리소스 센터

Z-Image-Omni-Base는 원래의 'Base' 모델에서 'omni'(전능) 사전 학습 아키텍처로의 전략적 전환을 나타냅니다. Scalable Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)를 사용하여 단일 프레임워크 내에서 이미지 생성 및 편집/인페인팅 작업을 통합합니다. 이 옴니 사전 학습을 통해 별도의 특수 모델 없이도 새 이미지 생성과 기존 이미지 편집 간의 원활한 전환이 가능하여 개발자에게 더 높은 파라미터 효율성과 유연성을 제공합니다.

Z-Image는 6B 파라미터를 갖춘 강력하고 매우 효율적인 이미지 생성 파운데이션 모델입니다. Scalable Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) 아키텍처를 활용하여 텍스트, 시각적 의미 토큰 및 이미지 VAE 토큰을 통합 스트림으로 처리합니다. Z-Image는 Z-Image-Turbo 및 Z-Image-Omni-Base와 같은 변형의 핵심 역할을 하며 오픈 소스 모델 중 최첨단 성능을 제공합니다.

Z-Image는 6B 파라미터를 가진 강력하고 효율적인 이미지 생성 모델입니다. 현재 세 가지 변형이 있습니다.

ModelScope 플랫폼에서 Z-Image Turbo 모델 경험, 온라인 추론 서비스와 API 인터페이스 제공.

HuggingFace 커뮤니티의 Z-Image Turbo 모델, 완전한 모델 가중치와 사용 예제 제공.

Z-Image De-Turbo는 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo의 비증류 버전으로, Z-Image-Turbo가 생성한 이미지에서 파인튜닝되어 터보 증류 제한을 깨뜨렸습니다. 이 모델은 훈련과 심층 파인튜닝을 위해 특별히 설계되었습니다.

Red-Z-Image-AIO-1.5는 공식 Z-Image-Turbo 모델의 커뮤니티 향상 버전으로, S³-DiT 단일 스트림 확산 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 설정 복잡성, 저사양 하드웨어에서의 성능, 그리고 인체 해부학의 사실적인 렌더링을 위한 특수 NSFW 튜닝을 포함한 크리에이터별 요구 사항과 같은 주요 문제점을 해결합니다.

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-Org는 Z-Image Turbo의 공식 변환 GGUF 양자화 버전을 제공하여 6GB의 VRAM만으로 소비자급 GPU에 배포할 수 있게 합니다. Q3_K_S, IQ4_NL, IQ4_XS 등 다양한 VRAM/품질 절충을 위한 여러 양자화 레벨을 지원합니다.

Qwen3-4B-GGUF는 Z-Image GGUF 배포에 필요한 텍스트 인코더로, 이중 언어(중국어/영어) 이해력과 고급 추론 기능을 제공합니다. 복잡한 논리 추론 작업을 위한 고유한 사고 모드를 지원합니다.

Jayn7이 유지 관리하는 커뮤니티 GGUF 모델 컬렉션으로, 자세한 ComfyUI 설정 가이드와 함께 Z-Image Turbo의 여러 양자화 변형을 제공합니다. 커뮤니티에서 200개 이상의 좋아요를 받은 인기 있는 선택.

이 LoRA 모델은 Z-Image의 기존 픽셀 아트 능력을 향상, 더 상세하고 정교하게.

6블록 추가된 ControlNet 모델, 100만 고품질 이미지 데이터셋으로 처음부터 10000단계 훈련.

Qwen-Image-i2L is an innovative model that takes images as input and directly outputs LoRA weights trained on those images. The system includes four specialized models: i2L-Style for style transfer, i2L-Coarse and i2L-Fine for content preservation, and i2L-Bias for output alignment with Qwen-Image aesthetics.

Z-Image Turbo 공식 온라인 데모, Tongyi-MAI 팀이 유지보수.

ModelScope 플랫폼의 Z-Image 갤러리 애플리케이션, 모델 생성 효과를 갤러리 형식으로 전시.

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 커스텀 LoRA 모델 온라인 갤러리, 다양한 커스텀 훈련 LoRA 모델 호스팅.

Z-Image 기반 개발된 인터랙티브 미스터리 게임 애플리케이션.

본 논문은 DMDR 프레임워크를 제안, 강화학습 기술을 분포 매칭 증류 과정에 통합.

Z-Image 프로젝트 공식 홈페이지, 프로젝트의 포괄적인 소개 제공.