企业官网建设流程全解析

一、说明

Z-Image (造相)是一款由阿里巴巴通义实验室开发的强大且高效的6B参数图像生成模型。它采用了可扩展单流 DiT(S3-DiT) 架构，将文本、视觉语义 Token 和图像 VAE Token 在序列级别进行拼接，作为统一的输入流，从而最大限度地提高了参数效率。 Z-Image (Base) 是非蒸馏的基础模型，专为社区驱动的微调和定制开发而设计。

模型亮点：

• 逼真画质：提供强大的逼真图像生成能力，同时保持出色的审美质量
• 精确的双语文本渲染：擅长准确呈现复杂的中文和英文文本
• 提示词增强与推理：提示词增强器 (Prompt Enhancer) 赋予模型推理能力
• 支持微调：是进行定制训练和适配的理想基础模型

二、文生图

1、模型

📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 text_encoders/ │ │ └── qwen_3_4b.safetensors │ ├── 📂 diffusion_models/ │ │ └── z_image_bf16.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── ae.safetensors

如何下载前面章节有说明，不再重复

2、用官方模板

[INFO] Prompt executed in 318.64 seconds

上面是自带提示词参数生成的图，还可以，后面我们做一下修改

3、修改参数以及提示词

我们的目标是生成关之琳年轻时候的照片，看看她有多美

港风人像高清9:16最优参数：

我们通过找资料获取这些信息，后面可以试试，实践出真知喔

📐核心分辨率配置

• ‌宽高比‌：保持9:16竖屏比例，适配手机人像构图
• ‌百万像素‌：调整至2.0，对应像素尺寸约为900×1600，兼顾生成速度与基础画质
• ‌放大倍数‌：设置为8倍，在保留原生胶片质感的同时，大幅提升面部发丝、港风服饰纹理的精细度，避免过度放大导致的画面失真。本来想设置为4倍，发现8最小了

✨ 配套生成提示词优化

九十年代港风老胶片质感，年轻时的关之琳留经典大波浪卷发，身着复古港风连衣裙，站在暖调霓虹柔光背景前，神态温婉清丽，妆容淡雅自然，画面柔和细腻，人像主体突出，胶片颗粒感均匀，色彩还原九十年代复古色调。

Z_IMAGE 可以直接用中文，支持得很好

运行，慢很慢，下一篇试试turbo,会不会快很多

[INFO] Prompt executed in 515.06 seconds

换换提示词：九十年代港风老胶片复古质感，温婉清丽的关之琳，经典大波浪造型，淡雅妆容，柔和细腻画面，简洁雅致背景，细节清晰自然

将宽高比改为16：9

运行：

三、文生图int8

wget -P /home/jjj/ComfyUI/models/diffusion_models https://hf-mirror.com/Comfy-Org/z_image/resolve/main/split_files/diffusion_models/z_image_int8_convrot.safetensors

[INFO] Prompt executed in 220.27 seconds

和模板差不多

我们用前面的提示词：

九十年代港风老胶片质感，年轻时的关之琳留经典大波浪卷发，身着复古港风连衣裙，站在暖调霓虹柔光背景前，神态温婉清丽，妆容淡雅自然，画面柔和细腻，人像主体突出，胶片颗粒感均匀，色彩还原九十年代复古色调

[INFO] Prompt executed in 121.82 seconds

四、z_image_turbo_bf16与z_image_turbo_int8区别

这两个是阿里Z-Image-Turbo文生图模型的不同量化版本，核心差异集中在精度、资源占用和生成表现上。

📊 基础参数与硬件门槛差异

表格

✨ 生成质量与速度表现差异

• ‌BF16版本‌：画质保留100%基准水平，色彩还原精准，发丝、纹理等高频细节完整，FID分数约12.5，是官方原生的高质量基准版本。单图生成耗时约3.2秒，速度作为基准参照。
• ‌INT8版本‌：画质保留约90%～93%，在普通提示词下肉眼差异不大，但复杂光影、精细人像场景下可能出现轻微细节模糊，FID分数约16.8。单图生成耗时约1.9秒，速度比BF16版本快40%左右。

🎯 适用场景差异

• ‌BF16版本‌：推荐RTX 4080/4090、专业级GPU使用，适合专业创作、追求极致画质的场景，比如商业人像、高精度艺术作品生成。
• ‌INT8版本‌：推荐RTX 3060/4060等8GB显存消费级显卡使用，适合快速迭代测试提示词、批量生成预览图，在低显存设备上也能流畅跑通。

五、Z-Image-Turbo 显卡版本选型速查表

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