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.
미리보기 없음
로 시작하세요. prompt, 선택적으로 하나의 참조 이미지를 추가하고 요청 범위를 좁히고 읽기 쉽게 유지하면서 몇 번의 빠른 패스로 결과를 구체화합니다.
주제, 카메라 느낌, 조명, 구성 및 이미지 내부에 원하는 텍스트를 사용하여 prompt을 작성하세요.
분위기, 제품 모양 또는 레이아웃 방향을 유지하려면 하나의 이미지 참조를 추가하고 자연어로 결과를 조정하세요.
필요한 비율로 이미지를 생성하고, 변형을 비교하고, 구성과 텍스트가 보일 때까지 prompt을 조이세요. 맞습니다.
Z-Image은 명확한 prompt 응답, 여러 제품군 변형 및 실제 로컬 배포를 갖춘 개방형 6B 기반 모델입니다. paths.
Z-Image을 사용하여 생성 제품군의 기본 모델이므로 팀은 폐쇄형 릴리스에 의존하는 대신 업스트림 릴리스를 연구, 미세 조정 및 배포할 수 있습니다. 호스팅 전용 모델입니다.
공식 자료에서는 prompt 준수를 강조합니다. 그리고 부정적인 prompting은 결과에 명확하게 표시하기 위해 prompt 변경 사항이 필요할 때 도움이 됩니다.
완전 기본 모델인 Z-Image은 제품군을 즉시 전환하지 않고도 사실적인 샷, 포스터 레이아웃 및 보다 양식화된 방향 사이를 이동할 수 있습니다.
Z-Image은 이미 디퓨저, 로컬 런타임, ComfyUI 유틸리티 및 워크플로 팩에 표시됩니다.
prompt 주도 세대, 포스터 레이아웃, 제품 스타일 비주얼 및 이에 대한 단일 참조 개선에 가장 적합합니다. page.
더 깔끔한 프레임, 소재, 조명을 원할 때 제품 사진, 포장 모형, 광고 컨셉, 랜딩 페이지 비주얼을 제작하세요.
prompt 제어 및 읽기 가능한 텍스트가 중요한 포스터, 소셜 그래픽 및 레이아웃 기반 광고 소재에 Z-Image을 사용하세요.
하나의 이미지 참조에서 시작하여
나중에 동일한 모델을 ComfyUI, 로컬 런타임 또는 보다 맞춤화된 이미지 파이프라인으로 이동할 수 있는 경우 Z-Image을 사용하세요.
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.
좋음 prompt fit
깨끗한 상업용 조명을 사용한 제품 비주얼에 가장 적합 control.
Prompt 수식
[제품] + [카메라 각도] + [표면/배경] + [조명] + [상업적 마감]
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
좋음 prompt fit
중국어 또는 영어 텍스트를 읽을 수 있는 포스터 컨셉에 가장 적합 중요합니다.
Prompt 수식
[포스터 제목] + [헤드라인 텍스트] + [텍스트 언어] + [레이아웃 계층 구조] + [배경 스타일]
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
좋음 prompt fit
객체 ID가 안정적으로 유지되어야 하는 single-reference 편집에 가장 적합합니다.
Prompt 수식
[동일하게 유지되는 것] + [변경되는 것] + [새로운 조명/스타일/구성 방향]
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
좋음 prompt fit
에너지와 제품 명확성이 필요한 상업용 광고 방향에 가장 적합합니다.
Prompt 수식
[주제] + [시각적 방향] + [구도] + [색상/조명] + [사용 맥락]
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
선택 prompt 변경 사항을 명확하게 표시하려면 prompt 변경 사항을 명확하게 표시하고 이 페이지 외부에서 모델을 재사용하거나 공개 가중치 및 로컬 런타임에 주의할 계획을 세우세요.
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.
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.
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
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-MAI의 업스트림 Z-Image 저장소. 6B 모델 계열, 체크포인트, 보고서 링크 및 공식 추론 지침의 기본 소스입니다.
Repo 02
A prompt 향상, 이미지 인식 prompting 및 통합 샘플링 노드.
Repo 03
사전 정의된 스타일, 구체화 및 업스케일러 단계와 GGUF 및 Safetensors에 대한 사전 설정이 포함된 ComfyUI의 Z-Image 제품군에 대한 워크플로 팩 checkpoints.
Repo 04
스타일, 잠재 설정 및 워크플로를 위한 도우미 노드가 포함된 Z-Image 및 Z-Image-Turbo용으로 특별히 설계된 사용자 정의 ComfyUI 노드 세트 인체공학적.
Kling 4에 대해 모든 것을 종료하는 것
더 궁금한 점이 있으신가요? 도움을 드리겠습니다
Z-Image이 작업 흐름에 적합하지 않은 경우 관련 모델 페이지를 탐색하여 prompt 응답, 시각적 스타일, 및 생성 사용 사례.
개념화, 편집 및 다양한 시각적 편향을 위한 범용 호스팅 이미지 모델을 원할 경우 GPT-4o을 사용해 보세요.
다른 prompt 응답과 시각적 편견을 사용하여 세련된 이미지 생성을 위한 또 다른 경로를 원할 때 Flux 2을 탐색해 보세요.
더 많은 것을 원할 때 Z-Image과 Seedream 4를 비교하세요 창의적인 출력을 위한 양식화된 또는 영화적 방향.
참조 기반 생성 및 다른 출력 스타일을 사용하는 또 다른 prompt 주도 이미지 모델을 위해 Qwen 2를 엽니다.
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.