<h1 align="center"⚡️- 图像<br<sub<sup一个高效的图像生成基础模型，采用单流扩散Transformer</sup</sub</h1…
<h1 align="center"⚡️- 图像<br<sub<sup一个高效的图像生成基础模型，采用单流扩散Transformer</sup</sub</h1…
⚡️- Image An Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Transformer ✨ Z-Image Z-Image 是一个功能强大且高效的图像生成模型家族，具有 6B 的参数。目前有四个变体： - Z-Image-Turbo – Z-Image 的精炼版本，与领先的竞争对手相比，仅需 8 个函数评估次数（Number of Function Evaluations）。它可提供⚡️ 秒级的推理延迟⚡️，适用于企业级 H800 GPU，并且可以轻松地安装在 16G VRAM 的消费设备中。它在逼真图像生成、双语文本渲染（英语和中文）以及强大的指令遵循方面表现优异。 - Z-Image – Z-Image-Turbo 的基础模型。Z-Image 专注于高质量的生成、丰富的美学、强大的多样性和可控性，非常适合创作生成、微调和下游开发。它支持各种艺术风格，有效的负向提示，以及跨身份、姿势、构图和布局的高度多样性。 - Z-Image-Omni-Base – 兼具生成和编辑任务的通用基础模型。通过发布此检查点，我们旨在释放社区驱动的微调和定制开发的全部潜力，为开源社区提供最“原始”的多样化起点。 - ✍️ Z-Image-Edit – 专门针对图像编辑任务进行微调的 Z-Image 变体。它支持具有令人印象深刻的指令遵循能力的创造性图像到图像生成，允许基于自然语言提示进行精确编辑。 新闻 [2026-01-27] Z-Image 发布了！我们在 Hugging Face 和 ModelScope 上发布了模型检查点。请尝试我们的在线演示！ [2025-12-08] Z-Image-Turbo 在人工分析文本到图像排行榜上排名第 8，成为 #1 的开源模型！请查看完整的排行榜。 [2025-12-01] 我们的 Z-Image 报告现已在 arXiv 上发布。 [2025-11-26] Z-Image-Turbo 发布了！我们在 Hugging Face 和 ModelScope 上发布了模型检查点。请尝试我们的在线演示！ 模型动物园 | 模型 | 预训练 | SFT | RL | 步骤 | CFG | 任务 | 视觉质量 | 多样性 | 微调可用性 | Hugging Face …
暂无开放 Issues，或尚未同步最近议题。