Alibaba Tongyi Lab Выпускает Z-Image-Base - Недистиллированная Высококачественная Модель Генерации Изображений

28 января 2026 года Alibaba Tongyi Lab официально выпустила модель Z-Image-Base, недистиллированную версию контрольной точки серии Z-Image. ComfyUI предоставила полную поддержку в день выпуска, достигнув интеграции Day-0.

Позиционирование Модели

Z-Image-Base является основой семейства моделей Z-Image. В отличие от дистиллированной версии Z-Image-Turbo, которая приоритизирует скорость, базовая версия сохраняет полный генеративный потенциал архитектуры. Хотя для оптимального качества требуется 30-50 шагов сэмплирования (CFG 3-5) и более длительное время генерации, она производит значительно более богатые визуальные детали и более высокий художественный потолок.

Ключевые Особенности

Разнообразная Эстетика

Z-Image-Base поддерживает более широкий спектр художественных стилей, сохраняя при этом исключительное фотореалистичное качество. По сравнению с дистиллированной версией, базовая модель имеет явные преимущества в художественной выразительности и разнообразии стилей.

Удобство для Тонкой Настройки

Как полная недистиллированная модель, Z-Image-Base является идеальной основой для тонкой настройки сообществом и специализированной разработки. Разработчики могут обучать LoRA на основе этой модели, выполнять перенос стиля или создавать индивидуальные решения для генерации изображений.

Высокая Отзывчивость к Негативным Промптам

Модель очень отзывчива к негативным промптам, обеспечивая точный контроль генерации. Пользователи могут эффективно избегать нежелательных элементов или стилей с помощью негативных промптов.

Улучшенное Разнообразие

По сравнению с дистиллированной версией, базовая модель имеет более высокое разнообразие генерации, производя более креативные и разнообразные результаты, подходящие для исследовательских творческих сценариев.

Производительность

На GPU NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell генерация изображения разрешением 1024×1024 (30 шагов сэмплирования) занимает всего 13,3 секунды.

Использование в ComfyUI

ComfyUI предоставила полную поддержку в день выпуска Z-Image-Base. Шаги использования:

1. Обновите ComfyUI: Убедитесь, что вы используете последнюю версию ComfyUI
2. Доступ к Шаблонам Рабочих Процессов:
   • Нажмите Templates на боковой панели
   • Перейдите в Template library
   • Найдите рабочие процессы “Z-image”

Официальный Рабочий Процесс

Вы можете скачать официальный шаблон рабочего процесса по ссылке:

• Официальный Рабочий Процесс Z-Image

Файлы Модели

Файлы модели необходимо скачать и разместить в соответствующих директориях:

Текстовые Энкодеры (text_encoders)

• qwen_3_4b.safetensors

Диффузионные Модели (diffusion_models)

• z_image_base_bf16.safetensors

VAE

• ae.safetensors

Размещение Файлов

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      └── qwen_3_4b.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── z_image_base_bf16.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── ae.safetensors

Рекомендуемые Параметры

• Шаги Сэмплирования: 30-50 шагов
• CFG Масштаб: 3-5
• Разрешение: 1024×1024 (рекомендуется)

Сценарии Применения

Z-Image-Base особенно подходит для:

• Профессиональных Портретов Фотографического Качества: Тонкие текстуры кожи, естественные световые эффекты
• Архитектуры и Дизайна Интерьеров: Высококачественный рендеринг пространства, представление материалов
• Художественного Творчества: Исследование разнообразных стилей, творческие эксперименты
• Коммерческого Визуального Дизайна: Фотография продуктов, производство рекламных материалов
• Основы для Тонкой Настройки Моделей: Обучение LoRA, настройка стилей

Сравнение с Z-Image-Turbo

Экосистема Серии Z-Image

Серия Z-Image сформировала полную экосистему:

• Z-Image-Base: Недистиллированная базовая модель, максимальное качество и гибкость
• Z-Image-Turbo: Дистиллированная ускоренная версия, быстрая генерация за 8 шагов
• Z-Image-Edit: Специализированная версия для редактирования изображений (скоро)
• ControlNet Union 2.1: Поддержка множественных условий контроля (Canny, HED, Depth, Pose, MLSD)
• Ускоренная Версия TwinFlow: Экспериментальная более быстрая версия (в разработке)

Связанные Ссылки

• Репозиторий GitHub: https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image
• Модель HuggingFace: https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image
• Модель ModelScope: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image
• Блог ComfyUI: https://blog.comfy.org/p/z-image-day-0-support-in-comfyui
• Официальный Сайт: https://z-image.ai