Z-Image-Turbo:8ステップ高速 文生図

公式 6B 文生図モデルの Turbo 版。steps は固定 8 で、高速生成と高い視覚品質を狙います。中国語/英語/混在プロンプトに対応し、プロンプト遵守とネイティブ文字レンダリングに強みがあります。

画像

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生成結果
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Tip:公式では negative prompt/CFG 非対応(guidance_scale 固定 0、steps 固定 8)。安定させたい場合は、被写体・シーン・スタイル・カメラ/ライティング・素材ディテール・文字(必要なら)を明確に書きましょう。

位置づけ

z-image-turbo:高速で高品質な文生図

高速反復と高い視覚品質に最適化された汎用文生図モデル。人物、シーン、商品風ショット、イラスト、ポスター、文字入りデザインに向きます。

8ステップ高速

steps 固定 8 で反復が速い。

高い画面完成度

鮮明さと質感、仕上がり感を重視。

ネイティブ文字レンダリング

CN/EN/混在のタイポに強い(文字は引用符で指定)。

プロンプト中心の制御

公式では negative prompt/CFG なし。プロンプトでコントロール。

分類別プロンプト例(画像付き)

テンプレ:subject + scene + style + camera/lighting + materials + text(必要なら)。

1) ポートレート

被写体 + レンズ + 光 + 肌/髪のディテール + editorial。

2) シネマティック

天候/時間 + 要素 + 体積光/霧 + 広角/ローアングル + グレーディング。

3) 商品撮影

商品 + 背景 + softbox + 影 + 素材 + commercial。

4) 文字入りポスター

スタイル + レイアウト + 文字 "SUMMER SALE"(タイポ/整列)。

5) 室内/建築

空間 + スタイル + 光 + 素材 + 制約。

6) イラスト/ブランド

主体 + style + 構図 + パレット + clean lines。

ベストプラクティス

プロンプトのコツ(結果重視)

調整パラメータが少ない分、プロンプトが主要な制御レバーです。公式では長く具体的なプロンプトや Prompt Enhancer(PE)利用が推奨されています。

1) 画面要素を埋める

推奨:subject → scene → style → camera/lighting → materials → constraints。

  • Subject: 数・姿勢・服装
  • Scene: 場所/時間/天候/背景
  • Camera/Lighting: レンズ/DOF/光
  • Detail: 質感/反射/粒状/鮮明さ

2) 文字は“引用 + 版式”

文字列は引用符で指定し、タイポとレイアウト制約を書く。

  • 例:put "SUMMER SALE" as the main headline
  • フォント/太さ/整列/余白を指定
  • 階層と余白を明確に

3) negative prompt/CFG に頼らない

公式では negative prompt/CFG 非対応(guidance_scale 固定 0)。正の表現に置換。

  • “no blur” → “sharp focus, crisp details”
  • “no clutter” → “clean background, minimal elements”
  • “no distortion” → “natural proportions, realistic anatomy”

4) 多様性が欲しいなら複数生成

安定/品質重視でランダム性が低く感じる場合は、枚数を増やし変数を1つずつ変える。

  • 複数枚生成
  • レンズ/光/配色/小物を1つ変更
  • 主体固定でA/B

5) Prompt Enhancer(PE)を使う

公式プロジェクトの PE 例で短文を詳細な長文に拡張し、制御性を上げる。

  • Short: "a cat astronaut"
  • Expanded: outfit/scene/camera/lighting/style/materials
  • expand → generate → iterate
利用シーン

z-image-turbo が向く場面

速度と仕上がり感を両立したいときに。

SNSカバー/ポスター案

短時間で複数案を出し、方向性を固める。

  • スタイル探索が速い
  • 文字入りバナーの方向出しに

広告/商品ムード

商業写真の言語で光と素材を制御。

  • softbox/背景/質感がコントロールしやすい
  • 複数案の比較に向く

アイデア出し

短いアイデアを PE で拡張し、安定した構図へ。

  • 明確なプロンプトほど安定
  • 複数生成で比較

FAQ

z-image-turbo のよくある質問(公式情報ベース)。






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プロンプトを明確に。バリエーションが欲しいなら複数生成+小さな差分で反復。

公式資料

参照リンク

特性/制限は公式モデルカード/文書に準拠。画像は公式モデルカード/リポジトリ由来。

Hugging Face:Z-Image-Turbo

制限と公式例(8 steps、guidance_scale=0 など)。

Hugging Face:Z-Image(同系列)

文字レンダリング例と比較。

GitHub:Z-Image リポジトリ

Prompt Enhancer(PE)と推論コード。

fal docs:z-image-turbo

negative prompt/CFG 非対応、steps 固定 8 を明記。

公式ブログ:Z-Image

プロンプトと PE の紹介。