Z-Image-Turbo 是由阿里巴巴集团开发的高性能图像生成模型，基于 Z-Image 原始版本进行了深度蒸馏和强化学习。 这个模型采用了 6B 参数的轻量级设计，但能够在保证质量的前提下，实现闪电般的生成速度。
[[Z-Image-Turbo]] 的最大特色在于，它仅使用了 8 个 NFE 函数评估次数就完成了高质量的图像生成。而传统的扩散模型通常需要 50 步以上。 企业级的 Nvidia H800 GPU 上，它能够实现一秒以内的推理延迟。 即使在配备 16GB 显存的消费级设备上，也能流畅运行。
Z-Image-Turbo 高效能得益于其创新的架构设计——Single Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)。 这种价格的独特之处在于，它不会将文本、图像潜在和条件信息分离处理，而是将所有信息统一作为单一的令牌序列进行处理。
核心优势
- 图片生成速度快。
- 生成质量高，生成的图像在夜景、人物肖像和细节表现等方面质量优秀
- 具备中文、英文、双语的文字渲染能力，即使生成较小的字体，也不会出现字体模糊或扭曲的现象。 非常适合于海报制作、创意设计等。
- 6B 参数的轻量设计意味着用户可以在消费级 GPU 上部署和运行。
使用
Z-Image Turbo 的核心使用流程非常直观。我们只需要准备一段清晰的文本提示词，这个提示词描述想要生成的图像内容。将这个提示词输入模型中，模型就会开始处理。在整个生成过程当中，文本和图像条件会被切入到模型的单一序列中。模型架构通过 Self-Attention 机制对这些信息进行深度整合，并通过八个步骤逐步消除噪声。最后，解码器将最终的结果转换为可见的图像。
为了获得最佳的效果，建议采用更加具体的、具有描述性质的题词词。比如说，我们要生成美丽的风景，这个时候不如更加具体地描述：在金色的西马拉雅山脉下，清晰的细节，摄影级别质量。
对于包含文字的设计任务，应该明确指出文本内容和期待的排版样式。