现在开始想象
在左侧输入提示词，即可生成属于你的独特图像。
什么是 Z-Image Base？
Z-Image Base 是 Z-Image 系列的基石——一个强大的 60 亿参数文生图扩散基础模型。与其蒸馏版本（Turbo）不同，Z-Image Base 保留了完整的、未压缩的训练表征能力，使其成为追求最高灵活性的专业人士、研究人员和开发者的首选。 基于创新的可扩展单流扩散 Transformer（S3-DiT）架构，Z-Image Base 将文本和视觉处理统一到一个协调的流中。这一突破使模型能够精准理解复杂的提示词，生成不仅在视觉上令人惊艳、而且在语义上准确的图像。作为基于 Apache 2.0 许可证开源的模型，Z-Image Base 让最先进的 AI 技术触手可及，让您能够自由构建、训练和部署，不受专有「黑盒」系统的束缚。
60 亿参数的强大能力
凭借 60 亿参数，Z-Image Base 在巨大的生成能力和实际的部署可行性之间实现了理想平衡。这个规模使模型能够内化对视觉世界的广泛理解——从写实纹理和光照到抽象艺术风格——同时保持足够高效，能在标准高端消费级硬件（如拥有 24GB 显存的 RTX 3090 或 4090）上运行。这个参数量确保模型不是在死记硬背数据，而是真正理解概念，从而生成新颖、连贯且高度详细的图像。
可扩展单流 DiT 架构
传统扩散模型通常将文本和图像处理视为分离的、不相关的任务。Z-Image Base 通过其 S3-DiT 架构颠覆了这一范式。通过在单一统一流中处理语义文本标记和图像标记，模型在提示词和生成图像之间实现了卓越的对齐。这意味着角色真正符合描述，物体的物理交互正确无误，构图精确遵循您的指令。这种架构正是 Z-Image Base 在提示词遵循度上领先的秘诀。
终极微调平台
由于 Z-Image Base 是非蒸馏的基础模型，它是微调的完美选择。无论您是为特定动漫风格训练 LoRA、教模型学习新的电商产品线，还是将其适配于医学影像，基础权重都提供了必要的可塑性。蒸馏模型通常以牺牲这种适应性为代价换取速度，但 Z-Image Base 保留了有效迁移学习所需的深层特征表示。
原生双语能力
Z-Image Base 能够同时理解英文和中文世界。得益于其双语训练数据和分词技术，它可以在图像内准确生成两种语言的文字——这是许多其他主要模型难以做到的。这种原生双语能力同样延伸到提示词层面；您可以用中文成语或英文术语描述场景，模型都能正确解读其中的细微差别。这使它成为全球内容创作和跨文化设计项目的宝贵工具。
为什么选择 Z-Image Base？
在 AI 模型林立的领域，Z-Image Base 以优先考虑质量、控制力和开放性脱颖而出。以下是它成为您下一个项目正确选择的原因。
如何使用 Z-Image Base
Z-Image Base 旨在融入您的工作流程，无论您偏好简单的网页界面还是复杂的本地生产流水线。
快速上手：在线生成
测试 Z-Image Base 最快的方式就是直接在我们的平台上使用。使用上方的集成生成器输入提示词，即可即时查看结果。我们的云基础设施处理繁重的计算，让您专注于创意。我们提供每日免费积分助您入门，方便在搭建本地环境之前试验提示词和参数。
进阶使用：本地 ComfyUI 搭建
为了最大控制权和零单图成本，在本地运行 Z-Image Base。我们强烈推荐使用 ComfyUI——Stable Diffusion 和现代 DiT 模型的主流节点式界面。只需从我们的 Hugging Face 仓库下载 Z-Image Base safetensors（权重），放入模型文件夹，加载我们的官方 Z-Image 工作流 JSON 即可。ComfyUI 让您可以自由组合节点、添加自定义预处理器，构建复杂的生成流水线。
开发者：Python API 与 Diffusers
要构建应用？Z-Image Base 完全兼容 Hugging Face 的 `diffusers` 库。只需几行 Python 代码即可初始化流水线。这使您可以无缝集成到自己的 Python 应用、Web 后端或自动化脚本中。我们提供详尽的文档和示例笔记本，帮助您在几分钟内搭建好推理服务器。
高级玩法：微调与训练
要让 Z-Image Base 真正成为您的专属工具，请发挥其微调能力。使用标准训练脚本（如 Kohya_ss 提供的或我们的官方训练器），您可以向模型注入自己的概念。无论您想针对特定艺术风格训练 LoRA，还是对医学数据集进行全量微调，Z-Image Base 稳定的 60 亿参数架构对训练响应出色，能在学习新概念的同时避免灾难性遗忘。
技术规格
深入了解让 Z-Image Base 成为最先进基础模型的技术细节。
60 亿参数
海量参数确保了深层次的语义理解和每张图像的高保真细节保留。
S3-DiT 架构
可扩展单流扩散 Transformer 确保文本和视觉标记的统一处理，实现完美对齐。
多分辨率生成
虽然针对 1024x1024 优化，但模型支持灵活的宽高比和分辨率，适应您的画布需求。
双语文字编码器
原生支持英文和中文，确保两种语言的文字渲染和提示词理解准确无误。
高动态范围
经过光照和色彩深度理解训练，生成色彩鲜艳、对比真实的图像。
Apache 2.0 许可证
真正的开源自由。使用、修改、出售您的创作成果。无隐藏费用，无限制性条款。
常见问题
关于 Z-Image Base、硬件要求和使用方法的常见问题。
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