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公開日May 2025

Z-Image AI画像生成ツール

Z-Imageでテキストから画像を生成したり、参照画像を編集したりできます。アスペクト比を選び、生成前に必要なクレジットを確認できます。

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Prompt:
モデル:

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シーン例 1
Z-Imageを使い始める

Z-Imageを使用して、kling4pro.com上で直接高品質なビジュアルを生成することで、text-to-imageとsingle-referenceのimage-to-imageワークフローを簡素化します。

詳細なpromptから始め、必要に応じて参照画像を1枚アップロードし、promptを明確かつ正確に定義したまま、迅速で的確な微調整で結果を修正します。

01

コア主題と視覚的目標を概説する

コア主題、カメラアングル、照明設定、構成、および完成画像に必要なテキストを示す詳細なpromptを作成してください。

02

必要に応じて参照画像を1枚アップロードする

特定のトーン、製品シルエット、または全体的なレイアウトの雰囲気を固定するために、参照画像を1枚アップロードし、明確で自然なpromptで生成出力を調整します。

03

迅速なバリエーションを作成して出力を洗練する

希望のアスペクト比で画像を生成し、複数の生成オプションを比較し、構成と含まれるテキストが自分のビジョンと完全に一致するまでpromptを微調整します。

Z-Imageの主なメリット

プレミアムベース画像モデルとしてのZ-Imageの特徴

Z-Imageは、信頼性の高いpromptの整合、多様なバリアントモデルライブラリ、および完全にサポートされたローカルデプロイメントワークフローで評価されるオープンソースの6B基盤モデルです。

オープンソース6Bコアベースモデル

Z-Imageは製品ラインナップ全体のコアベースモデルとして機能し、開発者やクリエイターがクローズドでホスティング専用のプラットフォームに縛られることなく、公式のアップストリームビルドを検査、ファインチューニング、およびデプロイできるようにします。

公式のアップストリームApache-2.0リリースは完全に公開されており、GitHubおよびHugging Faceから利用可能です。
Z-Image-TurboおよびZ-Image-Editを含む下流ラインナップバリアントの基盤として機能します。
ワンクリックのホスティング型生成のみに頼るのではなく、モデルの重みへの直接アクセスとローカルデプロイメントオプションが最優先事項である場合にこのモデルを選択してください。

明確で予測可能な出力のための精密なPromptおよびネガティブprompt制御

公式ドキュメントは、堅牢なpromptの整合と効果的なネガティブpromptの実践を強調し、promptの調整が最終的な生成出力に正確に反映されるようにします。

このモデルは、主題、構成、希望するスタイル、および完成画像から除外したい要素を明確に概説した場合に最も効果的に機能します。
このレベルの制御は、ポスターデザイン、製品写真、レイアウトに敏感なpromptプロジェクトに特に役立ちます。
コアpromptがすべての生成実行で一貫している場合、生成オプションの反復と比較がはるかに簡単になります。

柔軟な視覚スタイルとユースケースのための1つのベースモデル

非蒸留ベースモデルとして、Z-Imageは、異なるモデルファミリーに切り替えることなく、現実的な写真、洗練されたポスターレイアウト、およびよりスタイライズされたクリエイティブ方向の間をスムーズに移行できます。

創造的なワークフローの早い段階で単一の美学に閉じ込められることなく、現実的、ポスタースタイル、完全にスタイライズされたクリエイティブ方向の間の移行をサポートします。
同じコアpromptベースモデルを使用して、異なる主題の識別、ポーズ、構成、およびアートディレクションの微調整をテストするのに最適です。
この柔軟性は、最終的なクリエイティブ方向を1つに決定する前の初期のブレインストーミング段階で非常に役立ちます。

完全なローカルランタイムサポートおよびComfyUI統合互換性

Z-Imageはすでにdiffusersベースのパイプライン、ローカル推論ツール、ComfyUIユーティリティアプリ、およびコミュニティワークフローパックと完全に互換性があります。

ホスティング型デモバージョンのみに頼るのではなく、実証済みのローカル推論ワークフローとコミュニティ製のツールがすでに利用可能です。
ControlNet、LoRA、および幅広いカスタムワークフローテストとスムーズに統合できます。
ローカルデプロイメントがモデル選択プロセスの重要な要素である場合、このレベルのサポートは不可欠です。
主なユースケース

Z-Imageの適したユースケース

kling4pro.com上でpromptによる画像生成、ポスターレイアウトデザイン、製品を重視したビジュアル、およびsingle-referenceの修正作業用に構築されています。

Prompt主導の製品・マーケティングビジュアル

正確なフレーミング、一貫した素材のレンダリング、洗練されたスタジオ照明が必要な場合は、鮮明な製品写真、プロフェッショナルなパッケージモックアップ、ターゲット広告コンセプト、ランディングページのヒーロービジュアルを作成します。

ポスター&タイポグラフィ主導のクリエイティブコンセプト

イベントポスター、ソーシャルメディアグラフィック、および厳格なprompt制御と明確で判読可能なテキストが不可欠なレイアウト重視のクリエイティブプロジェクトにはZ-Imageを使用します。

参照主導の画像修正

核心コンセプトをゼロから再構築する必要なく、1枚の参照画像を微調整してスタイル、フレーミング、または全体的な視覚トーンを調整します。

セルフホスティング&ワークフロー指向のデプロイメント

将来的にComfyUI、ローカル推論ランタイム、または完全にカスタマイズされた画像生成パイプライン全体に同じモデルをデプロイする予定がある場合はZ-Imageを選択してください。

実証済みのPrompt Promptテンプレートおよび実際のユースケース

効果的なZ-Image promptの作成:実践的なテンプレートおよび実際の例

各例カードは、実証済みのprompt promptフレームワーク、実際のZ-Image生成出力、およびその成功を導いた正確な書き方の選択を示しています。各カードをクリックして展開し、prompt全体、それがうまく機能する理由の内訳、およびこれらの例を参考にして独自のpromptを作成するためのヒントを表示します。

薄いベージュの石の台座の上に置かれた高級ガラス製スキンケアボトルで、柔らかいスタジオ照明で照らされています。

製品ビジュアライゼーション

結果の確認

厳格な商用照明制御が必要な鮮明な製品ビジュアルに最適です。

高級スキンケア製品のヒーローショット

プロンプトの構成

[製品] + [カメラアングル] + [表面/背景] + [照明] + [商用仕上げ]

プロンプト全文と解説開く

プロンプト全文

薄いベージュの石の台座の上にある高級ガラス製スキンケアボトル、柔らかい指向性のスタジオ照明、微妙な影、クリーンなエディトリアル構成、高級ECヒーローショット、最小限の背景、リアルな反射、高級パッケージ写真。

この結果から分かること

このpromptは、リアリズム・ライティング制御・洗練された商業ビジュアルスタイルの分野でZ-Imageの強みに匹敵します。

用途

ランディングページ、店頭バナー、またはPDPヒーロー用の洗練された製品ショット。

確認ポイント

  • まず核心製品を指定し、次に好みのショット種別とサーフェス設定を確定させると、安定した結果が得られます。
  • 生成結果の曖昧さを減らすために、ガラス・石・マット・反射面など具体的な素材の用語を記載してください。
『Summer Pulse 2026』の大きな見出しと太字の中国語テキストを表示するバイリンガルフェスティバルポスターです。

テキスト重視型ポスター

結果の確認

明瞭で可読性の高い中国語または英語のテキストが不可欠なポスターレイアウトに最適です。

バイリンガル音楽フェスティバルポスター

プロンプトの構成

[ポスターの被写体] + [見出しテキスト] + [テキスト言語] + [レイアウト階層] + [背景スタイル]

プロンプト全文と解説開く

プロンプト全文

モダンなバイリンガル音楽フェスティバルポスター。『Summer Pulse 2026』の太字見出し、小さめの中国語サブタイトル『城市电子音乐节』、黒背景にネオンオレンジとシアンのアクセントを配置。視覚階層が明確で見出しブロックが中央に配置された、エネルギッシュでありながら可読性の高いイベントポスターデザインです。

この結果から分かること

Z-Imageは、装飾的なフレアとしてだけでなく、創作コンセプトに可読性の高い中国語または英語のテキストを取り入れた場合に最適な結果を生み出します。

用途

見出しブロックが明確で可読性の高い補助コピーを持つ、テキスト重視型のポスターコンセプトです。

確認ポイント

  • モデルがテキストを正確に再現するように、正確な見出しテキストを引用符で囲んでください。
  • より良い結果を得るために、テキストの階層をポスター全体のトーンやビジュアルスタイルから分離してください。
リファレンス駆動型パッケージリフレッシュpromptで作成された、セージグリーンのアクセントが付いたマットホワイトのスキンケアポンプボトルです。

イメージ・トゥ・イメージリファインメント

結果の確認

正確な調整を行いながらコアオブジェクトのアイデンティティを完全に保持したいsingle-reference編集に最適です。

リファレンス駆動型パッケージリフレッシュ

プロンプトの構成

[変更しない要素] + [変更する要素] + [新しいライティング/スタイル/構図の方向性]

プロンプト全文と解説開く

プロンプト全文

リファレンス画像からボトルの形状、キャップの構造、正面を向いた構図を保持してください。パッケージスタイルを、モダンなマットホワイトとセージグリーンのパレット、柔らかいスタジオライティング、よりクリーンなラグジュアリースキンケアブランディングの方向性、より洗練された小売ディスプレイに調整してください。

この結果から分かること

これはZ-Imageの強力なsingle-reference編集機能と一致し、リクエストを集中させます。

用途

パッケージの方向性を洗練しながら製品のアイデンティティを保持する、ターゲットを絞ったリフレッシュです。

確認ポイント

  • まず、オブジェクトの形状、フレーミング、コア製品の構造など、保持したい一貫性のある要素をリストアップしてください。
  • 1枚のリファレンス画像が生成を正確にガイドできるように、リクエストする変更内容をターゲットを絞って正確に記述してください。
晴れたビーチを背景に、コールドブリューのスプラッシュを撮影したアイスコーヒー広告です。

マーケティングクリエイティブ

結果の確認

明確な製品の焦点と大胆なビジュアルが必要な高エネルギーなコマーシャル広告コンセプトに最適です。

コーヒーブランド向け高速ソーシャル広告コンセプト

プロンプトの構成

[被写体] + [ビジュアルの方向性] + [構図] + [色/ライティング] + [使用コンテキスト]

プロンプト全文と解説開く

プロンプト全文

コマーシャルアイスコーヒーキャンペーンの撮影。氷がスプラッシュするコールドブリューカップのクローズアップ、ドリンクの横に高級なコーヒーパッケージを配置。明るい夏の日光、ビーチサイドのムード、エネルギッシュな構図、鮮明な製品写真、プレミアムな飲料広告スタイル。ロゴやブランド名はなし、クリーンなパッケージデザイン。

この結果から分かること

このpromptは、ブランドコピーを除外しながら製品設定、ライティング、キャンペーン目標を明確に示します。

用途

有料ソーシャル、季節プロモーション、またはランディングページのヒーローエリアに適用できる飲料広告コンセプトです。

確認ポイント

  • 構図が意図的に感じられるように、マーケティングチャネルまたは意図する使用コンテキストを記述してください。
  • 複数の矛盾する動きではなく、スプラッシュやクローズアップなどの1つの強力なアクションを指定してください。
いつZ-Imageを選ぶか

オープンウェイトとローカルデプロイメントの柔軟性を優先する場合はZ-Imageを選んでください

明確で目に見えるpromptの調整を希望する場合、このホストページの外で同じモデルを再利用する予定の場合、またはオープンモデルウェイトとローカル推論ツールを優先する場合はZ-Imageを選んでください。

長期的に使用できる単一のモデルを希望する場合はZ-Imageを選んでください

まずkling4pro.com で高品質なビジュアルを生成し、その後ComfyUI、ローカル推論ランタイム、または将来完全にカスタマイズされたパイプラインで同じモデルファミリーを使い続けたい場合はZ-Imageを選んでください。

事前構築済みのホストスタイルを優先する場合は代替モデルをテストしてください

明確な事前構築済みのビジュアルスタイルを優先し、オープンモデルウェイト、ローカルデプロイメント、または下流のカスタマイズを優先しない場合はGPT-4oまたはSeedreamを試してください。これらのホストツールは通常、カジュアルユーザーにとってより簡素で直感的な生成体験を提供します。

コミュニティの洞察と検証

Z-Imageに関するコミュニティの例と外部の講演

これらの選り抜きの動画、Xの投稿、Redditのフォーラムディスカッションは、Z-Imageに関する実世界の外部例とコミュニティの洞察を提供します。これらのリソースは、モデルと先に説明されたpromptフレームワークに精通した後、補助的な検証として最も役立ちます。

AI動画生成作品の厳選ショーケース

Xソーシャルプラットフォーム上でクリエイターが共有したコミュニティコンテンツの投稿

活発な Reddit コミュニティの会話スレッド

オープンソースツーリングエコシステム

Z-Image向けの選り抜きオープンソースツールとプロジェクト

これらのGitHubプロジェクトは、Z-Imageまたはより広範なモデルファミリーとの直接的な関連性を手動で確認されています。これらのリソースを使用して、モデルを調査し、ローカルで実行したり、他の開発者がその周りで統合やワークフローを構築する方法を探索したりできます。

公式オープンソースプロジェクト 01 の、GitHub にて公開されているソースコードリポジトリ

Tongyi-MAI / Z-Image

公式リポジトリ

Tongyi-MAIによってホストされる公式の上流Z-Imageリポジトリです。これは6Bモデルファミリー全体、公式チェックポイント、研究報告へのリンク、標準推論ガイダンスの主要ソースとして機能します。

10,481 プロジェクトリポジトリに付与された GitHub スターの総数
Apache-2.0
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪れる

公式オープンソースプロジェクト 02 の、GitHub にて公開されているソースコードリポジトリ

Koko-boya / Comfyui-Z-Image-ユーティリティ

ComfyUIユーティリティノード

Z-Image画像生成ワークフロー専用に構築された特殊なComfyUI拡張機能で、promptの強化、画像認識型prompt処理、事前構築済みの統合サンプリングノードを備えています。

116 プロジェクトリポジトリに付与された GitHub スターの総数
Apache-2.0
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪れる

公式オープンソースプロジェクト 03 の、GitHub にて公開されているソースコードリポジトリ

martin-rizzo / AmazingZImageWorkflow

ComfyUIワークフローパック

ComfyUI内のZ-Imageモデルファミリー向けの完全なワークフローパックで、事前構築済みのクリエイティブスタイル、リファイナーとアップスケーラーのステップ、GGUFおよびSafetensorsモデルチェックポイント用の事前設定済みセットアップを含みます。

398 プロジェクトリポジトリに付与された GitHub スターの総数
Unlicense
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪れる

公式オープンソースプロジェクト 04 の、GitHub にて公開されているソースコードリポジトリ

martin-rizzo / ComfyUI-ZImageパワーノード

ComfyUIカスタムノード

Z-ImageとZ-Image-Turbo専用に構築されたカスタムComfyUIノードの選り抜きセットで、スタイル管理、潜在空間セットアップ、改善されたワークフローの人間工学的な機能のためのヘルパーツールを含みます。

166 プロジェクトリポジトリに付与された GitHub スターの総数
MIT
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FAQs

FAQ

Z-Image AI画像生成ツール

Z-Imageとは何ですか?

Z-Imageは、Tongyi-MAIによって作成されたオープンソースの6B画像基盤モデルである、より広範なZ-Image製品ラインナップのコアベースモデルとして機能します。promptの整合を優先し、柔軟な視覚適応性を提供し、ファインチューニングからローカルセルフホスティングまで幅広い下流ユースケースに対応します。

Z-Imageは何に最適ですか?

Z-Imageは、promptによる画像生成、ポスターコンセプト開発、製品を重視したビジュアル、および後でComfyUI、ローカル推論ツール、または別のセルフホスティングセットアップに適用できるワークフローに優れています。

ここでZ-Imageはimage-to-imageに対応していますか?

はい。kling4pro.com では、Z-Imageはtext-to-imageとsingle-referenceのimage-to-imageワークフローの両方に完全に対応しています。完成した生成アセットのコア構成、製品シルエット、または全体的な視覚的雰囲気を固定するために、参照画像を1枚アップロードしてください。

ここでZ-Imageはどのアスペクト比に対応していますか?

Z-Imageはkling4pro.com で1:1、4:3、3:4、16:9、9:16を含むすべての主要なアスペクト比に完全対応しています。この範囲は標準的な正方形レイアウトから縦型、横型、ソーシャルメディア最適化のクリエイティブサイズまで全てをカバーしています。

Z-Image用により良いpromptを書くにはどうすればよいですか?

まずコア主題を概説し、次にスタイル、カメラアングル、照明設定、素材、および完成画像に必要なテキストに関する具体的な詳細を追加します。Z-Imageは、不可欠な要素と柔軟な変数を明確に分離した場合に最適な結果を生み出します。これはポスターデザイン、製品写真、single-referenceの修正作業に特に役立ちます。

GPT-4oまたはSeedream 4の代わりにZ-Imageを使用するのはいつですか?

このホスティング型プラットフォームの外で使用できるオープンソースモデルが必要な場合はZ-Imageを選択してください。特に、厳格なprompt制御とセルフホスティング機能が最優先事項である場合に適しています。GPT-4oまたはSeedream 4は、主にそれらの厳選された組み込みスタイルと効率的なホスティング型生成ワークフローが欲しい場合に選択してください。

Z-ImageとZ-Image-Turboの違いは何ですか?

Z-Imageはその製品ラインナップのコア6B基盤モデルとして機能します。Z-Image-Turboはベースモデルの簡略化・蒸留版であり、より迅速で軽量な推論に最適化されています。このため、Turboバリアントはコミュニティワークフローやローカルデプロイメントセットアップでよく話題になります。

Z-Imageの画像を商用利用できますか?

公式のアップストリームZ-Imageモデルの重みはApache-2.0のライセンスの下で提供されますが、生成されたアセットの商用利用はあなたの具体的なユースケース、コンテンツガイドライン、およびkling4pro.com の利用規約に依存します。プロフェッショナルな制作作業の場合は、モデルの出力が自動的に商用利用に承認されると想定するのではなく、常に標準的な法的およびブランド承認プロトコルに従ってください。

Z-Imageはオープンソースですか?またセルフホスティングできますか?

はい、その通りです。Tongyi-MAIは公式のアップストリームZ-Imageビルドをリリースしており、このモデルはdiffusersベースのパイプライン、ローカル推論ツール、ComfyUIユーティリティアプリ、コミュニティワークフローパックでネイティブに動作します。これにより、モデルの調査、デプロイ、修正がクローズドでホスティング専用のAI画像生成ツールよりもはるかに簡単になります。

まだ質問がありますか?サポートチームがお手伝いします。

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