z-image/turbo

텍스트를 이미지로

TURBO

Z-Image Turbo API by Alibaba

z-image/turbo

Turbo

Z-Image-Turbo is a 6 billion parameter text-to-image model that generates photorealistic images in sub-second time. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

입력

매개변수 구성 로드 중...

출력

대기

생성된 이미지가 여기에 표시됩니다

설정을 구성하고 실행을 클릭하여 시작하세요

요청당 $0.01가 소요됩니다. $10로 이 모델을 약 1000번 실행할 수 있습니다.

다음으로 할 수 있는 작업:

이미지를 비디오로 이미지를 이미지로

파라미터

코드 예시
import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "z-image/turbo",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

설치

사용하는 언어에 필요한 패키지를 설치하세요.

pip install requests

인증

모든 API 요청에는 API 키를 통한 인증이 필요합니다. Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받을 수 있습니다.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP 헤더

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

API 키를 안전하게 보관하세요

클라이언트 측 코드나 공개 저장소에 API 키를 노출하지 마세요. 대신 환경 변수 또는 백엔드 프록시를 사용하세요.

요청 제출

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

요청 제출

비동기 생성 요청을 제출합니다. API는 상태 확인 및 결과 조회에 사용할 수 있는 예측 ID를 반환합니다.

POST/api/v1/model/generateImage

요청 본문

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "z-image/turbo",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['data']['id']}")
print(f"Status: {result['data']['status']}")

응답

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

상태 확인

예측 엔드포인트를 폴링하여 요청의 현재 상태를 확인합니다.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

폴링 예시

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

상태 값

processing요청이 아직 처리 중입니다.

completed생성이 완료되었습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.

succeeded생성이 성공했습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.

failed생성에 실패했습니다. 오류 필드를 확인하세요.

완료 응답

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

파일 업로드

Atlas Cloud 스토리지에 파일을 업로드하고 API 요청에 사용할 수 있는 URL을 받습니다. multipart/form-data를 사용하여 업로드합니다.

POST/api/v1/model/uploadMedia

업로드 예시

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

응답

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

입력 Schema

다음 파라미터를 요청 본문에서 사용할 수 있습니다.

전체: 0필수: 0선택: 0

사용 가능한 파라미터가 없습니다.

요청 본문 예시

{
  "model": "z-image/turbo"
}

출력 Schema

API는 생성된 출력 URL이 포함된 예측 응답을 반환합니다.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for image generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

응답 예시

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills는 300개 이상의 AI 모델을 AI 코딩 어시스턴트에 직접 통합합니다. 한 번의 명령으로 설치하고 자연어로 이미지, 동영상 생성 및 LLM과 대화할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 지원 클라이언트

설치

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API 키 설정

Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받아 환경 변수로 설정하세요.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

기능

설치 후 AI 어시스턴트에서 자연어를 사용하여 모든 Atlas Cloud 모델에 접근할 수 있습니다.

이미지 생성Nano Banana 2, Z-Image 등의 모델로 이미지를 생성합니다.

동영상 제작Kling, Vidu, Veo 등으로 텍스트나 이미지에서 동영상을 만듭니다.

LLM 채팅Qwen, DeepSeek 등 대규모 언어 모델과 대화합니다.

미디어 업로드이미지 편집 및 이미지-동영상 변환 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server는 Model Context Protocol을 통해 IDE와 300개 이상의 AI 모델을 연결합니다. MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 지원 클라이언트

설치

npx -y atlascloud-mcp

설정

다음 설정을 IDE의 MCP 설정 파일에 추가하세요.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

사용 가능한 도구

atlas_generate_image텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.

atlas_generate_video텍스트나 이미지로 동영상을 만듭니다.

atlas_chat대규모 언어 모델과 대화합니다.

atlas_list_models300개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 탐색합니다.

atlas_quick_generate최적 모델을 자동 선택하여 한 번에 콘텐츠를 생성합니다.

atlas_upload_mediaAPI 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API 스키마

스키마를 사용할 수 없음

사용 가능한 예제 없음

로드 중...

Z-Image Turbo - 초고속 텍스트-이미지 생성

최신

Alibaba TONGYIMAI 팀의 60억 파라미터 모델

Z-Image Turbo는 Artificial Analysis Image Arena에서 FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0, Qwen-Image를 능가하는 1위 오픈소스 텍스트-이미지 모델입니다. Alibaba의 통의만상 팀(Qwen/Wan과 별도 부서)이 구축한 이 60억 파라미터 모델은 고급 Decoupled-DMD 증류를 통해 사진처럼 사실적인 품질을 유지하면서 1초 미만의 생성을 실현합니다. 추론 단계가 단 8단계이며 16GB VRAM에 적합하여 속도가 중요한 프로덕션 환경에 전문가급 결과를 제공합니다.

초고속 생성

추론 단계 단 8단계 (경쟁사는 20-50단계)
H800 GPU에서 1초 미만 생성
Qwen Image보다 단계당 1.31-1.41배 빠름
16GB VRAM 지원 (RTX 3060/4090)

사진 같은 품질

AI Arena 오픈소스 모델 1위
영어 및 중국어 이중 언어 텍스트 렌더링
강력한 지시 준수 능력
모든 카테고리에서 FLUX.1 [dev]과 Qwen 능가

Alibaba의 전략적 모델 포트폴리오

Alibaba는 각각 다른 사용 사례에 최적화된 3가지 전문 AI 이미지 생성 시스템을 제공합니다

속도 챔피언

Z-Image Turbo

통의만상 팀

Best For: 속도가 중요한 프로덕션 워크로드

⚡ 가장 빠름: 8단계, 1초 미만 생성
🏆 오픈소스 모델 1위
💰 가장 비용 효율적 ($0.005/이미지)
🎯 빠른 반복에 최적화

품질의 왕

Qwen-Image

Qwen 팀

Best For: 최고 품질의 최종 렌더링

🎨 비할 데 없는 사실감과 피부 질감
💡 우수한 조명 상호작용
⏱️ 느림 (20초 vs Z-Image의 5-10초)
🎯 고급 제작 작업에 최적

다재다능한 전문가

Wan 2.5/2.6

통의만상 팀

Best For: 멀티미디어 다양성

🎬 텍스트-비디오 + 이미지-비디오
📹 다중 해상도 지원 (480P-720P)
🔄 오디오-비주얼 동기화
🎯 크로스 모달 콘텐츠 생성

Key Insight: Z-Image Turbo는 Qwen-Image보다 단계당 1.31-1.41배 빠르며, 빠른 생성이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 최종 렌더링의 사실감에서는 Qwen-Image가 약간 우수하지만, Z-Image Turbo는 프로덕션 환경에서 속도와 품질의 최적 균형을 제공합니다.

기술적 하이라이트

성능

S3-DiT 아키텍처

다양한 조건부 입력의 처리를 통합하는 Single-Stream Diffusion Transformer(S3-DiT) 아키텍처를 채택합니다. 이 60억 파라미터 설계는 대규모 모델의 계산 오버헤드 없이 전문가급 결과를 달성하면서 최첨단 품질을 유지합니다.

속도

Decoupled-DMD 증류

CFG 증강 및 분포 매칭 메커니즘이 포함된 고급 증류 알고리즘으로 8단계 추론을 가능하게 합니다(경쟁사는 20-50단계). H800 GPU에서 1초 미만 생성을 달성하고 16GB VRAM의 소비자용 RTX 3060/4090에서 원활하게 실행됩니다.

품질

선도적인 오픈소스 성능

Artificial Analysis Image Arena에서 오픈소스 모델 1위로 평가되어 FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0, Qwen-Image를 능가합니다. 영어 및 중국어 이중 언어 텍스트 렌더링, 사진 같은 생성, 강력한 지시 준수에 탁월합니다. 상업적 사용이 허용되는 Apache 2.0 라이선스로 출시되었습니다.

완벽한 용도

🎨

디지털 아트 제작

📸

제품 사진

📊

마케팅 자료

🎬

컨셉 아트

📱

소셜 미디어 콘텐츠

🖼️

스톡 사진

🎮

게임 에셋

✨

크리에이티브 프로토타이핑

Z-Image Turbo를 선택하는 이유

⚡

즉각적인 결과

콜드 스타트 지연 시간 없이 1초 미만 생성. 대기 시간 없이 즉시 이미지를 받을 수 있습니다.

💰

비용 효율적

이미지당 $0.005의 저렴한 가격. 예산 걱정 없이 크리에이티브 프로젝트를 확장할 수 있습니다.

🔌

바로 사용 가능한 API

간단한 REST API 통합. 포괄적인 문서를 통해 몇 분 안에 이미지 생성을 시작할 수 있습니다.

기술 사양

모델 아키텍처60억 파라미터

추론 단계8 NFEs (함수 평가 횟수)

생성 속도H800에서 1초 미만, 소비자용 GPU에서 5-10초

VRAM 요구사항16GB (RTX 3060/4090 호환)

아키텍처단일 스트림 확산 Transformer（S3-DiT）

증류 방법CFG 증강을 사용한 Decoupled-DMD

라이선스Apache 2.0 (상업적 사용 허용)

순위Artificial Analysis Arena 오픈소스 1위

가격이미지당 $0.005

Z-Image Turbo로 제작 시작

초고속의 사진 같은 이미지 생성을 오늘 경험해보세요. 설정 불필요, API를 호출하고 제작을 시작하세요.

콜드 스타트 없음 - 즉각 생성

저렴한 가격 - 이미지당 $0.005

전문가급 품질 결과

Z-Image-Turbo — 6B-parameter, ultra-fast text-to-image

Z-Image-Turbo is a 6B-parameter text-to-image model from Tongyi-MAI, engineered for production workloads where latency and throughput really matter. It uses only 8 sampling steps to render a full image, achieving sub-second latency on data-center GPUs and running comfortably on many 16 GB VRAM consumer cards.

Ultra-fast generation with production-ready quality

Where many diffusion models need dozens of steps, Z-Image-Turbo is aggressively optimised around an 8-step sampler. That keeps inference extremely fast while still delivering photorealistic images and reliable on-image text, making it a strong fit for interactive products, dashboards, and large-scale backends—not just offline batch jobs.

Why it looks so good?

Photorealistic output at speed Generates high-fidelity, realistic images that work for product photos, hero banners, and UI visuals without multi-second waits.
Bilingual prompts and text Understands prompts in English and Chinese, and can render multilingual text directly in the image—helpful for cross-market campaigns, posters, and screenshots.
Low-latency, low-step design Only 8 function evaluations per image deliver extremely low latency, ideal for chatbots, configuration tools, design assistants, and any “click → image” experience.
Friendly VRAM footprint Runs well in 16 GB VRAM environments, reducing hardware costs and making local or edge deployments more realistic.
Scales for bulk generation Its efficiency makes large jobs—catalogues, continuous feed images, or auto-generated thumbnails—practical without blowing up compute budgets.
Reproducible generations A controllable seed parameter lets you recreate a previous image 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; supports square and rectangular images up to high resolutions (for example, 1536 × 1536).
seed – set to -1 for random results, or use a fixed integer to make outputs reproducible.

Pricing

Simple per-image billing:

Without prompt rewriting (prompt_extend=false): $0.015 per generated image
With prompt rewriting (prompt_extend=true): $0.03 per generated image

Try more models and see their difference!

Nano Banana Pro – Text-to-Image – Google’s Nano Banana Pro (Gemini 3.0 Pro Image family) delivers high-quality multi-image generation with extremely low cost per image, ideal for large-scale applications.
Seedream V4 – Text-to-Image – ByteDance’s high-resolution text-to-image model with rich detail and diverse styles, well suited for creative illustration and commercial visuals.
FLUX.2 [dev] – Text-to-Image – A lightweight FLUX.2-based base model hosted by AtlasCloud, optimised for efficient inference and LoRA-friendly training.

Paper

Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

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NEW

텍스트를 이미지로

Openai GPT Image 2 Text-to-Image

GPT Image 2 text to image is OpenAI's fast, cost-efficient text-to-image generator powered by GPT-5 guidance. Create photorealistic shots, product renders, concept art, and stylized graphics from natural-language prompts (optionally conditioned with an image). Supports custom aspect ratios, seeds, negative prompts, hex color hints, and style presets. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

Openai GPT Image 2 Edit

GPT Image 2 Edit is OpenAI's image model for precise, natural-language edits. Add/remove objects, swap backgrounds, retouch faces, adjust colors/lighting, edit text/graphics, crop/resize, and apply hex color control. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

GPT Image 2 Developer Edit

GPT Image 2 Developer Edit applies natural-language instructions to one or more reference images, with common aspect ratios and 1k, 2k, or supported 4k output tiers. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

GPT Image 2 Developer Text-to-Image

GPT Image 2 Developer Text-to-Image generates polished visuals from natural-language prompts, with common aspect ratios and 1k, 2k, or supported 4k output tiers. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

MAI-Image-2.5-Flash Text-to-image

Microsoft's fast, cost-optimized text-to-image generation model, creating high-quality images at lower cost using the same diffusion-based architecture as MAI-Image-2.5.

MAI-Image-2.5 Edit

Microsoft's flagship image-to-image editing model, enabling precise, controllable edits to existing images through natural language instructions.

MAI-Image-2.5 Text-to-image

Microsoft's flagship text-to-image generation model, designed to create high-quality, visually rich images from natural language prompts.

Midjourney V8.1 Remove Background

Midjourney automatically removes the background from an input image, returning one transparent-background result.

Midjourney V8.1 Style Transfer

Midjourney retexture changes the artistic style of an input image while preserving its composition, returning four restyled results.

Midjourney V8.1 Blend

Midjourney V8.1 blends two to five input images into four fused results, with an optional guiding prompt and native 2K HD.

Midjourney V8.1 Image-to-Image

Midjourney V8.1 re-imagines an input image guided by a text prompt, returning four variations. Supports native 2K HD, style reference, and aspect-ratio / stylize / chaos / weird controls.

Seed3D 2.0 Image-to-3D

ByteDance Seed3D 2.0 — generates a textured, PBR-shaded 3D model (glb/obj/usd/usdz) from a single input image. Returns a downloadable .zip archive containing the 3D file.

Midjourney V8.1 Text-to-Image

Midjourney V8.1 generates four images from a text prompt, with optional native 2K HD, a style reference, and aspect-ratio / stylize / chaos / weird controls.

Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D

Tencent Hunyuan 3D Rapid (Express) — fast lightweight 3D mesh generation from a single image, with optional PBR materials. Outputs GLB/OBJ/USDZ/FBX/STL/MP4.

Hunyuan 3D Rapid Text-to-3D

Tencent Hunyuan 3D Rapid (Express) — fast lightweight 3D mesh generation from a text prompt, with optional PBR materials. Outputs GLB/OBJ/USDZ/FBX/STL/MP4.

Hunyuan 3D Pro Image-to-3D

Tencent Hunyuan 3D Pro (v3.1) — high-quality textured 3D mesh generation from a single image, with optional PBR materials and custom face count. Outputs GLB/OBJ/USDZ/FBX/STL.

IMAGE-TO-3D

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Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D

Hunyuan 3D Rapid Text-to-3D

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