采用单流扩散变压器的高效图像生成基础模型
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GitHub 热门项目：Z-Image
2026-07-21
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GitHub 项目：Z-Image
仓库地址：https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image
星级：11778 | 作者：麦统一
项目描述：暂无描述
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自述文件内容：
⚡️-图像
采用单流扩散变压器的高效图像生成基础模型
[](https://tongyi-mai.github.io/Z-Image-blog/)
[](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image)
[](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo)
[](https://huggingface.co/spaces/Tongyi-MAI/Z-Image)
[](https://huggingface.co/spaces/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo)
[](https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image)
[](https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo)
[](https://www.modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=advanc ed&versionId=569345&modelType=Checkpoint&sdVersion=Z_IMAGE&modelUrl=modelscope%3A%2F%2FTongyi-MAI%2FZ-Image%3Frevision%3Dmaster)
[](https://www.modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=advanced& versionId=469191&modelType=Checkpoint&sdVersion=Z_IMAGE_TURBO&modelUrl=modelscope%3A%2F%2FTongyi-MAI%2FZ-Image-Turbo%3Frevision%3Dmaster)
[](assets/Z-Image-Gallery.pdf)
[](https://modelscope.cn/studios/Tongyi-MAI/Z-Image-Gallery/summary)
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## ✨ Z 图像
Z-Image 是一个强大且高效的图像生成模型系列，具有 **6B** 参数。目前有四种变体：
- 🚀 **Z-Image-Turbo** – Z-Image 的精炼版本，仅具有 **8 个 NFE**（功能评估数量），可与领先竞争对手相媲美或超过。它在企业级 H800 GPU 上提供 **⚡️亚秒级推理延迟⚡️**，并且适合 **16G VRAM 消费设备**。它在逼真的图像生成、双语文本渲染（英语和中文）以及强大的指令遵守方面表现出色。
- 🎨 **Z-Image** – Z-Image-Turbo 背后的基础模型。 Z-Image专注**高品质生成**、**丰富审美**、**强多样性**
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