Z-Image-Re-Turbo 是一个基于文本生成图像的模型，它在 Z-Image-De-Turbo 模型的基础上进行了去还原和重新加速优化。该模型旨在兼顾训练时的便利性与推理时的速度，恢复了接近原始 Turbo 模型的快速生成能力，同时保持了与 Z-Image-De-Turbo 相同的训练友好特性，使其能够完美兼容 Z-Image 生态系统中已训练的大量 LoRA 模型。

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这是一个针对 Z-Image Turbo DiT 模型的低秩适配器（LoRA），专门用于生成具有历史照片风格的图像。该模型基于 1900-1910 年代摄影师 Sergey Prokudin-Gorsky 的 150 张彩色照片训练而成，能够为现代图像生成注入独特的早期彩色摄影美学，如暖色调光晕和特定色彩质感。

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D-ART - LoRA - Z-Image-Turbo 是一个基于 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 基础模型的图像生成模型。它是一个LoRA（Low-Rank Adaptation）适配器，旨在为生成图像注入特定的“D-ART”艺术风格。该风格以生成自信、充满活力的年轻女性角色插画为特点，尤其强调角色的曲线和动态姿态。用户通过使用特定的触发词即可激活该风格，生成具有统一美学特征的多样化图像。

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Z-Image（造相）是一个拥有60亿参数的高效图像生成基础模型，专门解决图像生成领域的效率和质量问题。其蒸馏版本Z-Image-Turbo仅需8次函数评估就能达到或超越领先竞品，在企业级H800 GPU上可实现亚秒级推理延迟，并能在16G VRAM的消费级设备上运行。

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Z-Image-Turbo 是经过 FP8 E5M2 和 E4M3FN 格式量化的图像处理模型，基于原始 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 模型优化，在保持性能的同时显著减少模型大小和推理资源需求。

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Z-Image是一款功能强大且高效的图像生成模型，拥有60亿参数。它能有效解决图像生成领域在效率、质量和功能多样性方面的问题，为用户提供高质量的图像生成和编辑服务。

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