Z-Image-Turbo-GGUF

Z-Image-Turbo-GGUF

在配置不高的显卡上根据文字生成图片，使用为 stable-diffusion.cpp 做的 Z-Image-Turbo 量化文件。适合在自己电脑上运行图像模型的人。

由 leejet 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个仓库存放 Tongyi-MAI 的 Z-Image-Turbo 的量化 GGUF 版本，一个有 62 亿参数的文生图模型。leejet 用 stable-diffusion.cpp 转换了它们，你也用同一个程序来使用。记录里列出的语言是英文和中文，4-bit 下估计约 3.1 GB。

适合谁：适合想在自己机器上根据文字生成图片的人，包括显卡较小的人。模型卡指向一份针对只有 4 GB 显存的 GPU 的指南。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
设计 | 插画师和概念设计师 | 在家用电脑上根据文字提示生成有氛围的场景 | 一张霓虹灯下的夜晚城市照片，上面印着一句话
营销 | 小型营销团队 | 不用云服务也能做视觉草图 | 一张海报背景
软件 | 开发者 | 在脚本里用命令行运行模型 | 用固定设置批量渲染
爱好 | 本地 AI 爱好者 | 在有限的硬件上试不同的量化类型 | 对比 q8_0 和 q4_K 的渲染结果

想要聊天模型或带现成界面的应用的人可以跳过它，因为这是给命令行工具用的一组模型文件。

用在哪里：

• stable-diffusion.cpp，这些文件就是为它转换的
• Windows、macOS 或 Linux，装有 Python，用来下载文件
• 显存低至 4 GB 的 GPU，按模型卡提到的指南操作

使用场景 | 适合谁 | 你会得到什么
小显卡上的文生图 | 爱好者 | 根据书面提示词生成的图片
体积与质量的取舍 | 折腾的人 | 八种量化类型可对比，从 bf16 到 q2_K
脚本化生成图片 | 开发者 | 每个提示词一条命令，写出图片文件

如何设置：你需要先准备几样东西。

• Python 和 pip，用于 Hugging Face hub 工具
• 提供 sd 程序的 stable-diffusion.cpp 版本
• 一个 VAE 文件和一个 Qwen3-4B-Instruct 的 GGUF 文件，都在模型卡的示例命令里出现

1. 安装 hub 工具并下载仓库文件。
2. 获取示例里提到的额外 VAE 和语言模型文件。
3. 让命令指向你的量化文件、VAE 和语言模型。

pip install -U huggingface_hub
hf download leejet/Z-Image-Turbo-GGUF

如何使用：你运行一条命令，带上提示词和三个模型文件的路径。模型卡给出了下面这个 Windows 示例，-H 和 -W 设定图片尺寸。

先在 它的密钥设置 里填上你自己的值。

工具 | 作用
sd.exe | 生成图片的 stable-diffusion.cpp 程序
--diffusion-model | 指向量化的 GGUF 文件
--vae | 指向 VAE 文件，示例里是 ae.safetensors
--llm | 指向命令用到的语言模型文件
-p | 放提示词文字
-H and -W | 设置图片高度和宽度，示例里是 1024 和 512
--cfg-scale | 设置引导强度，示例里是 1.0

示例：你要一张有氛围的夜晚照片，画面是一个孤独的戴兜帽人影走在潮湿的霓虹城市里，图上印着一句哲理的话，然后运行上面的命令。它会用 Q3_K 文件根据这个提示词生成一张高 1024、宽 512 的图片。

新手与专家：GGUF 是一种紧凑的模型打包方式，让模型能在较小的机器上运行，每种量化类型都用一些保真度换体积。如果你是新手，先用 Q3_K 文件运行模型卡的示例命令，再换成更大的类型对比。

这些文件是用 stable-diffusion.cpp 对原版 Z-Image-Turbo 做的转换，许可证与原版一致。模型卡展示了八种类型的示例渲染，从 bf16 和 q8_0 到 q3_K 和 q2_K，你可以自己判断损失。示例还开启了 CPU 卸载，适合显存很小的显卡。

提示词经过语言模型文件
量化的扩散模型构建图片
VAE 把结果变成像素
图片写入文件

注意事项：

• License: Apache 2.0，与原版 Z-Image-Turbo 相同。
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务。你自己提供硬件，以及额外的 VAE 和语言模型文件。
• Data it reaches: 你下载的模型文件和你写到磁盘上的图片文件。
• Not for: 在 stable-diffusion.cpp 之外使用，因为模型卡只提到那个程序。它也不是现成的应用，只是模型文件。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to image
• 参数量：6.2B
• Weights: about 3.1 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：268,204
• 点赞：63
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• 基于：Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
• 标签：gguf, text-to-image, image-generation, stable-diffusion.cpp, z-image-turbo, z-image

链接

• 模型：https://huggingface.co/leejet/Z-Image-Turbo-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/leejet/Z-Image-Turbo-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download leejet/Z-Image-Turbo-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。