Mindket
简体中文
English简体中文
登录注册
商店MCP技能计算器学习价格博客
发现
研究312写作59商务95法律13财务33营销175开发1,422效率391教育81陪伴14
帮助与支持
语言
English简体中文

Z-Image-Turbo

由 Tongyi-MAI 制作工具包开发
新上架第 1 版 · 更新于
点赞

概览

只用 8 次函数评估就能根据文字生成写实图片，并能渲染英文和中文文字。适合想在 16 GB 消费级显卡上快速生成图片的人。

Z-Image-Turbo 是一款工具包，属于开发类，由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版，最近更新于 。在本页下载，是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 和 huggingface_hub 包
  • diffusers 库
  • 消费级使用需要约 16G 显存的显卡
用在
  • 带 diffusers 库的 Python
  • 16G 显存的消费级显卡，模型卡说它能放得下
  • Windows、macOS 或 Linux，你可以用 Python 下载文件
  • Hugging Face 上的在线和手机演示，模型卡附有链接
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

Z-Image-Turbo 是 Z-Image 的蒸馏版本，Z-Image 是 Tongyi-MAI 推出的 6B 参数图像生成模型系列。它每张图只需要 8 次函数评估。模型卡称它擅长写实图片、英文和中文文字渲染，以及遵循指令。

适合谁

适合想在一块消费级显卡上快速生成图片的人，比如设计师、开发者，以及需要在图片里放清晰文字的人。

行业谁在用怎么用例子
设计设计师和艺术家用文字提示词生成写实图片带一行简短说明的产品效果图
软件添加图像功能的开发者通过 diffusers 加载模型应用里一个快速的出图步骤
营销制作双语视觉内容的团队在图片里渲染英文和中文文字标题同时有两种语言的海报

需要图像编辑的人可以跳过这个检查点，因为模型卡把编辑放在另一个版本里。

用在哪里

  • 带 diffusers 库的 Python
  • 16G 显存的消费级显卡，模型卡说它能放得下
  • Windows、macOS 或 Linux，你可以用 Python 下载文件
  • Hugging Face 上的在线和手机演示，模型卡附有链接
用途谁用得到什么
写实图片设计师根据文字提示词快速出图
图片里的双语文字营销人员在图片里渲染出的英文和中文文字
快速原型开发者在企业级 H800 显卡上延迟不到一秒的出图步骤

如何设置

你需要先准备：

  • Python 和 huggingface_hub 包
  • diffusers 库
  • 消费级使用需要约 16G 显存的显卡
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 把模型文件下载到你的电脑，F32 格式约占 24.6 GB。
  3. 按模型卡的说明用 diffusers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

如何使用

写一段文字提示词，用 diffusers 管线生成图片。这里的模型卡文字没有给出管线代码，所以请按它的模型卡查看具体调用。模型卡说 Turbo 只需 8 个 NFE。

工具作用
Z-Image-Turbo蒸馏模型，只需 8 个 NFE，速度快
Z-Image基础模型，注重质量、多样性和微调
Z-Image-Omni-Base同时支持生成和编辑的基础模型
Z-Image-Edit根据自然语言提示词编辑图片的微调版本

示例

你要一张写实风格的海报，标题用英文和中文各写一行。模型卡说这个模型能渲染两种语言的文字，所以大约 8 次评估之后，海报上应该会出现清晰的标题文字。

新手与专家

文生图模型根据一句话画出一幅图。第一步可以先试一个简短清晰的提示词，比如一个物体放在一个地方，再逐步加细节。

Turbo 是从 Z-Image 蒸馏来的，把函数评估次数从 Z-Image 用的 50 步降到了 8。模型卡说它在这样的成本下可以媲美或超过领先的竞品。这个系列有四个版本，分别用于快速生成、质量与微调、生成加编辑，以及纯编辑。

  1. 写一段文字提示词
  2. 用 diffusers 加载 Z-Image-Turbo
  3. 运行 8 次函数评估
  4. 得到一张写实图片

注意事项

  • 大小：Hugging Face 记录为 6.2B 个参数，F32 格式约 24.6 GB，4-bit 约 3.1 GB（估算）
  • 版本：Hugging Face 列出了其他人做的 106 个量化版本和 176 个微调版本
  • 语言：列出了英文，模型卡说文字渲染涵盖英文和中文
Evaluations or steps per image
Z-Image-Turbo8 NFEs
Z-Image50 steps
  • License: apache-2.0
  • Cost to run: 没有提到，不需要 API 密钥或账号
  • Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载模型文件，模型卡文字没有提到其他服务或账号

README 和文件

README

Z-Image-Turbo

只用 8 次函数评估就能根据文字生成写实图片，并能渲染英文和中文文字。适合想在 16 GB 消费级显卡上快速生成图片的人。

由 Tongyi-MAI 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：Z-Image-Turbo 是 Z-Image 的蒸馏版本，Z-Image 是 Tongyi-MAI 推出的 6B 参数图像生成模型系列。它每张图只需要 8 次函数评估。模型卡称它擅长写实图片、英文和中文文字渲染，以及遵循指令。

适合谁：适合想在一块消费级显卡上快速生成图片的人，比如设计师、开发者，以及需要在图片里放清晰文字的人。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
设计 | 设计师和艺术家 | 用文字提示词生成写实图片 | 带一行简短说明的产品效果图
软件 | 添加图像功能的开发者 | 通过 diffusers 加载模型 | 应用里一个快速的出图步骤
营销 | 制作双语视觉内容的团队 | 在图片里渲染英文和中文文字 | 标题同时有两种语言的海报

需要图像编辑的人可以跳过这个检查点，因为模型卡把编辑放在另一个版本里。

用在哪里：

  • 带 diffusers 库的 Python
  • 16G 显存的消费级显卡，模型卡说它能放得下
  • Windows、macOS 或 Linux，你可以用 Python 下载文件
  • Hugging Face 上的在线和手机演示，模型卡附有链接
用途 | 谁用 | 得到什么
写实图片 | 设计师 | 根据文字提示词快速出图
图片里的双语文字 | 营销人员 | 在图片里渲染出的英文和中文文字
快速原型 | 开发者 | 在企业级 H800 显卡上延迟不到一秒的出图步骤

如何设置：

你需要先准备：

  • Python 和 huggingface_hub 包
  • diffusers 库
  • 消费级使用需要约 16G 显存的显卡
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 把模型文件下载到你的电脑，F32 格式约占 24.6 GB。
  3. 按模型卡的说明用 diffusers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

如何使用：写一段文字提示词，用 diffusers 管线生成图片。这里的模型卡文字没有给出管线代码，所以请按它的模型卡查看具体调用。模型卡说 Turbo 只需 8 个 NFE。

工具 | 作用
Z-Image-Turbo | 蒸馏模型，只需 8 个 NFE，速度快
Z-Image | 基础模型，注重质量、多样性和微调
Z-Image-Omni-Base | 同时支持生成和编辑的基础模型
Z-Image-Edit | 根据自然语言提示词编辑图片的微调版本

示例：你要一张写实风格的海报，标题用英文和中文各写一行。模型卡说这个模型能渲染两种语言的文字，所以大约 8 次评估之后，海报上应该会出现清晰的标题文字。

新手与专家：文生图模型根据一句话画出一幅图。第一步可以先试一个简短清晰的提示词，比如一个物体放在一个地方，再逐步加细节。

Turbo 是从 Z-Image 蒸馏来的，把函数评估次数从 Z-Image 用的 50 步降到了 8。模型卡说它在这样的成本下可以媲美或超过领先的竞品。这个系列有四个版本，分别用于快速生成、质量与微调、生成加编辑，以及纯编辑。

写一段文字提示词
用 diffusers 加载 Z-Image-Turbo
运行 8 次函数评估
得到一张写实图片

注意事项：

  • 大小：Hugging Face 记录为 6.2B 个参数，F32 格式约 24.6 GB，4-bit 约 3.1 GB（估算）
  • 版本：Hugging Face 列出了其他人做的 106 个量化版本和 176 个微调版本
  • 语言：列出了英文，模型卡说文字渲染涵盖英文和中文
Title: Evaluations or steps per image
Z-Image-Turbo: 8 NFEs
Z-Image: 50 steps
  • License: apache-2.0
  • Cost to run: 没有提到，不需要 API 密钥或账号
  • Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载模型文件，模型卡文字没有提到其他服务或账号

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

  • 任务：text to image
  • 框架：diffusers
  • 参数量：6.2B
  • Weights: about 24.6 GB in F32; about 3.1 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: Safetensors
  • 最近 30 天下载：765,804
  • 点赞：5,594
  • 许可证：apache-2.0
  • 语言：en
  • Quantized versions: 108
  • Fine-tunes: 176
  • 标签：diffusers, safetensors, text-to-image

链接

  • 模型：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
  • 文件：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo/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 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

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。

文件
README.md  5 KB

1 个文件，共 5 KB，以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

同类产品对比

同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face 模型。

产品最近 30 天下载点赞参数量许可证最近更新
Z-Image-Turbo 本页765,8045,5946.2Bapache-2.0
stable-diffusion-xl-base-1.0共有 text-to-image · diffusers · safetensors4,688,5228,4662.6Bopenrail++
Animagine XL 4.0共有 text-to-image · diffusers · safetensors1,026,8075822.6Bopenrail++
Stable Diffusion v1-5共有 text-to-image · diffusers · safetensors1,012,9821,364860Mcreativeml-openrail-m
FLUX.2 [klein] 4B Base共有 text-to-image · diffusers · safetensors743,0551953.9Bapache-2.0
FLUX.2 [klein] 4B共有 text-to-image · diffusers · safetensors435,6431,1163.9Bapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论，来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的，也未经核实，点开即可在原帖处阅读。

rossrileyZ-Image Turbo Released – 6B Parameter Text to Image Model8 分 · 1 条回复David MarxNew image model form Alibaba: Z-Image * just 6B * fully self-attentional ("single stream") MM-DiT * significant data annotation, augmentation, curation distilled few-step "turbo" model released paper: github.com/Tongyi-MAI/Z... gh: github.com/Tongyi-MAI/Z... hf: huggingface.co/Comfy-Org/z_...20 赞 · 1 条回复doenerZ-Image Generation Demo1 分Azure WeeklyNow in Foundry: Tongyi-MAI Z-Image-Turbo, with FLUX.1-schnell and SDXL base 1.0 by Osi #Azure techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft...1 赞vunderbaStartup founders urge U.S. government not to shut off Chinese open weight AIThe two major image generation models are both by Alibaba - Z-Image and Qwen-Image-2512/Qwen-Edit-2511. They are both decent but have different use-cases. Unfortunately with the recent Qwen-Image 2 and now 3 it doesn't seem likely that they're going to be doing any more open-weight image gen.…1nkorusOnly video and images are progressing thanks to China. Here's a new image model, only 6 billion, but the quality is on par with 20 billion Qwen image. huggingface.co/Tongyi-MAI/Z...1 赞dragonwriterZ-Image: Powerful and highly efficient image generation model with 6B parametersOne thing I noticed is that you tested it with very short prompts; Z-Image Turbo really likes long prompts, and recommends using an LLM as a prompt enhancer, even providing a prompt template. [0] I have had pretty good look using an English translation that was posted on Reddit [1] with…MS IT Tech News"Now in Foundry: Tongyi-MAI Z-Image-Turbo, with FLUX.1-schnell and SDXL base 1.0" buff.ly/uvdE9V1 #Microsoft #techcommunityegeresZ-Image: Powerful and highly efficient image generation model with 6B parametersIncredibly fast, on my 5090 with CUDA 13 (& the latest diffusers, xformers, transformers, etc...), 9 samplig steps and the "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo" model I get: - 1.5s to generate an image at 512x512 - 3.5s to generate an image at 1024x1024 - 26.s to generate an image at 2048x2048 It uses almost…Arif SolmazMeet Z-Image-Turbo: 6B parameter text-to-image model that cranks out photorealistic images in under a second on H800s and runs smoothly on 16GB consumer GPUs. Sub-second AI art? Yes please. 🔗 https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo #TextToImage #DiffusionModels #AIJoahYiZ Image Turbo – Ultra-fast 2K AI image generator with bilingual textI built a small web app for trying out Z Image Turbo, an ultra-fast text-to-image model that generates up to 2K (2048×2048) images and handles English + Chinese text in a single shot: https://zimageturbo.app/ A few details: – Uses the 6B-parameter Z Image Turbo model from Tongyi-MAI, which fits in…Indie FoxMkSaaS模板新案例 — Z-Image-Turbo zimageturbo.com/ The #1 open-source AI image generator by Alibaba Tongyi-MAI z-image生图也不错

搜索日期

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字，用一个检测器找文本行，再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

新上架

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件，提供八种量化大小，可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。

新上架

ACE-Step 1.5 XL SFT

ACE-Step · 工具包

用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐，50 步并带引导控制，音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。

新上架

开发类的相似商品

查看开发类的全部商品

Claude Code Skills & Plugins

alirezarezvani · 技能

为 Claude Code 和其他编程智能体提供 411 个现成技能，按角色分组，从工程、产品到营销、财务和合规。以插件方式安装。适合开发者和业务团队。

新上架29.8k

buzz

block · 工具包

可自行托管的工作空间，人和 AI 智能体在同样的房间里协作，基于 Nostr 中继，把每个动作记录为签名事件。适合想自己运行中继的团队。

新上架37.3k

plannotator

backnotprop · 工具包

把你的 AI 编程智能体的计划、规格和代码改动在浏览器里打开，让你加批注或评论，并把反馈直接发回给智能体。

新上架10.5k