ComfyUI 官方宣布，Z-Image（阿里通义 MAX 项目组发布的图像生成基础模型）现已获得 原生支持，用户可通过模板库直接调用。
- Hugging Face：https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image
- 魔塔：https://www.modelscope.cn/models/Comfy-Org/z_image
本次上线的是 Z-Image 非蒸馏版，它是整个 Z-Image 模型家族的核心基础版本，保留了完整架构潜力，主打更强的创意可控性与社区微调空间，也是后续各类定制化模型、LoRA 训练的核心底座。
Z-Image 非蒸馏版 vs Z-Image-Turbo 核心对比
为了让你一眼看懂两个版本的定位差异，这里把关键参数、生成逻辑、优缺点整理成表格：
| 对比项 | Z-Image（非蒸馏基础版） | Z-Image-Turbo（蒸馏加速版） |
|---|---|---|
| 模型定位 | 家族基础底座，侧重完整潜力、可微调 | 蒸馏优化版，侧重速度、直出易用 |
| 推荐迭代步数 | 30–50 步 | 更低步数，生成更快 |
| 推荐 CFG 值 | 3～5 | 适配快速生成的更低配置 |
| 生成耗时 | 更长，耗时更高 | 显著更快，效率优先 |
| 画质与细节 | 理论上限更高、细节更丰富 | 速度优先，画质满足日常直出 |
| 适用场景 | 模型微调、LoRA 训练、专业二次开发 | 日常快速出图、普通创作直出 |
| 负面提示响应 | 高度敏感，精细可控 | 响应速度优先，可控性稍弱 |
非蒸馏版 Z-Image 官方亮点特性
作为完整保留架构潜力的原生基础模型，Z-Image 具备这些官方宣传的核心优势：
- 风格覆盖更广：支持更丰富的美学风格，同时能实现高质量的照片级真实感渲染。
- 微调友好的基础底座：是社区进行二次微调和专业模型开发的理想基底，适合用来训练专属 LoRA、风格模型。
- 负面提示精准可控：对负面提示词高度敏感，便于通过负向描述抑制瑕疵、精准把控画面。
- 生成多样性更强：输出结果的多样性更高，更容易得到创意化、差异化的画面。
ComfyUI 快速上手步骤
想要在 ComfyUI 中使用 Z-Image 非蒸馏版，按照下面流程即可：
- 先将你的 ComfyUI 更新到最新版本，确保原生支持已生效。
- 打开软件，点击左侧边栏的 “模板” → “模板库”。
- 在模板库中搜索关键词 “Z-image”，即可找到官方预设工作流，直接加载使用。
实际使用评价与建议（重要）
结合目前实际出图效果来看，这款非蒸馏版 Z-Image 存在明显的短板，和官方亮点形成鲜明反差：
- 实际生成的图像质量表现较差，远达不到宣传的高画质水准。
- 生成耗时显著偏长，30–50 步的迭代配置进一步拉长出图时间，日常使用效率很低。
因此给出明确建议：
- 更适合的人群：需要做模型研究、训练专属 LoRA、进行二次开发与微调的用户。
- 不推荐的人群：只追求快速出图、日常创作、不想折腾训练的普通用户。
- 如果你不训练 LoRA，只是单纯用来生成图片，更建议选择 Z-Image-Turbo 蒸馏版本，速度和实际直出体验都远好于基础版。
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