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
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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

Specifications in Depth

Overview:

Model Provider:TONGYIMAI
Model Type:text-to-image
Deployment:Inferencing API; Playground
Pricing:$0.01/pic

Key Specs:

Size Cap:up to width × height (user-configurable)
LoRA Support:No
Seed Options:N/A

Create Your Next Masterpiece

Z-Image Turbo - Generazione Testo-Immagine Ultrarapida

NUOVO

Modello da 6 Miliardi di Parametri di Alibaba TONGYIMAI

Z-Image Turbo è il modello testo-immagine open source classificato #1, superando FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0 e Qwen-Image nell'Artificial Analysis Image Arena. Costruito dal team Tongyi-MAI di Alibaba (una divisione separata da Qwen/Wan), questo modello da 6 miliardi di parametri raggiunge una generazione in meno di un secondo attraverso una distillazione avanzata Decoupled-DMD mantenendo una qualità fotorealistica. Con soli 8 passaggi di inferenza, si adatta a 16GB di VRAM e fornisce risultati professionali ottimizzati per ambienti di produzione critici per la velocità.

Generazione Ultrarapida
  • Solo 8 passaggi di inferenza (vs 20-50 dei concorrenti)
  • Generazione in meno di un secondo su GPU H800
  • 1.31-1.41× più veloce di Qwen Image per passaggio
  • Si adatta a 16GB di VRAM (RTX 3060/4090)
Qualità Fotorealistica
  • Modello open source classificato #1 su AI Arena
  • Rendering di testo bilingue (inglese e cinese)
  • Aderenza robusta alle istruzioni
  • Supera FLUX.1 [dev] e Qwen in tutte le categorie

Portfolio Strategico di Modelli di Alibaba

Alibaba offre tre sistemi specializzati di generazione di immagini IA, ciascuno ottimizzato per diversi casi d'uso

Campione di Velocità

Z-Image Turbo

Team Tongyi-MAI

Best For: Carichi di lavoro di produzione critici per la velocità
  • ⚡ Più veloce: 8 passaggi, generazione in meno di un secondo
  • 🏆 Modello open source classificato #1
  • 💰 Più conveniente ($0.005/immagine)
  • 🎯 Ottimizzato per iterazioni rapide
Re della Qualità

Qwen-Image

Team Qwen

Best For: Rendering finali di massima qualità
  • 🎨 Fotorealismo e texture della pelle ineguagliabili
  • 💡 Interazioni di illuminazione superiori
  • ⏱️ Più lento (20s vs 5-10s per Z-Image)
  • 🎯 Migliore per lavori di produzione di alta qualità
Professionista della Versatilità

Wan 2.5/2.6

Team Wan

Best For: Versatilità multimediale
  • 🎬 Testo-Video + Immagine-Video
  • 📹 Supporto multi-risoluzione (480P-720P)
  • 🔄 Sincronizzazione audiovisiva
  • 🎯 Generazione di contenuti multimodali

Key Insight: Z-Image Turbo è 1.31-1.41× più veloce di Qwen-Image per passaggio, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono una generazione rapida. Sebbene Qwen-Image offra un fotorealismo leggermente migliore per i rendering finali, Z-Image Turbo fornisce il miglior equilibrio tra velocità e qualità per ambienti di produzione.

Punti Salienti Tecnici

Prestazioni
Architettura S3-DiT

Adotta l'architettura Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) che unifica l'elaborazione di vari input condizionali. Questo design da 6 miliardi di parametri raggiunge risultati professionali senza il sovraccarico computazionale di modelli più grandi mantenendo una qualità all'avanguardia.

Velocità
Distillazione Decoupled-DMD

Algoritmo di distillazione avanzato con meccanismi di CFG Augmentation e Distribution Matching consente un'inferenza in 8 passaggi (vs 20-50 per i concorrenti). Raggiunge una generazione in meno di un secondo su GPU H800 e funziona senza problemi su RTX 3060/4090 consumer con 16GB di VRAM.

Qualità
Prestazioni Leader Open Source

Classificato come modello open source #1 nell'Artificial Analysis Image Arena, superando FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0 e Qwen-Image. Eccelle nel rendering di testo bilingue (inglese e cinese), generazione fotorealistica e seguimento robusto delle istruzioni. Rilasciato con licenza Apache 2.0 per uso commerciale.

Perfetto Per

🎨
Creazione di Arte Digitale
📸
Fotografia di Prodotti
📊
Materiali di Marketing
🎬
Concept Art
📱
Contenuti per Social Media
🖼️
Fotografia Stock
🎮
Asset di Gioco
Prototipazione Creativa

Perché Scegliere Z-Image Turbo

Risultati Istantanei
Generazione in meno di un secondo con latenza di avvio a freddo zero. Ottieni le tue immagini immediatamente senza attese.
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Conveniente
Prezzo accessibile di $0.005 per immagine. Scala i tuoi progetti creativi senza superare il budget.
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API Pronta all'Uso
Integrazione semplice di REST API. Inizia a generare immagini in pochi minuti con la nostra documentazione completa.

Specifiche Tecniche

Architettura del Modello6 Miliardi di Parametri
Passaggi di Inferenza8 NFEs (Number of Function Evaluations)
Velocità di GenerazioneMeno di un secondo su H800, 5-10s su GPU consumer
Requisito VRAM16GB (compatibile RTX 3060/4090)
ArchitetturaSingle-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)
Metodo di DistillazioneDecoupled-DMD con CFG Augmentation
LicenzaApache 2.0 (Uso Commerciale Consentito)
Classifica#1 Open Source su Artificial Analysis Arena
Prezzo$0.005 per Immagine

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Nessun avvio a freddo - generazione istantanea
Prezzo accessibile - $0.005 per immagine
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