Z-Image 是来自 Tongyi-MAI 的开源 6B 图像基础模型，专为 prompt 一致性、广泛视觉覆盖范围以及 Turbo 和 Edit 等下游变体打造。您可以在此处使用它来完成 text-to-image 以及简单的 single-reference image-to-image 任务。
先撰写 prompt，必要时添加单张参考图像，通过保持请求聚焦清晰，经过几次快速调整即可优化结果。
草拟一份 prompt，涵盖您的主体、拍摄视角、光线、构图以及图像中所需的任何文字。
若要锁定氛围、产品形状或布局方向，请上传一张参考图像，并辅以清晰的自然语言来引导生成结果。
生成您所需宽高比的图像，对比输出结果，并优化您的 prompt，直至构图和文字符合您的预期。
Z-Image是一款开源的6B基础模型，具备可靠的prompt对齐能力、多系列变体以及可行的本地部署选项
作为该系列的核心基础模型，Z-Image允许团队研究、微调并部署上游发布版本，无需依赖封闭的仅限托管的工具
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官方文档强调了prompt依从性与负向prompt引导功能，可轻松确保prompt调整在输出结果中清晰呈现
作为未经过蒸馏的基础模型，Z-Image可适配写实样张、海报排版与风格化视觉效果，无需切换系列模型
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Z-Image已在diffusers、本地运行环境、ComfyUI工具和工作流包中得到广泛支持
它擅长在本页面直接完成以prompt为导向的生成、海报排版、产品风格视觉效果以及single-reference优化
为以Prompt为导向的营销活动制作产品样张、包装样机、广告创意和落地页视觉效果，拥有更简洁的构图、材质和光影表现
借助Z-Image制作海报、社交图文和注重排版的创意作品，此时prompt可控性与可读文本至关重要
仅需一张参考图即可调整风格、构图或视觉方向，无需从零重建核心创意概念
若您计划后续将模型迁移至ComfyUI、本地运行环境或自定义图像工作流，请选择Z-Image
每张卡片都会展示一个prompt模式、真实的Z-Image输出以及核心撰写细节。打开示例即可查看完整的prompt、其生效原理，以及撰写类似prompt的技巧。
经过行业验证的Prompt最佳实践生成工作流参考
[产品] + [拍摄角度] + [载体/背景] + [布光] + [商业后期效果]
全面的prompt细分说明与概述
一款高端玻璃护肤瓶置于浅米色石质台座上，采用柔和定向影棚布光，带有细腻阴影，构图简洁专业，是高端电商主图风格，背景极简，带有真实反光效果，属于高端包装摄影作品。
驱动该Prompt实现高质量输出的核心组件
这款prompt符合Z-Image的写实风格、布光把控能力和精致的商业视觉效果
最终生成目标结果
适用于着陆页、店铺首页横幅或商品详情页主图的简洁产品图
面向创意行业专业人士的内部专业技巧
经过行业验证的Prompt最佳实践生成工作流参考
[海报主题] + [标题文字] + [文字语言] + [排版层级] + [背景风格]
全面的prompt细分说明与概述
现代风格双语音乐节海报，主标题“Summer Pulse 2026”醒目，副标题为较小字体的中文“城市电子音乐节”，背景为黑色，搭配霓虹橙和青色点缀，视觉层级清晰，标题块居中对齐，设计动感且易于阅读的活动海报。
驱动该Prompt实现高质量输出的核心组件
当可读的中文或英文文字是创意的核心组成部分而非仅作为装饰时，Z-Image的效果会更出色
最终生成目标结果
注重文字呈现的海报创意，拥有更清晰的标题块和易于阅读的辅助文字
面向创意行业专业人士的内部专业技巧
经过行业验证的Prompt最佳实践生成工作流参考
[保留不变的元素] + [需要更改的内容] + [新的布光/风格/构图方向]
全面的prompt细分说明与概述
保留参考图中的瓶身形状、瓶盖结构和正面构图。将包装风格更改为现代哑光白与鼠尾草绿色调搭配，采用更柔和的影棚灯光，打造更简洁高端的护肤品牌视觉方向，以及更精致的零售展示效果。
驱动该Prompt实现高质量输出的核心组件
这非常适合Z-Image的single-reference编辑功能，且能让需求更聚焦
最终生成目标结果
一次可控的改版，在保留产品辨识度的同时升级包装视觉方向
面向创意行业专业人士的内部专业技巧
经过行业验证的Prompt最佳实践生成工作流参考
[主题] + [视觉方向] + [构图] + [色彩/光影] + [使用场景]
全面的prompt细分说明与概述
商业冰咖啡宣传视觉素材：带冰花飞溅的冷萃杯特写，饮品旁搭配高端咖啡包装，明亮的夏日日光，海滨氛围，充满活力的构图，清晰的产品摄影风格，高端饮品广告调性，无logo、无品牌名，包装设计简洁干净。
驱动该Prompt实现高质量输出的核心组件
prompt 明确说明了产品布置、光影和宣传意图，同时避免使用品牌文案。
最终生成目标结果
可适配付费社交推广、季节性促销或首页英雄横幅的饮品广告创意方向。
面向创意行业专业人士的内部专业技巧
若需要明确的prompt对齐方式、计划在本页面之外重复使用该模型，或优先考虑开源权重与本地运行环境，请选择Z-Image
若希望立即在此处生成图像，并计划后续在ComfyUI、本地运行环境或自定义流水线中继续使用同一系列模型，请选择Z-Image。当prompt的控制能力与模型访问权限至关重要时，该选择更为合适
若希望获得与众不同的内置视觉风格，且不在意开源权重、本地运行环境或下游自定义功能，请尝试GPT-4o或Seedream。这些托管模型使用起来可能更为直接
这些视频、X帖子和Reddit帖子分享了社区的真实视角与Z-Image相关案例。可在学习核心prompt模式后，将其作为补充参考内容。
精选AI视频生成图库
这些GitHub项目均经过审核，与Z-Image或其更广泛的产品线直接相关。可使用它们研究模型、运行本地实例或探索社区构建的工具
托管于GitHub的官方开源项目01的公开源代码仓库
来自Tongyi-MAI的上游Z-Image代码仓库。它是6B模型系列、检查点、报告链接以及官方推理指南的主要来源
托管于GitHub的官方开源项目02的公开源代码仓库
专为Z-Image工作流打造的ComfyUI扩展插件，包含prompt增强、图像感知prompting以及集成采样节点
托管于GitHub的官方开源项目03的公开源代码仓库
适用于ComfyUI中Z-Image系列的工作流包，包含预定义风格、细化步骤与升级步骤，以及适用于GGUF和Safetensors检查点的现成配置
托管于GitHub的官方开源项目04的公开源代码仓库
一套专为Z-Image和Z-Image-Turbo打造的自定义ComfyUI节点，包含风格辅助节点、潜在空间设置工具以及优化工作流便捷性的辅助组件
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还有疑问？我们随时为您提供帮助
若Z-Image不适合你的工作流，请查看这些相关模型页面，对比prompt对齐方式、视觉风格与核心应用场景
若需要一款用于构思、编辑以及具备独特视觉倾向的通用托管图像模型，请尝试GPT-4o
若希望通过另一种途径获得精致的图像生成效果，且拥有差异化的prompt响应与视觉倾向，请尝试Flux 2
如果您希望创作产出的风格更具格调或更有电影感，不妨将 Z-Image 与 Seedream 4 进行对比。
如需另一款支持基于参考图像生成且输出风格各异的 prompt 驱动型图像模型，请使用 Qwen 2。
打开生成器，以 prompt 或单张参考图像作为起始，在此使用 Z-Image 实现可控的 text-to-image 生成以及简便的 single-reference 编辑。
