在用户热切期盼下，阿里通义 MAX 项目组正式开源 Z-Image 完整版——这是 Z-Image 系列的基础大模型，专为追求最高生成质量、最大创作自由度与最强提示控制力的专业用户设计。
- Hugging Face：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image
- 魔塔：https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image
- Demo：https://www.modelscope.cn/aigc/imageGeneration
与主打速度的 Z-Image-Turbo 不同，Z-Image 是一个完整容量、未经蒸馏的 Transformer 模型，保留了全部训练信号，为创作者、研究人员和开发者提供可微调、可控制、可扩展的生成基座。
核心特性
未经蒸馏的基础模型
- 保留完整训练信息，支持完整的无分类器引导（CFG）
- 为复杂提示工程、精细构图控制和专业工作流提供精确调控能力
极致美学多样性
- 覆盖超写实摄影、电影级数字艺术、精细动漫、风格化插画等多种视觉语言
- 适用于需要多维度、跨风格表达的创作场景
增强的输出多样性
- 在不同随机种子下，显著提升构图、人脸身份、光照条件的变化性
- 特别适合生成多人场景，确保每张图像都具有独特性和动态感
开发者友好
- 作为非蒸馏模型，是 LoRA 微调、ControlNet 结构控制、语义条件生成 的理想基座
- 社区可基于此模型快速构建垂直领域应用
强大的负面控制
- 对 negative prompt 具有高保真响应能力
- 可有效抑制伪影、畸变、不合规内容，精准调整画面构成
Z-Image vs Z-Image-Turbo：定位分明
| 特性 | Z-Image（完整版） | Z-Image-Turbo |
|---|---|---|
| 模型类型 | 非蒸馏基础模型 | 蒸馏加速模型 |
| CFG 支持 | ✅ 完整支持 | ❌ 不支持 |
| 推荐步数 | 28–50 步 | 8 步 |
| 可微调性 | ✅ 适合 LoRA/ControlNet | ❌ 不建议微调 |
| 负面提示响应 | ✅ 高保真 | ❌ 有限 |
| 输出多样性 | 高 | 低（偏向稳定输出） |
| 视觉质量 | 高 | 极高（在 Turbo 模式下优化） |
| 强化学习（RL） | ❌ 未使用 | ✅ 经 RL 优化 |
💡 选择建议：
- 追求速度与一致性 → 选 Z-Image-Turbo
- 追求控制力、多样性与可定制性 → 选 Z-Image 完整版
适用场景
- 专业艺术创作：需精细控制构图、风格、光照的数字绘画
- 学术研究：探索生成模型的多样性、可控性与泛化能力
- 工业应用开发：构建电商、游戏、影视等领域的定制化生成管线
- 社区微调：作为 LoRA 或 ControlNet 的基础模型，快速适配特定需求
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