Z-Image本尊来了,又有的玩了!

猝不及防,Z-Image 就这么来了。

大家最爱的小巧、快速、高质量图像生成模型终于更新了!

这是官方给的首图,美女站中间,通义造相是懂我们的!

今天就第一时间看看 Z-Image 文档,了解一下这次有什么重磅更新!Edit 可以用了吗?

当铺天盖地地说 Z-Image 来了,你们是否有这样一种错觉:“这不是早就发布了吗?”

我刚开始也懵了一会儿。然后我通过这张图捋了捋就通了。

上次发布是 Z-Image-Turbo,属于 Z-Image 的蒸馏版。也就是说 Z-Image 才是这个系列的本尊、基座模型。

我们正式开源发布 Z-Image 基座模型,模型尺寸为 6B,不同于追求极致速度的蒸馏版本,Z-Image 是专为高质量创作与开发者生态设计的非蒸馏基座模型。它不只是工具,更是你创意落地的“稳定引擎”。

这么一看,就很清楚了。

Turbo 求快,可以让大家快速玩起来。

Z-Image 求质量,可控性强,可微调,可以让大家玩得更好,而且可能会成为专业的生产力工具。

核心特性

原汁原味无阉割

作为非蒸馏的基础模型,Z-Image 保留了完整的训练信号,支持完整的 CFG,能够为复杂提示词工程和专业级工作流提供所需的高精度控制。

审美风格的高度多样性

Z-Image 精通多种视觉语言,覆盖从超写实摄影、电影级数字艺术,到精细的动漫风格与高度风格化插画。非常适合需要丰富、多维表达的创作场景。

更强的输出多样性

Z-Image 面向探索而设计,在不同随机种子下,在构图、人物面部特征和光照等方面呈现出显著更高的变化度,确保多人场景始终保持清晰区分与动态表现。

面向开发者构建

是社区理想的起点。其非蒸馏特性使其非常适合作为 LoRA 训练、结构条件控制(ControlNet)以及语义条件控制的基础模型。

强大的负向提示控制能力

对负向提示词具有高保真响应能力,用户可以可靠地抑制伪影、修正画面问题并精确调整整体构图。

每一个听起来都很吸引人啊!!

与 Turbo 的差别

其实通过上面的特性已经大概知道 Z-Image 和 Turbo 的差别了。

看一下下面的表格会更加直观:

AspectZ-ImageZ-Image-Turbo
CFG
Steps28~508
Finetunability
Negative Prompting
DiversityHighLow
Visual QualityHighVery High
RL

如果表格还不够直观,那么我们直接上图片。

美学多样性

从图片可以清晰地看到,Turbo 的图片有些平淡,而 Z-Image 的图片美学风格更加强烈,更加吸引人。

多样性增加

玩过 Turbo 的都知道,它很会生成美女,而且只要简单的一个提示词就能生成很漂亮的美女。但是它生成的美女相似度会比较高,也就是比较单一。即便你用辅助的提示词,也很难有大的变化。

有时候这是一个优点,稳定。

但是缺点也很明显:太单一,多样性不足,很容易腻,很容易变成 AI 专属脸。

通义也应该考虑到了这一点,这次专门做了优化。

Z-Image 生成的图片会有更多可能性,然后同一张图片中多个美女的时候,每个美女也会有不同的长相。

反向提示词优化

在古老的时代,我们常常有些很长的正向提示词和反向提示词。但是现在基本已经很少写反向提示词了,因为模型系统给你处理好了。没想到 Z-Image 还专门在这个方向做了文章。

给的两个例子也很清楚。

第一个是,不要“西方人,不要畸形”,第二个是“不要悲伤”。

通过这个提示词,可以明确告诉AI,什么是你不希望出现的。

从演示图片来看确实遵循的很不错。

只是这画面风格,好像从比较有质感摄影风格变成了比较流行的网图风格。

这个就见仁见智了!

不知道能否通过正向提示词,把这个风格重现出来。

总的来说,这次更新可以用下图来概括:

说了这么多,我其实关注的是另外还有一个点,就是:这个模型可以编辑图片么?

官方没有强调,我估计悬。但是从博客里看,当前这个版本应该是属于 Z-Image-Omni-Base。所以 Z-Image-Edit 还没有发布。

但是 Base 下面有两个标签,一个是“方便微调”,另一个是“统一的 T2I 和 I2I”。

是否意味着大佬们,可以调出 Turbo 和 Edit 啊?这个需要观察一下,进一步确定!

关于图片效果 ,我自己简单试了一下。

默认出图效果可能是turbo更好,因为它的视觉质量是非常高, 另外还做了强化学习RL,对齐人类审美。

但是上面也说的了,这一次的优点就是更高的自由度。

相当于给了一个结构更好的房子,软装空间比较大。 不会装就是毛坯房,装好了就是精品房!

今天就先做个介绍,通知一下大家。

接下来,就是要在本地电脑玩起来了。本地配置和一键包,可以移步托尼不是塔克

相关网址

官方博客

https://tongyi-mai.github.io/Z-Image-blog

模型地址

https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image

快速体验

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

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