Z-Image模型参数实测：CFG与步数设置对比与最优区间

Reddit网友Winter_unmuted针对全新开源的Z-Image生图模型，完成了一组系统性的参数对照测试。测试围绕CFG引导系数与迭代步数两大核心参数展开，选用长度相近、主题覆盖多元的短提示词，在固定采样器与分辨率的条件下，完成多组平行对照，得出了可直接落地的调参结论与模型特性总结。

核心测试环境说明

本次测试均在统一硬件与软件配置下完成，保证结果可复现、可对比：

硬件平台：RTX 4090
生成分辨率：固定1024×1024
采样器组合：Euler Simple采样器+调度器
测试对象：Z-Image基座版、Z-Image Turbo两个版本
测试方式：跨CFG区间、跨步数区间平面测试，覆盖多类提示词主题，对比出图质感、构图稳定性、创意表现力与生成效率。

关键参数实测观察

（一）CFG引导系数：4-9为稳定质量平台期

CFG作为控制提示词遵循度的核心参数，直接决定画面与提示词的贴合度、细节风格与画面稳定性。
本次测试结果显示，Z-Image模型存在一段宽广且稳定的质量平台区间：CFG数值在4-9之间时，大幅调整参数不会带来明显的画质下降，创作者可在这个区间内微调，获得不同风格、不同贴合度的画面，同时保留合格的基础画质。

测试同时验证了参数边界：当CFG小于4时，模型对提示词的遵循度快速下降，画面容易出现元素混乱、主体模糊的问题；当CFG高于9时，画面会快速出现过拟合、细节僵硬、色彩突兀的劣化现象，出图质量断崖式下跌。

（二）迭代步数：不仅提升细节，更会改变整体构图

常规认知中，Euler Simple这类采样组合属于收敛型方案，迭代步数的作用主要是补充画面细节，不会大幅改变整体构图。但本次Z-Image的测试结果打破了这一固有认知。

在使用Euler Simple采样器时，步数对画面的影响远超单纯的细节填充。尤其在CFG数值偏高的场景下，步数变化会直接改变画面构图、元素排布、字体呈现与风格质感。测试中的字体设计、儿童读物插画、神话解剖图、动态人物等案例，均能直观体现：步数提升不仅让细节更完整，还会重塑画面的整体结构与艺术表达。

（三）双版本核心差异：Turbo重稳定，基座版重创意

Z-Image Turbo与基础版Z-Image，呈现出完全不同的生成特性，适配不同的创作场景。

Z-Image Turbo：模型具备很强的“锁定性”，出图质量稳定、结构规整、一致性高，但创作灵活性偏低，属于标准化、高效率的流水线型生成方案。其生成的画面更容易出现同质化的AI风格，也就是常说的“AI流水线质感”。
Z-Image基座版：表现更接近SDXL，模型的“想象力”更强，创意自由度显著更高。虽然极端参数下的基础画质略低于Turbo版本，但画面更具独特性，人工创作质感更强，更容易摆脱同质化AI画风，适合艺术探索、个性化创作与风格化设计。

从实测对比来看，高步数+高CFG组合下的Z-Image基座版，画面的自然感、艺术感明显更优，刻意的AI生成痕迹更淡，更适合追求原创性的创作者。