 2025 年之后，可能就是：

“谁能把 AI 图像做得更快、更准、更好用”之争。

 

而 Z-Image，无疑是其中最亮眼的选手之一。

 

点击即可跳转模型链接造相：https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo