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Z-Image-Omni-Baseは、元の「Base」モデルから「omni」（全能）事前学習アーキテクチャへの戦略的転換を示しています。Scalable Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)を使用して、単一のフレームワーク内で画像生成と編集/インペインティングタスクを統一します。このomni事前学習により、新しい画像の生成と既存の画像の編集の間でシームレスな移行が可能になり、個別の特化モデルを必要とせず、開発者により高いパラメータ効率と柔軟性を提供します。

Z-Imageは、6Bパラメータを持つ強力で高効率な画像生成基盤モデルです。Scalable Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) アーキテクチャを活用し、テキスト、視覚的意味トークン、画像VAEトークンを統一ストリームとして処理します。Z-Imageは、Z-Image-TurboやZ-Image-Omni-Baseなどのバリアントの核となり、オープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを提供します。

Z-Imageは6Bパラメータの強力で効率的な画像生成モデルです。現在3つのバリアントがあります。

ModelScopeプラットフォームでZ-Image Turboモデルを体験、オンライン推論サービスとAPIインターフェースを提供。

HuggingFaceコミュニティのZ-Image Turboモデル、完全なモデル重みと使用例を提供。

Z-Image De-TurboはTongyi-MAI/Z-Image-Turboの非蒸留バージョンで、Z-Image-Turboが生成した画像でファインチューニングされ、ターボ蒸留の制限を打破しました。このモデルはトレーニングと深層ファインチューニング専用に設計されています。

Red-Z-Image-AIO-1.5は、S³-DiTシングルストリーム拡散アーキテクチャ上に構築された、公式Z-Image-Turboモデルのコミュニティ強化バージョンです。セットアップの複雑さ、低スペックハードウェアでのパフォーマンス、および人間の解剖学のリアルなレンダリングのための専門的なNSFWチューニングを含む、クリエイター特有のニーズといった主要な課題に対処します。

Official ComfyUI Z-Image Turbo documentation with complete workflow templates, detailed model download instructions, and low-VRAM device optimization settings. Ideal for users needing local deployment and full control over the generation process.

PrunaAI optimized version of Tongyi-MAI Z-Image Turbo, further accelerated through advanced compression techniques. This version applies intelligent caching, model compilation, and quantization technologies to make image generation faster while maintaining the original model's photo-quality and excellent Chinese text rendering capabilities.

GGUF-OrgはZ-Image Turboの公式変換GGUF量子化版を提供し、わずか6GBのVRAMを持つコンシューマグレードGPUでのデプロイメントを可能にします。Q3_K_S、IQ4_NL、IQ4_XSなど、異なるVRAM/品質トレードオフのための複数の量子化レベルをサポート。

Qwen3-4B-GGUFはZ-Image GGUFデプロイメントに必要なテキストエンコーダで、バイリンガル（中国語/英語）理解と高度な推論能力を提供。複雑な論理推論タスク用の独自の思考モードをサポート。

Jayn7によるコミュニティ保守のGGUFモデルコレクション。詳細なComfyUIセットアップガイドと共に、Z-Image Turboの複数の量子化バリアントを提供。コミュニティで200以上のいいねを獲得した人気の選択。

このLoRAモデルはZ-Imageの既存のピクセルアート能力を強化、より詳細で洗練されたものに。

6ブロック追加されたControlNetモデル、100万高品質画像データセットでスクラッチから訓練。

Qwen-Image-i2L是一个创新模型，将图像作为输入，直接输出基于这些图像训练的LoRA权重。系统包含四个专业模型：i2L-Style用于风格迁移，i2L-Coarse和i2L-Fine用于内容保留，i2L-Bias用于与Qwen-Image美学对齐。

Z-Image Turbo公式オンラインデモ、Tongyi-MAIチームが保守。

ModelScopeプラットフォーム上のZ-Imageギャラリーアプリ、モデル生成効果をギャラリー形式で展示。

Smart frame application based on Z-Image, specially developed for MCP 1st birthday commemoration project, showcasing the possibilities of Z-Image in creative application scenarios.

Z-ImageカスタムLoRAモデルオンラインギャラリー、複数のカスタム訓練LoRAモデルをホスト。

Z-Imageベースで開発されたインタラクティブミステリーゲームアプリ。

本論文はDMDRフレームワークを提案、強化学習技術を分布マッチング蒸留プロセスに統合。

Z-Imageプロジェクト公式ホームページ、プロジェクトの包括的な紹介を提供。