Z-Image是阿里通义打造的一款图像生成模型

阿里通义推出的图像生成模型Z-Image拥有6B参数，包含Z-Image-Turbo、Z-Image-Base和Z-Image-Edit三个变体——它们分别在快速推理、基础开发与图像编辑领域各有所长。该模型采用单流DiT架构，支持双语文本渲染功能，可依据自然语言指令生成或编辑高质量图像。借助解耦DMD和DMDR技术，Z-Image在性能与生成质量方面均展现出优异表现，适用于各类创意应用场景。

Z-Image的核心功能高效图像生成：Z-Image具备快速生成高质量逼真图像的能力，可应用于创意设计、艺术创作、虚拟内容制作等多种场景。双语文本渲染：支持中英文文本的图像渲染，能够精准生成包含复杂文字信息的图像，适配多语言环境下的图像生成需求。创意图像编辑：借助Z-Image-Edit变体工具，用户可依据自然语言指令对图像进行精细化编辑，完成创意转换与风格调整。低资源设备适配：Z-Image-Turbo版本针对推理效率进行了优化，可在消费级GPU等低资源设备上快速运行，兼顾企业级与消费级应用场景。社区驱动开发：提供Z-Image-Base基础模型，方便开发者开展微调和自定义开发工作，以满足多样化的场景需求。Z-Image的技术原理单流扩散变换器架构（S3-DiT）：Z-Image采用单流扩散变换器架构，将文本、视觉语义标记与图像VAE标记在序列层面进行连接，构建统一的输入流。相较于双流方法，该架构大幅提升了参数效率，降低了计算成本。解耦DMD（分布匹配蒸馏）技术：通过解耦DMD技术，将CFG增强（CA）与分布匹配（DM）机制分离并分别优化，显著提升了少步骤生成的性能，实现了高效的图像生成。DMDR（DMD+强化学习）：融合强化学习（RL）与分布匹配蒸馏（DMD）技术，进一步增强了图像的语义对齐度、美学质量与结构连贯性，生成更高品质的图像内容。推理性能优化：支持Flash Attention、模型编译等技术手段，进一步加快推理进程，减少延迟，提升模型在实际应用中的运行效率。多语言理解与生成：通过多模态预训练与微调，Z-Image能够理解并生成包含中英文的图像内容，支持跨语言的图像生成任务。Z-Image的项目地址项目官网：https://tongyi-mai.github.io/Z-Image-blog/GitHub仓库：https://github.com/Tongyi-MAI/Z-ImageHuggingFace模型库：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-TurboZ-Image的应用场景艺术创作领域：艺术家可利用Z-Image生成独特的艺术作品，探索不同的艺术风格与创作主题。广告素材制作：快速生成高质量广告图片，应用于社交媒体推广、海报设计、横幅制作等场景。影视特效辅助：能够生成虚拟场景、角色或特效元素，为影视制作提供辅助支持。游戏开发加速：快速生成游戏中的角色形象、场景环境与道具模型，加快游戏开发流程。教学素材生成：生成与教学内容相关的图像，如历史场景还原、科学现象演示等，提升教学效果。