z-image/turbo-lora

Z-Image-Turbo LoRA (6B) enables ultra-fast text-to-image generation with external LoRA support. Generate photorealistic images in sub-second latency while applying up to 3 LoRAs for custom styles. Ready-to-use REST API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

TEXT-TO-IMAGENEWHOT
نص إلى صورة

Z-Image-Turbo LoRA (6B) enables ultra-fast text-to-image generation with external LoRA support. Generate photorealistic images in sub-second latency while applying up to 3 LoRAs for custom styles. Ready-to-use REST API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

Z-Image-Turbo LoRA — 6B-parameter, ultra-fast text-to-image with custom styles

Z-Image-Turbo LoRA is a personalised version of Tongyi-MAI’s 6B-parameter Z-Image-Turbo model. It keeps the same 8-step, ultra-fast sampler and low VRAM footprint, while letting you plug in up to three LoRA adapters to inject your own styles, characters, or brand identity into each generation.

Ultra-fast generation with LoRA personalisation

Where many diffusion models need dozens of steps, Z-Image-Turbo LoRA stays aggressively optimised around 8 sampling steps. On top of that, it adds LoRA hooks so you can steer the visual style without retraining the base model—perfect for interactive products, dashboards, and large-scale backends that still need a branded look.

Why it looks so good

  • Photorealistic output at speed Generates high-fidelity, realistic images suitable for product photos, hero banners, and UI visuals—now with your own LoRA styles layered on top.
  • Bilingual prompts and text Understands prompts in English and Chinese, and can render multilingual on-image text, ideal for cross-market campaigns and UI screenshots.
  • LoRA-powered customisation Attach up to 3 LoRAs per request to add a specific art style, character look, or brand aesthetics without touching the base weights.
  • Low-latency, low-step design Only 8 function evaluations per image deliver extremely low latency, ideal for chatbots, configuration tools, design assistants, and any “type → image” workflow.
  • Friendly VRAM footprint Runs well in 16 GB VRAM environments, reducing hardware costs and making local or edge deployments more realistic—even with LoRAs enabled.
  • Scales for bulk generation The efficient sampler keeps large jobs—catalogues, continuous feeds, or mass thumbnail generation—practical, even when every image uses one or more LoRAs.
  • Reproducible generations A controllable seed parameter lets you recreate previous images or generate small, controlled variations for brand safety and experimentation.

How to use

  • prompt – natural-language description of the scene, style, and any on-image text (English or Chinese).
  • size (width / height) – choose the output resolution that fits your use case.
  • seed – set to -1 for random results, or use a fixed integer to make outputs reproducible.
  • loras – optional list of up to three LoRA adapters:
    • path – a LoRA identifier such as owner/model-name or a direct .safetensors URL.
    • scale – numeric strength for that LoRA; higher values apply a stronger stylistic effect.

You can click “Add Item” in the loras panel to add 1–3 LoRAs. They are combined during generation, so a single prompt can mix, for example, a character LoRA, a style LoRA, and a brand-colour LoRA.

For detailed, step-by-step guidance on finding, uploading, and using LoRAs on AtlasCloud, see our LoRA tutorials How to use LoRA.

Pricing

Simple per-image billing:

  • $0.008 per generated image

تفاصيل المواصفات

نظرة عامة:

مزود النموذج:TONGYIMAI
نوع النموذج:text-to-image
النشر:Inference API; Playground
التسعير:$0.01/pic

المعاملات الرئيسية:

الحد الأقصى للحجم:الحد الأقصى للعرض × الارتفاع (قابل للتكوين)
دعم LoRA:غير مدعوم
خيارات البذرة:N/A

أنشئ تحفتك الفنية التالية

Z-Image Turbo - إنشاء الصور من النص بسرعة البرق

جديد

نموذج 6 مليار معامل من Alibaba TONGYIMAI

Z-Image Turbo هو نموذج النص إلى الصورة مفتوح المصدر الأول والمصنف رقم 1، متفوقاً على FLUX.2 [dev] و HunyuanImage 3.0 و Qwen-Image في Artificial Analysis Image Arena. تم بناؤه بواسطة فريق Tongyi-MAI في Alibaba (قسم منفصل عن Qwen/Wan)، يحقق هذا النموذج ذو 6 مليارات معامل إنشاءً في أقل من ثانية من خلال التقطير المتقدم Decoupled-DMD مع الحفاظ على الجودة الواقعية للصور. بخطوات استنتاج 8 فقط، يناسب 16 جيجابايت VRAM ويقدم نتائج احترافية محسّنة لبيئات الإنتاج الحرجة من حيث السرعة.

إنشاء فائق السرعة
  • 8 خطوات استنتاج فقط (مقابل 20-50 للمنافسين)
  • إنشاء في أقل من ثانية على وحدات GPU H800
  • أسرع بـ 1.31-1.41× من Qwen Image لكل خطوة
  • يناسب 16 جيجابايت VRAM (RTX 3060/4090)
جودة واقعية للصور
  • نموذج مفتوح المصدر رقم 1 في AI Arena
  • عرض نص ثنائي اللغة (الإنجليزية والصينية)
  • التزام قوي بالتعليمات
  • يتفوق على FLUX.1 [dev] و Qwen في جميع الفئات

محفظة النماذج الاستراتيجية لـ Alibaba

تقدم Alibaba ثلاثة أنظمة متخصصة لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، كل منها محسّن لحالات استخدام مختلفة

بطل السرعة

Z-Image Turbo

فريق Tongyi-MAI

Best For: أحمال العمل الإنتاجية الحرجة من حيث السرعة
  • ⚡ الأسرع: 8 خطوات، إنشاء في أقل من ثانية
  • 🏆 نموذج مفتوح المصدر رقم 1
  • 💰 الأكثر فعالية من حيث التكلفة ($0.005/صورة)
  • 🎯 محسّن للتكرار السريع
ملك الجودة

Qwen-Image

فريق Qwen

Best For: التصيير النهائي بأقصى جودة
  • 🎨 واقعية للصور وملمس بشرة لا مثيل له
  • 💡 تفاعلات إضاءة متفوقة
  • ⏱️ أبطأ (20 ثانية مقابل 5-10 ثواني لـ Z-Image)
  • 🎯 الأفضل لأعمال الإنتاج الراقية
محترف التنوع

Wan 2.5/2.6

فريق Wan

Best For: تنوع الوسائط المتعددة
  • 🎬 نص إلى فيديو + صورة إلى فيديو
  • 📹 دعم دقة متعددة (480P-720P)
  • 🔄 مزامنة سمعية بصرية
  • 🎯 إنشاء محتوى عبر الأنماط

Key Insight: Z-Image Turbo أسرع بـ 1.31-1.41× من Qwen-Image لكل خطوة، مما يجعله مثالياً للتطبيقات التي تتطلب إنشاءً سريعاً. بينما يقدم Qwen-Image واقعية أفضل قليلاً للصور للتصيير النهائي، يوفر Z-Image Turbo أفضل توازن بين السرعة والجودة لبيئات الإنتاج.

أبرز النقاط التقنية

الأداء
بنية S3-DiT

تتبنى بنية Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) التي توحد معالجة المدخلات المشروطة المختلفة. يحقق تصميم 6 مليارات معامل هذا نتائج احترافية دون العبء الحسابي للنماذج الأكبر مع الحفاظ على جودة حديثة.

السرعة
تقطير Decoupled-DMD

خوارزمية التقطير المتقدمة مع آليات CFG Augmentation و Distribution Matching تمكن من استنتاج 8 خطوات (مقابل 20-50 للمنافسين). تحقق إنشاءً في أقل من ثانية على وحدات GPU H800 وتعمل بسلاسة على RTX 3060/4090 الاستهلاكية بـ 16 جيجابايت VRAM.

الجودة
أداء مفتوح المصدر رائد

مصنف كنموذج مفتوح المصدر رقم 1 في Artificial Analysis Image Arena، متفوقاً على FLUX.2 [dev] و HunyuanImage 3.0 و Qwen-Image. يتفوق في عرض النص ثنائي اللغة (الإنجليزية والصينية)، والإنشاء الواقعي للصور، والالتزام القوي بالتعليمات. صدر بموجب ترخيص Apache 2.0 للاستخدام التجاري.

مثالي لـ

🎨
إنشاء الفن الرقمي
📸
تصوير المنتجات
📊
مواد التسويق
🎬
الفن المفاهيمي
📱
محتوى وسائل التواصل الاجتماعي
🖼️
التصوير الفوتوغرافي للمخزون
🎮
أصول الألعاب
النماذج الأولية الإبداعية

لماذا تختار Z-Image Turbo

نتائج فورية
إنشاء في أقل من ثانية مع زمن وصول بدء بارد صفر. احصل على صورك على الفور دون أي انتظار.
💰
فعال من حيث التكلفة
سعر معقول $0.005 لكل صورة. وسّع مشاريعك الإبداعية دون تجاوز الميزانية.
🔌
API جاهز للاستخدام
تكامل REST API بسيط. ابدأ في إنشاء الصور في دقائق مع وثائقنا الشاملة.

المواصفات التقنية

بنية النموذج6 مليارات معامل
خطوات الاستنتاج8 NFEs (عدد تقييمات الدالة)
سرعة الإنشاءأقل من ثانية على H800، 5-10 ثواني على وحدات GPU الاستهلاكية
متطلبات VRAM16 جيجابايت (متوافق مع RTX 3060/4090)
البنيةSingle-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)
طريقة التقطيرDecoupled-DMD مع CFG Augmentation
الترخيصApache 2.0 (الاستخدام التجاري مسموح)
التصنيفرقم 1 مفتوح المصدر على Artificial Analysis Arena
التسعير$0.005 لكل صورة

ابدأ الإنشاء مع Z-Image Turbo

جرب إنشاء الصور الواقعية بسرعة البرق اليوم. لا حاجة للإعداد، فقط اتصل بـ API الخاص بنا وابدأ الإنشاء.

لا توجد عمليات بدء باردة - إنشاء فوري
سعر معقول - $0.005 لكل صورة
نتائج بجودة احترافية
ابدأ من أكثر من 300 نموذج

حصرياً على Atlas Cloud