Z-Image-Turbo项目地址汇总：ModelScope与GitHub同步
阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型 二次开发构建by科哥
运行截图
Z-Image-Turbo WebUI 用户使用手册
欢迎使用 Z-Image-Turbo AI 图像生成 WebUI！本手册将帮助您快速上手并充分利用这个强大的 AI 图像生成工具。该项目由社区开发者“科哥”基于阿里通义实验室发布的Z-Image-Turbo模型进行深度二次开发，集成 DiffSynth Studio 架构，提供本地化、可定制的 WebUI 交互界面，支持一键部署与高效推理。
快速开始
启动 WebUI
在终端中执行以下命令启动服务：
# 方式 1: 使用启动脚本（推荐） bash scripts/start_app.sh # 方式 2: 手动启动 source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate torch28 python -m app.main启动成功后，终端会显示：
================================================== Z-Image-Turbo WebUI 启动中... ================================================== 模型加载成功! 启动服务器: 0.0.0.0:7860 请访问: http://localhost:7860提示：首次运行需预加载模型至 GPU 显存，耗时约 2–4 分钟。后续请求无需重复加载，单图生成时间控制在 15–45 秒之间，具体取决于参数设置和硬件性能。
访问界面
在浏览器中打开：http://localhost:7860
确保服务端口未被占用，并确认防火墙或安全组允许7860端口通信。若远程访问，请将localhost替换为实际 IP 地址。
界面说明
WebUI 分为三个标签页，结构清晰，操作直观。
1. 🎨 图像生成（主界面）
这是核心功能区，用于输入提示词并生成高质量 AI 图像。
左侧：输入参数面板
正向提示词（Prompt）- 描述希望生成的内容，支持中文/英文混合输入 - 建议采用“主体 + 动作 + 环境 + 风格 + 细节”的五段式结构 - 示例：一只橘色猫咪坐在窗台上，阳光洒落，温暖氛围，高清摄影风格，毛发细节丰富
负向提示词（Negative Prompt）- 排除不希望出现的元素 - 提升图像质量的关键手段 - 常用组合：低质量，模糊，扭曲，丑陋，多余手指，水印
图像设置
| 参数 | 说明 | 范围 | 推荐值 | |------|------|------|--------| | 宽度 | 输出图像宽度（像素） | 512–2048，64倍数 | 1024 | | 高度 | 输出图像高度（像素） | 512–2048，64倍数 | 1024 | | 推理步数 | 扩散过程迭代次数 | 1–120 | 40 | | 生成数量 | 单次批量生成张数 | 1–4 | 1 | | 随机种子 | 控制生成随机性 | -1 表示随机 | -1 | | CFG引导强度 | 对提示词的遵循程度 | 1.0–20.0 | 7.5 |
快速预设按钮-512×512：轻量级测试尺寸 -768×768：平衡画质与速度 -1024×1024：推荐默认分辨率 -横版 16:9：适用于风景、海报设计 -竖版 9:16：适合手机壁纸、人物肖像
右侧：输出面板
- 生成图像区域：实时展示生成结果
- 元数据信息栏：包含本次生成所用的所有参数及耗时
- 下载按钮：一键打包所有生成图像为 ZIP 文件或单独保存 PNG
2. ⚙️ 高级设置
该页面提供系统级监控与调试信息，便于排查问题和优化性能。
- 模型信息：
- 当前加载模型名称：
Z-Image-Turbo - 模型路径：
models/z-image-turbo/ 加载设备：
CUDA (NVIDIA GPU)或CPU系统信息：
- PyTorch 版本：
2.8.0+cu121 - CUDA 是否可用：
True - GPU 型号：如
RTX 3090,A100等 - 显存占用情况（MB）
建议：定期查看此页以确认模型是否正确加载至 GPU，避免因显存不足导致崩溃。
3. ℹ️ 关于
展示项目版权、版本号、贡献者信息及开源协议。
- 开发者：科哥
- 基础模型来源：Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo @ ModelScope
- 前端框架基础：DiffSynth-Studio
- 开源许可：MIT License
使用技巧
1. 撰写高效的提示词（Prompt Engineering）
优秀的提示词是高质量图像的前提。推荐使用如下结构：
- 主体对象：明确主角，如“穿汉服的女孩”
- 动作/姿态：描述行为状态，如“站在樱花树下微笑”
- 环境背景：设定场景，如“春日公园，微风拂面”
- 艺术风格：指定视觉类型，如“写实摄影”、“赛璐璐动画”
- 细节增强：添加质感关键词，如“高分辨率”、“景深效果”、“光影细腻”
常用风格关键词参考表：
| 类型 | 推荐词汇 | |------|----------| | 写实类 |高清照片,专业摄影,浅景深,自然光| | 绘画类 |油画,水彩,素描,印象派| | 动漫类 |动漫风格,二次元,赛璐璐着色,日系插画| | 特效类 |发光,粒子特效,未来感,电影质感|
2. 调节 CFG 引导强度
CFG（Classifier-Free Guidance Scale）决定模型对提示词的忠实度：
| CFG 值区间 | 效果特征 | 推荐用途 | |-----------|----------|----------| | 1.0–4.0 | 创意自由度高，但可能偏离主题 | 实验性创作 | | 4.0–7.0 | 温和引导，保留一定想象力 | 艺术表达 | | 7.0–10.0 | 平衡准确与美感（默认推荐） | 日常使用 | | 10.0–15.0 | 严格遵循提示词 | 商业设计、产品概念图 | | >15.0 | 过度强化易导致色彩过饱和或结构僵硬 | 不推荐常规使用 |
经验法则：从
7.5开始尝试，逐步微调 ±1.0 观察变化。
3. 推理步数选择策略
尽管 Z-Image-Turbo 支持极简1 步生成，但更多步数能显著提升细节表现力。
| 步数范围 | 质量水平 | 平均耗时（RTX 3090） | 适用场景 | |---------|----------|------------------------|------------| | 1–10 | 基础轮廓 | ~2–8 秒 | 快速草稿、灵感探索 | | 20–40 | 良好可用 | ~10–15 秒 | 日常创作（推荐） | | 40–60 | 优秀精细 | ~20–25 秒 | 高保真输出 | | 60–120 | 极致细节 | >30 秒 | 最终成品发布 |
注意：超过 60 步后边际收益递减，建议结合视觉需求权衡效率。
4. 尺寸选择建议
Z-Image-Turbo 在1024×1024分辨率下训练最优，优先推荐方形输出。
| 尺寸比例 | 推荐用途 | 显存要求（估算） | |----------|----------|------------------| | 1024×1024 | 通用最佳 | ≥16GB VRAM | | 1024×576（16:9） | 风景图、横屏壁纸 | ≥12GB VRAM | | 576×1024（9:16） | 人像、手机锁屏 | ≥10GB VRAM | | 768×768 | 中等质量快速生成 | ≥8GB VRAM |
重要限制：所有尺寸必须为64 的整数倍，否则报错。
5. 随机种子（Seed）的妙用
- 设置
seed = -1：每次生成不同结果（默认） - 固定
seed = 123456：复现完全相同的图像
实用场景： - 发现满意图像后记录 seed，用于后续微调 - 固定 seed 下仅修改 prompt 或 CFG，观察单一变量影响 - 分享 seed 给他人实现“同款生成”
常见使用场景实战指南
场景 1：生成可爱宠物
提示词：
一只金毛犬，坐在草地上，阳光明媚，绿树成荫， 高清照片，浅景深，毛发清晰可见，活泼眼神负向提示词：
低质量，模糊，扭曲，黑边，多余肢体参数配置：- 尺寸：1024×1024 - 步数：40 - CFG：7.5 - 种子：-1（随机）
效果预期：真实感强的宠物摄影风格图像，适合作为社交媒体配图。
场景 2：生成风景画
提示词：
壮丽的山脉日出，云海翻腾，金色阳光洒在山峰上， 油画风格，色彩鲜艳，大气磅礴，笔触明显负向提示词：
模糊，灰暗，低对比度，失真透视参数配置：- 尺寸：1024×576（横版） - 步数：50 - CFG：8.0 - 数量：1
优势体现：Z-Image-Turbo 对自然景观的理解能力强，尤其擅长光影渲染。
场景 3：生成动漫风格角色
提示词：
可爱的动漫少女，粉色长发，蓝色眼睛，穿着校服， 樱花飘落，背景是学校教室，动漫风格，精美细节负向提示词：
低质量，扭曲，多余的手指，五官错位参数配置：- 尺寸：576×1024（竖版） - 步数：40 - CFG：7.0 - 种子：固定值以便复现
提示：动漫类图像建议适当降低 CFG，避免面部机械化。
场景 4：生成产品概念图
提示词：
现代简约风格的咖啡杯，白色陶瓷，放在木质桌面上， 旁边有一本打开的书和一杯热咖啡，温暖的阳光， 产品摄影，柔和光线，细节清晰，无文字负向提示词：
低质量，阴影过重，反光，品牌标识，文字内容参数配置：- 尺寸：1024×1024 - 步数：60 - CFG：9.0 - 用途：商业提案、包装设计预览
注意：AI 对文字生成能力有限，应避免要求显示特定文案。
故障排除指南
问题：图像质量不佳
| 可能原因 | 解决方案 | |--------|----------| | 提示词过于笼统 | 添加具体描述，如材质、光照、视角 | | CFG 值不当 | 调整至 7–10 区间 | | 推理步数太少 | 提升至 40 以上 | | 分辨率非标准 | 确保宽高为 64 的倍数 |
问题：生成速度慢
| 优化方向 | 具体措施 | |--------|----------| | 降低分辨率 | 使用 768×768 或更小 | | 减少步数 | 降至 20–30 步快速预览 | | 减少并发数 | 每次只生成 1 张 | | 检查 GPU 利用率 | 确认 CUDA 正常启用 |
问题：WebUI 无法访问
| 检查项 | 操作命令 | |-------|-----------| | 端口占用 |lsof -ti:7860| | 查看日志 |tail -f /tmp/webui_*.log| | 浏览器兼容性 | 使用 Chrome/Firefox，清除缓存 | | 防火墙设置 | 开放 7860 端口（Linux:ufw allow 7860） |
输出文件管理
所有生成图像自动保存至本地目录：
./outputs/命名规则为时间戳格式：
outputs_YYYYMMDDHHMMSS.png例如：outputs_20260105143025.png
建议：定期归档重要作品，防止被新生成覆盖。
键盘快捷键
当前版本暂不支持键盘快捷操作，所有功能通过鼠标点击完成。
未来版本计划引入： - Enter 键触发生成 - Ctrl+S 快速保存当前图像 - Tab 切换输入框焦点
高级功能：Python API 调用
对于需要自动化或集成到其他系统的用户，可通过 Python 直接调用生成接口。
from app.core.generator import get_generator # 初始化生成器 generator = get_generator() # 执行图像生成 output_paths, gen_time, metadata = generator.generate( prompt="一只可爱的猫咪", negative_prompt="低质量，模糊", width=1024, height=1024, num_inference_steps=40, seed=-1, num_images=1, cfg_scale=7.5 ) print(f"生成完成，耗时 {gen_time:.2f}s") print(f"图像路径：{output_paths}")应用场景：批量生成素材、CI/CD 自动化测试、嵌入企业内部系统。
常见问题 (FAQ)
Q：为什么第一次生成很慢？
A：首次需将模型权重从磁盘加载至 GPU 显存，属于正常现象。后续生成无需重复加载。
Q：可以生成带文字的图像吗？
A：目前模型对文本生成支持较弱，可能出现乱码或拼写错误。建议后期用 PS/AI 添加文字。
Q：支持哪些输出格式？
A：默认输出 PNG 格式（无损压缩）。如需 JPG/WebP，可用外部工具转换。
Q：能否编辑已生成的图像？
A：当前版本不支持 Inpainting 或 Image-to-Image 编辑功能。可通过调整 prompt 重新生成相似图。
Q：如何停止正在生成的任务？
A：刷新浏览器页面即可中断当前请求。
技术支持与项目地址
本项目为开源社区驱动型二次开发成果，感谢 Tongyi-MAI 团队的技术支持。
主要维护者：
- 开发者：科哥
- 微信联系：312088415
官方资源链接：
| 类型 | 地址 | |------|------| | 模型主页 | Z-Image-Turbo @ ModelScope | | 框架源码 | DiffSynth Studio GitHub | | 本项目仓库 | Z-Image-Turbo-WebUI @ GitHub（示例地址，实际请咨询作者） |
声明：本 WebUI 为非官方二次开发版本，仅供学习交流使用，请遵守各平台的使用条款。
更新日志
v1.0.0(2025-01-05) - 初始版本发布 - 支持基础图像生成流程 - 实现参数调节（CFG、步数、尺寸、种子等） - 支持单次最多 4 张批量生成 - 集成日志输出与错误提示机制
祝您创作愉快，灵感不断！
