Z-Image 是阿里通義推出的圖像生成模型，具有6B參數。模型包含三個變體：Z-Image-Turbo、Z-Image-Base 和 Z-Image-Edit，分別擅長快速推理、基礎開發和圖像編輯。模型采用單流DiT架構，支持雙語文本渲染，能根據自然語言指令生成或編輯高質量圖像。通過解耦DMD和DMDR技術，Z-Image在性能和生成質量上表現出色，適合多種創意應用。
Z-Image的主要功能高效圖像生成：Z-Image 能快速生成高質量的逼真圖像，適用于多種場景，如創意設計、藝術創作和虛擬內容生成。雙語文本渲染：支持中英文文本渲染，能準確生成包含復雜文字內容的圖像，適用多語言環境下的圖像生成任務。創意圖像編輯：通過 Z-Image-Edit 變體，用戶能根據自然語言指令對圖像進行精確編輯，實現創意變換和風格調整。低資源適配：Z-Image-Turbo 版本優化了推理效率，可在低資源設備（如消費級 GPU）上快速運行，適合企業級和消費級應用場景。社區驅動開發：提供基礎模型（Z-Image-Base），便于開發者進行微調和自定義開發，滿足多樣化需求。Z-Image的技術原理單流擴散變換器架構（S3-DiT）：Z-Image 用單流擴散變換器架構，將文本、視覺語義標記和圖像 VAE 標記在序列級別連接，形成統一輸入流，相比雙流方法顯著提高了參數效率，降低計算成本。解耦 DMD（分布匹配蒸餾）：通過解耦 DMD 技術，將 CFG 增強（CA）和分布匹配（DM）機制分離并優化，顯著提升少數步驟生成的性能，實現高效的圖像生成。DMDR（DMD + 強化學習）：結合強化學習（RL）和分布匹配蒸餾（DMD），進一步提升語義對齊、美學質量和結構連貫性，生成更高質量的圖像。優化推理性能：支持 Flash Attention 和模型編譯等技術，進一步加速推理過程，降低延遲，提高模型在實際應用中的效率。多語言理解與生成：通過多模態預訓練和微調，Z-Image 能夠理解并生成包含中英文的圖像內容，支持跨語言的圖像生成任務。Z-Image的項目地址項目官網：https://tongyi-mai.github.io/Z-Image-homepage/GitHub倉庫：https://github.com/Tongyi-MAI/Z-ImageHuggingFace模型庫：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo技術論文：https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image/blob/main/Z_Image_Report.pdfZ-Image的應用場景藝術畫廊：藝術家能用 Z-Image 生成獨特的藝術作品，探索不同的風格和主題。廣告素材生成：快速生成高質量的廣告圖片，用于社交媒體、海報、橫幅等。影視特效：模型能生成虛擬場景、角色或特效元素，輔助影視制作。游戲開發：模型快速生成游戲中的角色、場景和道具，加速游戲開發流程。教學素材：生成與教學內容相關的圖像，如歷史場景、科學現象等，增強教學效果。 
