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阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型二次开发构建by科哥

运行截图

Z-Image-Turbo WebUI 用户使用手册

欢迎使用 Z-Image-Turbo AI 图像生成 WebUI！本手册将帮助您快速上手并充分利用这个强大的 AI 图像生成工具。

快速开始

启动 WebUI

在终端中执行以下命令启动服务：

# 方式 1: 使用启动脚本（推荐） bash scripts/start_app.sh # 方式 2: 手动启动 source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate torch28 python -m app.main

启动成功后，终端会显示：

================================================== Z-Image-Turbo WebUI 启动中... ================================================== 模型加载成功! 启动服务器: 0.0.0.0:7860 请访问: http://localhost:7860

访问界面

在浏览器中打开：http://localhost:7860

界面说明

WebUI 分为三个标签页：

1. 🎨 图像生成（主界面）

这是您最常用的界面，用于生成 AI 图像。

左侧：输入参数面板

正向提示词（Prompt）- 描述您想要生成的图像内容 - 支持中文和英文 - 建议使用具体、详细的描述 - 示例：一只可爱的橘色猫咪，坐在窗台上，阳光洒进来，温暖的氛围，高清照片

负向提示词（Negative Prompt）- 描述您不希望出现在图像中的内容 - 用于排除低质量元素 - 常用词：低质量，模糊，扭曲，丑陋，多余的手指

图像设置

| 参数 | 说明 | 范围 | 推荐值 | |------|------|------|--------| | 宽度 | 图像宽度（像素） | 512-2048 | 1024 | | 高度 | 图像高度（像素） | 512-2048 | 1024 | | 推理步数 | 生成迭代次数 | 1-120 | 40 | | 生成数量 | 单次生成张数 | 1-4 | 1 | | 随机种子 | 控制随机性 | -1=随机 | -1 | | CFG引导强度 | 对提示词的遵循程度 | 1.0-20.0 | 7.5 |

快速预设按钮-512×512：小尺寸方形 -768×768：中等方形 -1024×1024：大尺寸方形（推荐） -横版 16:9：1024×576 -竖版 9:16：576×1024

右侧：输出面板

生成的图像：显示生成结果

生成信息：显示生成参数和元数据

下载按钮：下载全部生成的图像

2. ⚙️ 高级设置

查看当前模型配置和系统信息：

模型信息：当前使用的模型名称、路径、设备类型
系统信息：PyTorch 版本、CUDA 状态、GPU 型号

使用技巧：此页面包含详细的使用提示和参数说明

3. ℹ️ 关于

使用技巧

1. 撰写优秀的提示词

好的提示词示例：

一只可爱的橘色猫咪，坐在窗台上，阳光洒进来，温暖的氛围， 高清照片，景深效果，细节丰富

提示词结构建议：1.主体：明确描述主要对象（如"橘色猫咪"） 2.动作/姿态：描述主体在做什么（如"坐在窗台上"） 3.环境：描述场景（如"阳光洒进来"） 4.风格：指定艺术风格或质量（如"高清照片"、"水彩画风格"） 5.细节：添加额外细节（如"景深效果"、"细节丰富"）

常用风格关键词：- 照片风格：高清照片、摄影作品、景深- 绘画风格：水彩画、油画、素描- 动漫风格：动漫风格、二次元、赛璐璐- 特殊效果：发光、梦幻、电影质感

2. 调节 CFG 引导强度

CFG（Classifier-Free Guidance）控制模型对提示词的遵循程度：

| CFG 值 | 效果 | 适用场景 | |--------|------|----------| | 1.0-4.0 | 弱引导，创意性强 | 实验、探索 | | 4.0-7.0 | 轻微引导 | 艺术创作 | | 7.0-10.0 | 标准引导（推荐） | 日常使用 | | 10.0-15.0 | 强引导 | 需要严格遵循提示词 | | 15.0+ | 过强引导 | 可能导致过饱和 |

3. 推理步数选择

虽然 Z-Image-Turbo 支持 1 步生成，但更多步数能提升质量：

| 步数 | 质量 | 速度 | 推荐场景 | |------|------|------|----------| | 1-10 | 基础 | 极快 (~2秒) | 快速预览 | | 20-40 | 良好 | 快速 (~15秒) | 日常使用（推荐） | | 40-60 | 优秀 | 中等 (~25秒) | 高质量输出 | | 60-120 | 最佳 | 较慢 | 最终成品 |

4. 尺寸选择建议

推荐尺寸：-方形 (1024×1024)：最佳质量，默认推荐 -横版 (1024×576)：适合风景、横屏壁纸 -竖版 (576×1024)：适合人像、手机壁纸

注意事项：- 尺寸必须是 64 的倍数 - 更大的尺寸需要更多显存和时间 - 如果显存不足，尝试降低尺寸

5. 使用随机种子

种子 = -1：每次生成不同的图像（默认）
种子 = 具体数值：复现相同的生成结果

用途：- 找到喜欢的图像后，记录种子值 - 使用相同种子但调整其他参数，观察变化 - 与他人分享种子，复现相同结果

常见使用场景

场景 1：生成可爱宠物

提示词：

一只金毛犬，坐在草地上，阳光明媚，绿树成荫， 高清照片，浅景深，毛发清晰

负向提示词：

低质量，模糊，扭曲

参数：- 尺寸：1024×1024 - 步数：40 - CFG：7.5

场景 2：生成风景画

提示词：

壮丽的山脉日出，云海翻腾，金色阳光洒在山峰上， 油画风格，色彩鲜艳，大气磅礴

负向提示词：

模糊，灰暗，低对比度

参数：- 尺寸：1024×576（横版） - 步数：50 - CFG：8.0

场景 3：生成动漫风格角色

提示词：

可爱的动漫少女，粉色长发，蓝色眼睛，穿着校服， 樱花飘落，背景是学校教室，动漫风格，精美细节

负向提示词：

低质量，扭曲，多余的手指

参数：- 尺寸：576×1024（竖版） - 步数：40 - CFG：7.0

场景 4：生成产品概念图

提示词：

现代简约风格的咖啡杯，白色陶瓷，放在木质桌面上， 旁边有一本打开的书和一杯热咖啡，温暖的阳光， 产品摄影，柔和光线，细节清晰

负向提示词：

低质量，阴影过重，反光

参数：- 尺寸：1024×1024 - 步数：60 - CFG：9.0

故障排除

问题：图像质量不佳

可能原因和解决方法：

提示词不够清晰
添加更多细节描述
明确指定风格和质量要求
CFG 值不合适
尝试调整到 7-10 范围
太低(1-4)会导致不遵循提示词
太高(15+)会导致过饱和
推理步数太少
增加到 40-60 步
更多步数通常带来更好质量

问题：生成速度慢

优化方法：

降低图像尺寸
从 1024×1024 降到 768×768
减少推理步数
从 60 降到 30-40
减少生成数量
一次只生成 1 张

问题：WebUI 无法访问

检查方法：

确认服务正在运行bash lsof -ti:7860 # 查看端口是否被占用
查看日志bash tail -f /tmp/webui_*.log
尝试不同浏览器
推荐使用 Chrome 或 Firefox
清除浏览器缓存

输出文件

生成的图像自动保存在：./outputs/目录

文件命名格式：outputs_YYYYMMDDHHMMSS.png

例如：outputs_20260105143025.png

键盘快捷键

目前 WebUI 不支持键盘快捷键，所有操作通过鼠标点击完成。

高级功能

使用 Python API

如果需要批量生成或集成到其他程序：

from app.core.generator import get_generator # 获取生成器 generator = get_generator() # 生成图像 output_paths, gen_time, metadata = generator.generate( prompt="一只可爱的猫咪", negative_prompt="低质量，模糊", width=1024, height=1024, num_inference_steps=40, seed=-1, num_images=1, cfg_scale=7.5 ) print(f"生成完成：{output_paths}")

常见问题 (FAQ)

Q：为什么第一次生成很慢？
A：首次生成需要加载模型到 GPU，大约需要 2-4 分钟。之后生成会快很多（约 15-45 秒/张）。

Q：可以生成文字吗？
A：Z-Image-Turbo 主要用于生成图像，对文字的支持有限。建议提示词中避免要求生成具体文字。

Q：支持哪些图像格式？
A：当前输出 PNG 格式。如需其他格式，可以使用图像转换工具处理。

Q：可以修改已生成的图像吗？
A：当前版本不支持图像编辑。可以使用生成的图像作为参考，调整提示词重新生成。

Q：如何停止正在进行的生成？
A：刷新浏览器页面即可停止当前生成。

技术支持

开发者：科哥
微信：312088415

核心开源资源地址汇总：-模型主页：Z-Image-Turbo @ ModelScope -开发框架：DiffSynth Studio GitHub 仓库 -文档与社区：ModelScope 官方文档中心 -技术交流群：添加微信 312088415 备注“Z-Image”入群

建议定期关注 ModelScope 上的模型更新，以获取最新的性能优化和功能增强。项目采用 Apache 2.0 开源协议，允许商业使用与二次开发。