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출시May 2025

Z-Image AI Image Generator

Z-Image는 Tongyi-MAI의 오픈 소스 6B 이미지 기반 모델입니다. prompt 준수, 광범위한 시각적 범위 및 Turbo 및 Edit와 같은 다운스트림 변형에 중점을 둡니다. 이 페이지에서는 text-to-image 및 간단한 single-reference image-to-image 작업 흐름에 사용할 수 있습니다.

로딩 중...

Prompt:

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Model:

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미리보기 없음

Z-Image

사용 방법 text-to-image 및 single-reference에 대해 여기에서 Z-Image을 사용하세요. image-to-image

로 시작하세요. prompt, 선택적으로 하나의 참조 이미지를 추가하고 요청 범위를 좁히고 읽기 쉽게 유지하면서 몇 번의 빠른 패스로 결과를 구체화합니다.

01

주제 및 시각적 목표를 설명하세요

주제, 카메라 느낌, 조명, 구성 및 이미지 내부에 원하는 텍스트를 사용하여 prompt을 작성하세요.

02

Add 필요한 경우 하나의 참조 이미지

분위기, 제품 모양 또는 레이아웃 방향을 유지하려면 하나의 이미지 참조를 추가하고 자연어로 결과를 조정하세요.

03

빠른 변형을 생성하고 다듬기

필요한 비율로 이미지를 생성하고, 변형을 비교하고, 구성과 텍스트가 보일 때까지 prompt을 조이세요. 맞습니다.

핵심 강점 Z-Image

기본 이미지 모델로서 Z-Image의 눈에 띄는 점

Z-Image은 명확한 prompt 응답, 여러 제품군 변형 및 실제 로컬 배포를 갖춘 개방형 6B 기반 모델입니다. paths.

오픈 소스 6B 기반 모델

Z-Image을 사용하여 생성 제품군의 기본 모델이므로 팀은 폐쇄형 릴리스에 의존하는 대신 업스트림 릴리스를 연구, 미세 조정 및 배포할 수 있습니다. 호스팅 전용 모델입니다.

업스트림 릴리스는 Apache-2.0이며 GitHub 및 Hugging Face을 통해 공개적으로 사용할 수 있습니다.
업스트림 릴리스는 Z-Image-Turbo 및 Z-Image-Turbo와 같은 다운스트림 제품군 변형의 기반 역할을 합니다. Z-Image-편집.
원클릭 생성뿐만 아니라 가중치에 대한 액세스 및 로컬 배포 문제가 있는 경우 선택하세요.

Prompt 및 명확하게 나타나는 부정적인 prompt 제어

공식 자료에서는 prompt 준수를 강조합니다. 그리고 부정적인 prompting은 결과에 명확하게 표시하기 위해 prompt 변경 사항이 필요할 때 도움이 됩니다.

주제, 구성, 스타일 및 피해야 할 사항을 지정할 때 잘 반응합니다.
포스터, 제품 장면 및 레이아웃에 민감한 작업에 도움이 됩니다. prompts.
베이스 prompt이 안정적으로 유지되면 변형을 비교하기가 더 쉽습니다.

여러 시각적 방향을 포괄할 수 있는 하나의 기본 모델

완전 기본 모델인 Z-Image은 제품군을 즉시 전환하지 않고도 사실적인 샷, 포스터 레이아웃 및 보다 양식화된 방향 사이를 이동할 수 있습니다.

너무 일찍 하나의 모습에 갇히지 않고 사실적이고 포스터와 같은 방향과 양식화된 방향 사이를 이동할 수 있습니다.
동일한 베이스에서 아이덴티티, 포즈, 레이아웃, 아트 방향 변경을 탐색하는 데 적합합니다 prompt.
이는 하나의 최종 방향으로 범위를 좁히기 전 프로세스 초기에 유용합니다.

실제 로컬 런타임 및 ComfyUI 지원

Z-Image은 이미 디퓨저, 로컬 런타임, ComfyUI 유틸리티 및 워크플로 팩에 표시됩니다.

호스팅된 데모 대신 실제 로컬 추론 경로와 커뮤니티 도구가 있습니다.
LoRA, ControlNet 및 사용자 정의 워크플로에 연결할 수 있습니다. 실험.
로컬 배포가 모델 선택의 일부일 때 중요합니다.
최고의 사용 사례

Z-Image이 특히 잘 작동하는 곳

prompt 주도 세대, 포스터 레이아웃, 제품 스타일 비주얼 및 이에 대한 단일 참조 개선에 가장 적합합니다. page.

Prompt 주도의 제품 및 마케팅 비주얼

더 깔끔한 프레임, 소재, 조명을 원할 때 제품 사진, 포장 모형, 광고 컨셉, 랜딩 페이지 비주얼을 제작하세요.

포스터 및 타이포그래피 주도 개념

prompt 제어 및 읽기 가능한 텍스트가 중요한 포스터, 소셜 그래픽 및 레이아웃 기반 광고 소재에 Z-Image을 사용하세요.

참조 기반 이미지 개선

하나의 이미지 참조에서 시작하여

자체 호스팅 및 워크플로 중심 사용

나중에 동일한 모델을 ComfyUI, 로컬 런타임 또는 보다 맞춤화된 이미지 파이프라인으로 이동할 수 있는 경우 Z-Image을 사용하세요.

Prompt 패턴 및 예제

실제 예제를 사용하여 더 나은 Z-Image prompts를 작성하는 방법

각 카드에는 prompt 패턴, 실제 Z-Image 결과 및 그 뒤에 숨겨진 쓰기 세부 정보가 표시됩니다. 예시 이미지에서 시작한 다음 카드를 확장하여 전체 prompt, 작동 이유, prompt 작성 방법을 확인하세요.

제품 비주얼

좋음 prompt fit

깨끗한 상업용 조명을 사용한 제품 비주얼에 가장 적합 control.

은은한 스튜디오 조명으로 석재 받침대 위에서 촬영한 프리미엄 스킨케어 병.

프리미엄 스킨케어 제품 히어로 이미지

Prompt 수식

[제품] + [카메라 각도] + [표면/배경] + [조명] + [상업적 마감]

prompt 세부정보 보기Expand

Full prompt

라이트 베이지 석재 받침대, 부드러운 방향성 스튜디오 위의 프리미엄 유리 스킨케어 병 조명, 은은한 그림자, 깔끔한 편집 구성, 고급 전자상거래 영웅 사진, 최소한의 배경, 사실적인 반사, 고급 패키징 사진.

작동 이유

이 prompt은 Z-Image의 현실감, 조명 제어 및 세련된 광고 이미지와 일치합니다.

출력 목표

방문 페이지, 매장 배너 또는 PDP 영웅을 위한 깔끔한 제품 이미지입니다.

팁

  • 제품 이름을 먼저 지정한 다음 샷 유형과 표면을 잠급니다. 설정.
  • 유리, 돌, 무광택 또는 반사와 같은 물질적 단어를 사용하여 모호성을 줄입니다.
텍스트가 포함된 포스터

좋음 prompt fit

중국어 또는 영어 텍스트를 읽을 수 있는 포스터 컨셉에 가장 적합 중요합니다.

Summer Pulse 2026 헤드라인이 크고 중국어 텍스트가 굵은 이중 언어 페스티벌 포스터입니다.

이중 언어 음악 축제 포스터

Prompt 수식

[포스터 제목] + [헤드라인 텍스트] + [텍스트 언어] + [레이아웃 계층 구조] + [배경 스타일]

prompt 세부정보 보기Expand

Full prompt

현대 이중 언어 음악 축제 포스터, 굵은 헤드라인 "Summer Pulse" 2026", 더 작은 중국어 자막 "도시시电子음을 乐节", 네온 주황색과 청록색 액센트가 있는 검은색 배경, 명확한 시각적 계층 구조, 중앙에 있는 헤드라인 블록, 역동적이지만 읽을 수 있는 이벤트 포스터 디자인.

작동 이유

Z-Image은(는) 읽을 수 있을 때 중국어나 영어 텍스트는 장식이 아닌 아이디어의 일부입니다.

출력 목표

더 명확한 헤드라인 블록과 읽을 수 있는 지원 텍스트가 포함된 텍스트 인식 포스터 컨셉입니다.

팁

  • 표현이 중요한 경우 정확한 제목 문구를 따옴표로 묶으세요.
  • 포스터 분위기와 별도로 텍스트 계층 구조를 설명하세요.
이미지 대 이미지

좋음 prompt fit

객체 ID가 안정적으로 유지되어야 하는 single-reference 편집에 가장 적합합니다.

참조 기반 패키징 새로 고침에서 생성된 세이지 그린 액센트가 있는 무광 흰색 스킨케어 펌프 병 prompt.

참조 안내 패키징 업데이트

Prompt 수식

[동일하게 유지되는 것] + [변경되는 것] + [새로운 조명/스타일/구성 방향]

prompt 세부정보 보기Expand

Full prompt

참조 이미지에서 병 모양, 캡 구조 및 전면 구성을 유지합니다. 포장 스타일을 모던한 무광 흰색과 세이지 그린 팔레트, 더욱 부드러운 스튜디오 조명, 더욱 깔끔한 프리미엄 스킨케어 브랜딩 방향, 보다 세련된 소매 프레젠테이션으로 변경하세요.

작동 이유

이것은 Z-Image의 single-reference 편집에 잘 맞고 요청을 유지합니다. 집중합니다.

출력 목표

포장 방향을 업그레이드하면서 제품 아이덴티티를 유지하는 제어된 새로 고침.

팁

  • 모양, 프레이밍, 제품 구조 등 안정적인 요소를 먼저 명시합니다.
  • 하나의 참조 이미지가 깔끔하게 안내할 수 있도록 변경 요청 범위를 좁히세요.
마케팅 크리에이티브

좋음 prompt fit

에너지와 제품 명확성이 필요한 상업용 광고 방향에 가장 적합합니다.

햇빛이 잘 드는 해변에서 차가운 맥주를 튀기는 아이스 커피 광고 비주얼 배경.

커피 브랜드를 위한 빠른 소셜 광고 컨셉

Prompt 수식

[주제] + [시각적 방향] + [구도] + [색상/조명] + [사용 맥락]

prompt 세부정보 보기Expand

Full prompt

상업용 아이스 커피 캠페인 비주얼, 얼음이 튀는 클로즈업 콜드브루 컵, 음료 옆에 프리미엄 커피 포장, 밝은 여름 일광, 해변가 분위기, 활기찬 구성, 선명한 제품 사진, 프리미엄 음료 광고 스타일, 로고 없음, 브랜드 이름 없음, 깔끔한 포장 디자인.

작동 이유

prompt은 브랜드 카피를 피하면서 제품 설정, 조명 및 캠페인 의도에 대해 구체적으로 설명합니다.

출력 목표

유료 소셜, 계절 프로모션 또는 랜딩 페이지에 맞게 조정할 수 있는 음료 광고 방향 Hero.

팁

  • 구성이 목적의식을 갖도록 마케팅 채널이나 사용 맥락을 언급합니다.
  • 여러 경쟁 대신 스플래시 또는 클로즈업과 같은 하나의 강력한 동작을 설명합니다. Motions.
Z-Image

개방형 가중치 및 로컬 배포 옵션을 원할 경우 Z-Image 선택

선택 prompt 변경 사항을 명확하게 표시하려면 prompt 변경 사항을 명확하게 표시하고 이 페이지 외부에서 모델을 재사용하거나 공개 가중치 및 로컬 런타임에 주의할 계획을 세우세요.

나중에 계속 사용할 수 있는 하나의 모델을 원할 경우 Z-Image을 선택하세요.

지금 여기에서 생성하려면 Z-Image을 선택한 다음 계속 사용하세요. ComfyUI의 동일한 모델 계열, 로컬 런타임 또는 나중에 사용자 정의 파이프라인. prompt 제어 및 모델 액세스가 중요할 때 더 적합합니다.

기본적으로 호스팅된 스타일을 원할 때 다른 모델을 사용하세요

다양한 기본 제공 시각적 스타일을 원하고 개방형 가중치, 로컬 런타임 또는 다운스트림 사용자 정의에 신경 쓰지 않을 때 GPT-4o 또는 Seedream을 사용해 보세요. 호스팅된 모델이 더 직접적으로 느껴질 수 있습니다.

커뮤니티 증명

Z-Image

이러한 동영상, X 게시물 및 Reddit 토론에는 Z-Image에 대한 외부 예시와 커뮤니티 관점이 추가됩니다. 모델 자체와 위의 prompt 패턴을 이해한 후에는 뒷받침하는 증거로 가장 잘 작동합니다.

동영상 예

X 게시물

Reddit 토론

오픈 소스 생태계

Z-Image

관련 오픈 소스 프로젝트 이러한 GitHub 프로젝트는 Z-Image 또는 더 넓은 제품군과의 직접적인 관련성을 수동으로 검토했습니다. 이를 사용하여 모델을 연구하고, 로컬에서 실행하거나, 사람들이 모델 주변에 어떻게 구축하고 있는지 검사합니다.

Repo 01

Tongyi-MAI / Z-Image

공식 저장소

Tongyi-MAI의 업스트림 Z-Image 저장소. 6B 모델 계열, 체크포인트, 보고서 링크 및 공식 추론 지침의 기본 소스입니다.

10,481 stars
Apache-2.0
프로젝트 보기

Repo 02

Koko-boya / Comfyui-Z-Image-Utilities

ComfyUI 유틸리티 노드

A prompt 향상, 이미지 인식 prompting 및 통합 샘플링 노드.

116 stars
Apache-2.0
프로젝트 보기

Repo 03

martin-rizzo / AmazingZImageWorkflow

ComfyUI 워크플로 팩

사전 정의된 스타일, 구체화 및 업스케일러 단계와 GGUF 및 Safetensors에 대한 사전 설정이 포함된 ComfyUI의 Z-Image 제품군에 대한 워크플로 팩 checkpoints.

398 stars
Unlicense
프로젝트 보기

Repo 04

martin-rizzo / ComfyUI-ZImagePowerNodes

ComfyUI 사용자 정의 노드

스타일, 잠재 설정 및 워크플로를 위한 도우미 노드가 포함된 Z-Image 및 Z-Image-Turbo용으로 특별히 설계된 사용자 정의 ComfyUI 노드 세트 인체공학적.

166 stars
MIT
프로젝트 보기
FAQs

자주 묻는 질문

Kling 4에 대해 모든 것을 종료하는 것

Z-Image이란 무엇입니까?

Z-Image은 Tongyi-MAI의 오픈 소스 6B 이미지 기반 모델입니다. 이는 prompt 준수, 폭넓은 시각적 적용 범위, 미세 조정 및 배포를 위한 다운스트림 유연성에 중점을 두고 더 넓은 Z-Image 제품군의 기본 모델로 설계되었습니다.

Z-Image은(는) 어떤 용도로 가장 적합합니까?

Z-Image은 prompt 주도 이미지 생성, 포스터 개념, 제품 스타일의 시각적 요소 및 나중에 ComfyUI, 로컬 런타임 또는 기타 자체 호스팅 설정으로 이동할 수 있는 워크플로.

여기서 Z-Image이 image-to-image을 지원합니까?

예. 여기서 Z-Image은 text-to-image 및 single-reference image-to-image을 모두 지원합니다. 모양, 프레임 또는 전반적인 시각적 방향을 유지하려는 경우 하나의 참조 이미지를 추가할 수 있습니다.

여기에서 Z-Image은 어떤 가로 세로 비율을 지원합니까?

Z-Image은 현재 1:1, 4:3, 3:4, 16:9를 지원합니다. 9:16 여기에서는 일반 광장, 인물 사진, 풍경 및 소셜 우선 광고 형식을 다룹니다.

Z-Image에 대한 prompt을 더 잘 작성하려면 어떻게 해야 합니까?

주제부터 시작한 다음 이미지에 표시되어야 하는 스타일, 구성, 조명, 재료 및 텍스트를 설명하세요. Z-Image은 특히 포스터, 제품 비주얼 및 단일 참조 편집의 경우 필요한 것과 다양할 수 있는 것을 명확하게 구분할 때 가장 잘 반응합니다.

언제 GPT-4o 또는 Seedream 4 대신 Z-Image을 사용해야 합니까?

개방형 모델을 원할 때 Z-Image를 선택하십시오. 특히 prompt 제어 또는 자체 호스팅이 중요한 경우 호스팅된 도구 이상을 계속 사용할 수 있습니다. 기본 제공 스타일과 호스팅된 작업 흐름을 주로 원할 경우 GPT-4o 또는 Seedream 4를 사용하세요.

Z-Image과 Z-Image-Turbo의 차이점은 무엇입니까?

Z-Image은 주요 6B 기반 모델입니다. Z-Image-Turbo는 더 빠르고 가벼운 추론에 최적화된 증류된 제품군 변형이므로 많은 커뮤니티 워크플로 및 로컬 배포에서 Turbo를 구체적으로 언급합니다.

Z-Image 이미지를 상업적으로 사용할 수 있습니까?

업스트림 Z-Image 가중치는 Apache-2.0에서 릴리스되지만 생성된 자산은 여전히 사용 사례, 검토 표준 및 여기에 적용되는 플랫폼 약관에 따라 달라집니다. 제작 작업의 경우 모델 출력을 자동으로 삭제된 것으로 처리하는 대신 일반적인 법적 및 브랜드 검토 프로세스를 유지하세요.

Z-Image은 오픈 소스이며 자체 호스팅이 가능합니까?

그렇습니다. Tongyi-MAI은 Z-Image 업스트림을 출시했으며 모델은 이미 디퓨저 기반 경로, 로컬 런타임, ComfyUI 도구 및 워크플로 팩에 표시됩니다. 따라서 폐쇄형 호스팅 전용 모델보다 연구, 배포 및 조정이 훨씬 쉽습니다.

더 궁금한 점이 있으신가요? 도움을 드리겠습니다

Discord 참여
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생성기를 열고 prompt 또는 하나의 참조 이미지로 시작하고 제어 가능하도록 Z-Image을 사용합니다. 이 페이지에서 text-to-image 생성 및 간단한 single-reference 편집이 가능합니다.

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