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发布时间May 2025

Z-Image AI 图片生成器

使用 Z-Image,通过文字生成图片,或编辑参考图片。可选择画面比例,生成前可查看所需积分。

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Prompt:
模型:

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场景示例 1
开始使用 Z-Image

在 kling4pro.com 上直接使用 Z-Image 生成高质量视觉内容,简化 text-to-image 和精简版 single-reference image-to-image 的工作流程。

先撰写详细的 prompt,根据需要上传一张参考图像,使用快速、针对性调整优化结果,同时确保 prompt 清晰且定义准确。

01

勾勒核心主体与视觉目标

撰写详细的 prompt,明确你的核心主体、相机角度、灯光设置、构图以及成品图像所需的任何文字。

02

需要时上传一张参考图像

为了锁定特定的色调、产品轮廓或整体布局基调,上传一张参考图像,并用清晰、口语化的 prompt 引导生成结果。

03

创建快速变体并优化输出结果

以你喜欢的宽高比生成图像,比较多个生成选项,并调整你的 prompt,直到构图和包含的文字完全符合你的预期。

Z-Image 的核心优势

Z-Image 作为优质基础图像模型的独特之处

Z-Image 是一款开源 6B 基础模型,以可靠的 prompt 对齐、全面的变体模型库和完全支持的本地部署工作流程而著称。

开源 6B 核心基础模型

Z-Image 是整个产品系列的核心基础模型,让开发者和创作者可以检查、微调并部署官方上游构建版本,无需被锁定在封闭的仅托管平台中。

官方上游 Apache-2.0 版本完全公开,可通过 GitHub 和 Hugging Face 获取。
它是下游系列变体的基础,包括 Z-Image-Turbo 和 Z-Image-Edit。
当直接访问模型权重和本地部署选项是你的首要优先级时,请选择此模型,而非仅依赖一键托管生成。

精准的 Prompt 和负 prompt 控制,实现清晰、可预测的输出结果

官方文档强调强大的 prompt 对齐和有效的负 prompt 实践,确保你的 prompt 调整能准确反映在最终生成的输出中。

当你清晰勾勒出主体、构图、期望的风格以及你希望从成品图像中排除的元素时,此模型效果最佳。
这种控制级别对海报设计、产品摄影和布局敏感的 prompt 项目尤为有用。
当每次生成运行中核心 prompt 保持一致时,迭代和比较生成的选项要简单得多。

用于灵活视觉风格和用例的单一基础模型

作为非蒸馏基础模型,Z-Image 让你可以在写实摄影、精致海报布局和更具风格化的创意方向之间平滑切换,无需在不同模型家族之间进行切换。

它支持在写实、海报风格和完全风格化的创意方向之间切换,不会让你在创意工作流程早期就被锁定在单一审美中。
使用同一个核心 prompt 基础模型测试不同的主体身份、姿势、构图和艺术方向调整,是理想之选。
在你确定单一最终创意方向之前,这种灵活性在最初的头脑风暴阶段非常有用。

完整的本地运行时支持与 ComfyUI 集成兼容性

Z-Image 已完全兼容基于 diffusers 的 pipeline、本地推理工具、ComfyUI 实用应用和社区工作流程包。

成熟的本地推理工作流程和社区构建的工具已可用,而非仅依赖托管的演示版本。
你可以将它与 ControlNet、LoRA 和广泛的自定义工作流程测试平滑集成。
如果本地部署是你选择模型的关键因素,这种支持级别至关重要。
核心用例

Z-Image 的理想用例

专为在 kling4pro.com 上进行 prompt 引导的图像生成、海报布局设计、产品定向视觉内容和 single-reference 优化工作而构建。

Prompt 驱动的产品与营销视觉内容

当你需要精确的构图、一致的材质渲染和精致的工作室灯光时,可创建清晰的产品摄影、专业包装效果图、定向广告概念和落地页 hero 视觉内容。

海报与排版驱动的创意概念

Z-Image 适用于活动海报、社交媒体图形和以布局为核心的创意项目,这些项目中严苛的 prompt 控制和清晰易读的文字是必不可少的。

参考驱动的图像优化

调整单张参考图像的风格、构图或整体视觉基调,无需从头重建核心概念。

自托管与工作流程导向的部署

如果你打算后续在 ComfyUI、本地推理运行时或完全定制的图像生成 pipeline 中部署同一模型,请选择 Z-Image。

成熟的 Prompt Prompt 模板与真实世界用例

制作有效的 Z-Image prompt:实用模板与真实案例

每个示例卡片展示了成熟的 prompt prompt 框架、真实世界的 Z-Image 生成结果,以及促成其成功的确切书写选择。点击展开每个卡片,查看完整的 prompt 成功原因分析,以及使用这些示例作为参考构建你自己的 prompt 的技巧。

一款奢华玻璃护肤瓶放置在浅米色石质台座上,采用柔和的工作室灯光照明。

产品可视化

结果点评

适用于需要精准商业灯光控制的清晰产品视觉内容。

奢华护肤产品 hero 图

提示词结构

[产品] + [相机角度] + [表面/背景] + [灯光] + [商业质感]

完整提示词与点评展开

完整提示词

一款奢华玻璃护肤瓶放置在浅米色石质台座上,柔和的定向工作室灯光,细微阴影,干净的编辑构图,奢华电商 hero 图,简约背景,真实的反射效果,高端包装摄影。

这次结果说明什么

这款prompt在写实度、光影控制以及精致的商用视觉风格上,可与Z-Image的优势相媲美。

适用资产

适用于落地页、店面横幅或 PDP hero 的精致产品图。

检查要点

  • 先命名你的核心产品,再确定你偏好的拍摄类型和表面设置,以保证生成效果的一致性。
  • 包含具体的材质术语,如玻璃、石材、哑光或反光表面,以减少生成内容中的歧义。
一张双语海报,以醒目的「Summer Pulse 2026」标题和加粗的中文文字为特色。

以文字为核心的海报

结果点评

适用于需要清晰易读的中文或英文文字的海报排版场景。

双语音乐节海报

提示词结构

[海报主题] + [标题文字] + [文字语言] + [排版层级] + [背景风格]

完整提示词与点评展开

完整提示词

现代双语音乐节海报,加粗标题为「Summer Pulse 2026」,较小的中文字幕为「城市电子音乐节」,黑色背景搭配霓虹橙与青色点缀,视觉层级清晰,标题区块居中,兼具活力与易读性的活动海报设计。

这次结果说明什么

将易读的中文或英文文字融入创意方案(而非仅作为装饰元素)时,Z-Image可产出最佳效果。

适用资产

以文字为核心的海报方案,具有更清晰的标题区块和易读的辅助文案。

检查要点

  • 将精确的标题文字用引号括起来,确保模型能准确复制该措辞。
  • 将文字层级与整体海报基调及视觉风格区分开来,以获得更好的效果。
通过参考驱动型包装更新prompt打造的一款带有鼠尾草绿点缀的哑光白色护肤品按压瓶。

图生图优化

结果点评

适用于single-reference的编辑场景,在此场景中你希望在进行精确调整的同时完全保留核心物体的身份特征。

参考驱动型包装更新

提示词结构

[保持不变的内容] + [变更内容] + [新的光影/风格/构图方向]

完整提示词与点评展开

完整提示词

保留参考图像中的瓶身形状、瓶盖结构以及正面构图。将包装风格调整为现代哑光白与鼠尾草绿色调,柔和的 studio 灯光,更简洁的高端护肤品品牌方向,以及更精致的零售展示效果。

这次结果说明什么

这一点与Z-Image强大的single-reference编辑能力相匹配,同时让你的诉求更聚焦。

适用资产

针对性的更新,在保持产品辨识度的同时优化包装方向。

检查要点

  • 先列出你想要保留的一致元素,例如物体形状、构图或核心产品结构。
  • 保持你要求的变更具有针对性和精确性,以确保单张参考图像能准确引导生成过程。
一张冰咖啡广告,以阳光明媚的海滩为背景,搭配飞溅的冷萃咖啡画面。

营销创意

结果点评

适用于需要明确产品焦点和醒目视觉效果的高能量商业广告方案。

咖啡品牌快速社交广告方案

提示词结构

[主题] + [视觉方向] + [构图] + [色彩/光影] + [使用场景]

完整提示词与点评展开

完整提示词

商业冰咖啡广告,冷萃咖啡杯的特写带有冰块飞溅效果,饮品旁是高端咖啡包装,明亮的夏日日光,海滩氛围,充满活力的构图,清晰的产品摄影,高端饮料广告风格,无 logo,无品牌名称,简洁的包装设计。

这次结果说明什么

这款prompt明确列出产品设置、光影和营销目标,同时排除品牌文案。

适用资产

一款可适配付费社交推广、季节性促销或登陆页首屏的饮料广告方案。

检查要点

  • 提及营销渠道或预期使用场景,让构图更具针对性。
  • 明确一个核心动作,比如飞溅或特写,而非多个相互冲突的动作。
何时选择Z-Image

当你优先考虑开放权重和本地部署灵活性时,选择Z-Image

当你想要清晰可见的prompt调整、计划在本托管页面之外重用同一模型,或优先考虑开放模型权重和本地推理工具时,选择Z-Image

当你想要一款可长期使用的单一模型时,选择Z-Image

如果你想先在 kling4pro.com 上生成高质量视觉内容,然后在ComfyUI、本地推理运行时或未来完全自定义的工作流中继续使用同一模型系列,选择Z-Image

当你偏好预制的托管风格时,测试替代模型

如果你偏好独特的预制视觉风格,且不优先考虑开放模型权重、本地部署或下游自定义,请尝试GPT-4o或Seedream。这些托管工具通常为普通用户提供更流畅、直接的生成体验。

社区洞察与验证

关于Z-Image的社区案例与外部讨论

这些精选视频、X帖子以及Reddit论坛讨论提供了关于Z-Image的真实外部案例和社区洞察。当你熟悉了该模型以及之前提到的prompt框架后,这些资源可作为补充验证,非常有帮助。

AI视频生成作品精选展示

来自X社交平台的创作者分享社区内容帖

活跃的 Reddit 社区讨论串

开源工具生态系统

为Z-Image精选的开源工具与项目

这些GitHub项目已被手动检查与Z-Image或更广泛模型系列的直接相关性。使用这些资源来检查模型、在本地运行它,或探索其他开发者如何围绕它构建集成和工作流。

GitHub 提供的官方开源项目 01 的公开源代码仓库

Tongyi-MAI / Z-Image

官方仓库

由Tongyi-MAI托管的官方上游Z-Image仓库。它是整个6B模型系列、官方检查点、研究报告链接和标准推理指南的主要来源。

10,481 项目仓库累计获得的 GitHub 星标总数
Apache-2.0
访问该开源项目的官方中心

GitHub 提供的官方开源项目 02 的公开源代码仓库

Koko-boya / Comfyui-Z-Image-工具

ComfyUI工具节点

专为Z-Image图像生成工作流构建的专用ComfyUI扩展,包含prompt增强、图像感知prompt处理以及预制的集成采样节点。

116 项目仓库累计获得的 GitHub 星标总数
Apache-2.0
访问该开源项目的官方中心

GitHub 提供的官方开源项目 03 的公开源代码仓库

martin-rizzo / AmazingZImageWorkflow

ComfyUI工作流包

适用于ComfyUI中Z-Image模型系列的完整工作流包,包含预制创意风格、优化器和放大步骤,以及GGUF和Safetensors模型检查点的预配置设置。

398 项目仓库累计获得的 GitHub 星标总数
Unlicense
访问该开源项目的官方中心

GitHub 提供的官方开源项目 04 的公开源代码仓库

martin-rizzo / ComfyUI-ZImage强力节点

ComfyUI自定义节点

专为Z-Image和Z-Image-Turbo构建的一组精选自定义ComfyUI节点,包含风格管理工具、潜在空间设置和改进的工作流人体工程学工具。

166 项目仓库累计获得的 GitHub 星标总数
MIT
访问该开源项目的官方中心
FAQs

常见问题

Z-Image AI 图片生成器

什么是 Z-Image?

Z-Image 是更广泛的 Z-Image 产品系列的核心基础模型,也是由 Tongyi-MAI 创建的开源 6B 图像基础模型。它着重于 prompt 对齐,提供灵活的视觉适应性,支持从微调到本地自托管的各类下游用例。

Z-Image 最适合用于什么场景?

Z-Image 在 prompt 引导的图像生成、海报概念开发、产品定向视觉内容,以及后续可适配 ComfyUI、本地推理工具或其他自托管设置的工作流程中表现出色。

Z-Image 在这里支持 image-to-image 吗?

当然。在 kling4pro.com 上,Z-Image 完全支持 text-to-image 和 single-reference image-to-image 的工作流程。上传一张参考图像即可锁定核心构图、产品轮廓或最终生成内容的整体视觉基调。

Z-Image 在这里支持哪些宽高比?

Z-Image 在 kling4pro.com 上完全支持所有主流宽高比,包括 1:1、4:3、3:4、16:9 和 9:16。范围涵盖从标准正方形布局,到竖版、横版及社交媒体优化的创意尺寸。

如何为 Z-Image 生成更优质的 prompt?

首先勾勒你的核心主体,再添加关于风格、相机角度、灯光设置、材质以及成品图像所需文字等具体细节。当你将不可修改的元素与灵活变量清晰区分时,Z-Image 可产出最佳效果——这对海报设计、产品摄影和 single-reference 优化工作尤为有用。

我应该何时使用 Z-Image,而非 GPT-4o 或 Seedream 4?

如果你需要可在托管平台外使用的开源模型,尤其是将严苛的 prompt 控制和自托管功能作为首要优先级时,请选择 Z-Image。如果你主要想要精心设计的内置风格和精简的托管生成工作流程,则选择 GPT-4o 或 Seedream 4。

Z-Image 和 Z-Image-Turbo 有什么区别?

Z-Image 是其产品系列的核心 6B 基础模型。Z-Image-Turbo 是基础模型的精简蒸馏版本,专为更快、更轻量的推理优化。这就是 Turbo 变体在社区工作流程和本地部署设置中备受关注的原因。

我可以将 Z-Image 生成的图像用于商业用途吗?

官方上游 Z-Image 模型权重根据 Apache-2.0 授权,但任何生成内容的商业使用取决于你的具体用例、内容指南和 kling4pro.com 的服务条款。对于专业制作,请始终遵守标准法律和品牌批准流程,不要假设模型输出自动获得商业使用批准。

Z-Image 是开源的,并且可以自托管吗?

当然。Tongyi-MAI 发布了官方上游 Z-Image 构建版本,该模型可原生运行于基于 diffusers 的 pipeline、本地推理工具、ComfyUI 实用应用和社区工作流程包中。这使得研究、部署和优化模型比封闭的、仅托管的 AI 图像生成器简单得多。

仍有疑问?我们的支持团队随时为您服务

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