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
ข้อความเป็นภาพ

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

รายละเอียดสเปก

ภาพรวม:

ผู้ให้บริการโมเดล:TONGYIMAI
ประเภทโมเดล:text-to-image
การใช้งาน:Inference API; Playground
ราคา:$0.01/pic

พารามิเตอร์สำคัญ:

ขนาดสูงสุด:ความกว้าง × ความสูงสูงสุด (กำหนดค่าได้)
รองรับ LoRA:ไม่รองรับ
ตัวเลือก Seed:N/A

สร้างผลงานชิ้นต่อไปของคุณ

Z-Image Turbo - การสร้างภาพจากข้อความที่รวดเร็วเหมือนสายฟ้า

ใหม่

โมเดล 6 พันล้านพารามิเตอร์จาก Alibaba TONGYIMAI

Z-Image Turbo เป็นโมเดลข้อความเป็นรูปภาพโอเพนซอร์สอันดับ 1 ที่เหนือกว่า FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0 และ Qwen-Image ใน Artificial Analysis Image Arena สร้างขึ้นโดยทีม Tongyi-MAI ของ Alibaba (แผนกแยกจาก Qwen/Wan) โมเดล 6 พันล้านพารามิเตอร์นี้ทำให้เกิดการสร้างภาพต่ำกว่าหนึ่งวินาทีผ่านการกลั่น Decoupled-DMD ขั้นสูงในขณะที่ยังคงคุณภาพที่เหมือนจริง ด้วยเพียง 8 ขั้นตอนการอนุมาน เหมาะกับ VRAM 16GB และส่งมอบผลลัพธ์ระดับมืออาชีพที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตที่ต้องการความเร็ว

การสร้างที่รวดเร็วเป็นพิเศษ
  • เพียง 8 ขั้นตอนการอนุมาน (เทียบกับ 20-50 ของคู่แข่ง)
  • การสร้างต่ำกว่าหนึ่งวินาทีบน GPU H800
  • เร็วกว่า Qwen Image 1.31-1.41× ต่อขั้นตอน
  • เหมาะกับ VRAM 16GB (RTX 3060/4090)
คุณภาพเหมือนภาพถ่าย
  • โมเดลโอเพนซอร์สอันดับ 1 บน AI Arena
  • การแสดงผลข้อความสองภาษา (อังกฤษและจีน)
  • การปฏิบัติตามคำสั่งที่แข็งแกร่ง
  • เอาชนะ FLUX.1 [dev] และ Qwen ในทุกหมวดหมู่

พอร์ตโฟลิโอโมเดลเชิงกลยุทธ์ของ Alibaba

Alibaba นำเสนอสามระบบการสร้างภาพ AI เฉพาะทาง แต่ละระบบปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน

แชมป์ความเร็ว

Z-Image Turbo

ทีม Tongyi-MAI

Best For: ภาระงานการผลิตที่ต้องการความเร็ว
  • ⚡ เร็วที่สุด: 8 ขั้นตอน สร้างต่ำกว่าหนึ่งวินาที
  • 🏆 โมเดลโอเพนซอร์สอันดับ 1
  • 💰 คุ้มค่าที่สุด ($0.005/ภาพ)
  • 🎯 ปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว
ราชาแห่งคุณภาพ

Qwen-Image

ทีม Qwen

Best For: การเรนเดอร์ขั้นสุดท้ายคุณภาพสูงสุด
  • 🎨 ความสมจริงและพื้นผิวผิวหนังที่ไม่มีใครเทียบ
  • 💡 การโต้ตอบของแสงที่เหนือกว่า
  • ⏱️ ช้ากว่า (20 วินาทีเทียบกับ 5-10 วินาทีสำหรับ Z-Image)
  • 🎯 ดีที่สุดสำหรับงานผลิตระดับไฮเอนด์
มืออาชีพหลากหลาย

Wan 2.5/2.6

ทีม Wan

Best For: ความหลากหลายแบบมัลติมีเดีย
  • 🎬 ข้อความเป็นวิดีโอ + ภาพเป็นวิดีโอ
  • 📹 รองรับความละเอียดหลายแบบ (480P-720P)
  • 🔄 การซิงโครไนซ์เสียงและภาพ
  • 🎯 การสร้างเนื้อหาข้ามโหมด

Key Insight: Z-Image Turbo เร็วกว่า Qwen-Image 1.31-1.41× ต่อขั้นตอน ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการสร้างที่รวดเร็ว แม้ว่า Qwen-Image จะให้ความสมจริงที่ดีกว่าเล็กน้อยสำหรับการเรนเดอร์ขั้นสุดท้าย แต่ Z-Image Turbo ให้สมดุลที่ดีที่สุดระหว่างความเร็วและคุณภาพสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต

ไฮไลท์ทางเทคนิค

ประสิทธิภาพ
สถาปัตยกรรม S3-DiT

ใช้สถาปัตยกรรม Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) ที่รวมการประมวลผลอินพุตแบบมีเงื่อนไขต่างๆ การออกแบบ 6 พันล้านพารามิเตอร์นี้ได้ผลลัพธ์ระดับมืออาชีพโดยไม่มีภาระการคำนวณของโมเดลที่ใหญ่กว่าในขณะที่ยังคงคุณภาพที่ทันสมัย

ความเร็ว
การกลั่น Decoupled-DMD

อัลกอริธึมการกลั่นขั้นสูงพร้อมกลไก CFG Augmentation และ Distribution Matching ช่วยให้สามารถอนุมาน 8 ขั้นตอน (เทียบกับ 20-50 ของคู่แข่ง) บรรลุการสร้างต่ำกว่าหนึ่งวินาทีบน GPU H800 และทำงานได้อย่างราบรื่นบน RTX 3060/4090 สำหรับผู้บริโภคด้วย VRAM 16GB

คุณภาพ
ประสิทธิภาพโอเพนซอร์สชั้นนำ

ได้รับการจัดอันดับเป็นโมเดลโอเพนซอร์สอันดับ 1 ใน Artificial Analysis Image Arena เอาชนะ FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0 และ Qwen-Image โดดเด่นในการแสดงผลข้อความสองภาษา (อังกฤษและจีน) การสร้างที่สมจริง และการปฏิบัติตามคำสั่งที่แข็งแกร่ง เผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 สำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์

เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับ

🎨
การสร้างศิลปะดิจิทัล
📸
การถ่ายภาพผลิตภัณฑ์
📊
เนื้อหาการตลาด
🎬
ศิลปะแนวคิด
📱
เนื้อหาโซเชียลมีเดีย
🖼️
การถ่ายภาพสต็อก
🎮
สินทรัพย์เกม
การสร้างต้นแบบเชิงสร้างสรรค์

ทำไมต้องเลือก Z-Image Turbo

ผลลัพธ์ทันที
การสร้างต่ำกว่าหนึ่งวินาทีด้วยเวลาเริ่มต้นเย็นเป็นศูนย์ รับภาพของคุณทันทีโดยไม่ต้องรอ
💰
คุ้มค่า
ราคาย่อมเยา $0.005 ต่อภาพ ขยายโครงการสร้างสรรค์ของคุณโดยไม่ทำลายงบประมาณ
🔌
API พร้อมใช้งาน
การรวม REST API ที่เรียบง่าย เริ่มสร้างภาพภายในไม่กี่นาทีด้วยเอกสารที่ครอบคลุมของเรา

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

สถาปัตยกรรมโมเดล6 พันล้านพารามิเตอร์
ขั้นตอนการอนุมาน8 NFEs (จำนวนการประเมินฟังก์ชัน)
ความเร็วในการสร้างต่ำกว่าหนึ่งวินาทีบน H800, 5-10 วินาทีบน GPU สำหรับผู้บริโภค
ความต้องการ VRAM16GB (เข้ากันได้กับ RTX 3060/4090)
สถาปัตยกรรมSingle-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)
วิธีการกลั่นDecoupled-DMD พร้อม CFG Augmentation
ใบอนุญาตApache 2.0 (อนุญาตให้ใช้ในเชิงพาณิชย์)
อันดับ#1 โอเพนซอร์สบน Artificial Analysis Arena
ราคา$0.005 ต่อภาพ

เริ่มสร้างสรรค์ด้วย Z-Image Turbo

สัมผัสประสบการณ์การสร้างภาพที่สมจริงอย่างรวดเร็ววันนี้ ไม่ต้องตั้งค่า เพียงเรียก API ของเราและเริ่มสร้างสรรค์

ไม่มีการเริ่มต้นเย็น - สร้างทันที
ราคาย่อมเยา - $0.005 ต่อภาพ
ผลลัพธ์คุณภาพระดับมืออาชีพ
เริ่มต้นจากโมเดลกว่า 300 รายการ

มีเฉพาะที่ Atlas Cloud