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【closerAI ComfyUI】重磅开源！告别“蒸馏”缩水！Z-Image 全量基座发布：满血支持，画质细节全面回归，Z-Image 本地部署与实操指南
大家好，我是Jimmy。
1月27号晚，Tongyi-MAI 发布了其最新的图像生成基座模型 —— Z-Image（造相）。
1. 模型定位：创作与研究的“原力”基座
与追求极致速度的蒸馏版本（如 Z-Image-Turbo）不同，Z-Image 是一个全量、未蒸馏的单流 Diffusion Transformer 模型。它旨在为创作者、研究人员和开发者提供最高水平的创意空间和结构化控制能力。
2. 核心技术优势
Z-Image 凭借其非蒸馏的特性，在多个维度展现了作为“基座模型”的强大素质：
- 完全支持 CFG（分类器自由引导）： 支持完整的 Classifier-Free Guidance，这意味着它对复杂提示词（Prompt Engineering）的解析非常精准，能够满足专业级的工作流需求。
- 极致的风格覆盖： 无论是写实摄影、电影质感艺术，还是精细的二次元动漫和装饰性插画，Z-Image 都能游刃有余地驾驭。
- 更高的输出多样性： 相比于快速模型，Z-Image 在不同种子值（Seed）下能产出更具差异化的构图、面部特征和光影效果。
- 开发友好型架构： 由于保留了完整的训练信号，它是进行 LoRA 训练、ControlNet 结构控制以及语义微调的理想起点。
- 强大的负向提示词（Negative Prompt）响应： 用户可以通过负向提示词精准地剔除画面瑕疵或调整视觉元素。
3. Z-Image vs. Z-Image-Turbo：如何选择？
| 特性 | Z-Image (基座版) | Z-Image-Turbo (加速版) |
|---|---|---|
| CFG 支持 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 |
| 推理步数 | 28 ~ 50 步 | 8 步 |
| 微调潜力 | ✅ 极高 (适合训练 LoRA) | ❌ 较低 |
| 生成多样性 | 高 | 低 |
| 视觉质量 | 高 (细节纹理丰富) | 极高 (侧重整体观感) |
comfyUI中的安装与体验
Z-Image 已经集成到了 diffusers 库中，开发者可以轻松调用。comfyUI官方已支持，更新最新版本comfyUI,下载模型即可。
1、模型下载：
https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image/tree/main/split_files/diffusion_models
下载后放置路径如下：
当然，其GGUF量化模型已支持：
https://hf-mirror.com/jayn7/Z-Image-GGUF/tree/main
下载后，打开示例工作流，在Z-Image-Turbo的工作流基础上更换对应的模型加载即可。
由于我使用的是GGUF量化版本，加载的了GGUF Q4_k_M模型。
推荐参数设置：
- 分辨率： 支持 512×512 至 2048×2048 之间的任意长宽比。
- 引导系数 (Guidance Scale)： 3.0 – 5.0。
- 推理步数 (Inference Steps)： 28 – 50 步。
下面看看运行的一些案例。
下方的示例，我使用了专业级摄影LLM指令让LLM生成高质量的提示词。
总结
Z-Image 不仅仅是一个生成工具，它更是一个高效、稳健的图像生成底座。如果你需要进行深度的模型定制、追求极致的提示词受控度，或者正在寻找一个可靠的 LoRA 训练底模，Z-Image 无疑是 2026 年开源界最值得关注的选择之一。
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>/ 作者：JimmyMo
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