Tongyi Lab 出品的 Z-Image 模型
Z-Image 是 Tongyi Lab 推出的 60 亿参数图像生成模型，基于单流扩散 Transformer，将文本与图像 token 置于同一序列处理，生成高效且一致的结果。 在 GoEnhance 上，你可以使用 Z-Image-Turbo 进行快速文生图、支持中英双语文本渲染，并可在无需本地安装的情况下使用灵活的编辑工作流。
免费试用 Z-Image-Turbo
Z-Image 的核心特性
如何在 GoEnhance 上使用 Z-Image？
01
详细描述你的创意
编写一个提示词，涵盖主题、风格、镜头质感，以及你希望出现在画面中的中文或英文文本。你也可以描述各元素之间的关系。
02
选择 Z-Image 并添加参考
在 GoEnhance 中选择 Z-Image 模型，然后决定是从纯文本开始，还是上传源图进行编辑。
03
生成、调整与导出
调节步数、强度与引导，获得你喜欢的平衡效果。满意后，可将图像下载为 PNG 或 JPG，或直接发送至其他 GoEnhance 工具进行放大或用于视频工作流。
团队与个人创作者在日常视觉工作中选择 Z-Image 的理由
为什么在 GoEnhance 上使用 Z-Image？
快速、实用的图像质量
Z-Image-Turbo 通过蒸馏优化为少步采样，可从提示词快速生成可用图片，满足真实项目需求，而非只能做缓慢的试验。
始终清晰可读的双语文本
该模型经过训练，可在图像中直接处理中文与英文文本，适用于面向双语受众的海报、封面与社交媒体图形。
稳定的构图与主体聚焦
单流架构有助于保持文本与图像 token 的对齐，减少常见的漂移现象，避免在不同版本间主体或布局逐渐发生变化。
高效的单流 Transformer
将文本、语义 token 与 VAE 图像 token 输入到同一序列，Z-Image 比双流系统更高效地利用参数，并能平滑扩展到更大场景。
对研究友好的蒸馏设计
Decoupled-DMD 与 DMDR 训练方法将分布匹配、CFG 风格增强与强化学习解耦，为研究者提供了对少步模型行为更清晰的把控与理解。
与 GoEnhance 的深度集成
在 GoEnhance 中，Z-Image 与你其他工具共用同一工作区。无需编写脚本或自管 GPU，即可生成、编辑、放大，或将静帧送入视频工作流。
常見問題
什么是 Z-Image？
谁在构建并维护 Z-Image？
什么是 Z-Image-Turbo？
什么是 Z-Image-Base 与 Z-Image-Edit？
Z-Image 与其他图像模型相比如何？
Z-Image 是否已集成到 GoEnhance？
我可以将 Z-Image 的输出用于商业用途吗？
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在 GoEnhance AI 上试用 Z-Image
打开 GoEnhance，选择 Z-Image 模型，用详细提示词在几步内生成中英双语海报、写实人像和可直接用于设计的视觉素材。