Z-Image-Turbo UI部署案例：Python启动服务+浏览器调用完整指南

Z-Image-Turbo_UI界面是一个简洁直观的图形化操作平台，专为图像生成任务设计。用户无需深入代码或命令行细节，即可通过可视化控件完成从参数设置到图像输出的全流程操作。界面布局清晰，包含提示词输入区、生成参数调节滑块、预览窗口以及历史记录展示区域，极大降低了AI图像生成的技术门槛，适合各类用户快速上手使用。

在浏览器中通过访问127.0.0.1:7860地址即可连接本地运行的服务，进入Z-Image-Turbo的UI操作界面。该地址对应的是Gradio框架默认启动的本地服务端口，只要后端服务正常运行，用户就可以像使用网页应用一样进行交互式图像生成。整个过程无需额外配置网络或安装插件，真正实现“一键启动、即开即用”。

1. Z-Image-Turbo 模型在 UI 界面中使用

1.1 启动服务加载模型

要使用Z-Image-Turbo的UI功能，首先需要在本地环境中启动服务并加载模型。这一步通过执行Python脚本完成：

python /Z-Image-Turbo_gradio_ui.py

当命令行输出如下图所示的日志信息时，表示模型已成功加载，并且Gradio服务正在监听本地端口：

通常你会看到类似Running on local URL: http://127.0.0.1:7860的提示，这意味着服务已经就绪，接下来可以通过浏览器访问UI界面开始生成图像。

注意：确保你的运行环境已安装所需依赖库（如gradio、torch等），否则脚本可能无法正常启动。若出现模块缺失错误，请根据提示使用pip安装相应包。

2. 访问UI界面

2.1 方法一：手动输入地址访问

最直接的方式是在任意现代浏览器（Chrome、Edge、Firefox等）中输入以下地址：

http://localhost:7860/

回车后即可打开Z-Image-Turbo的Web操作界面。页面加载完成后，你会看到完整的UI组件，包括文本输入框、分辨率选择、采样步数调节、生成按钮和实时预览区域。

你可以在此输入描述性文字（prompt），例如：“一只坐在树上的橘猫，阳光洒落，写实风格”，然后调整相关参数，点击“生成”按钮，系统将在几秒内返回一张符合描述的高质量图像。

2.2 方法二：点击链接快速跳转

如果你是在终端或Jupyter环境中运行脚本，Gradio通常会自动生成一个可点击的HTTP链接。如下图所示：

只需按住Ctrl键（Mac用户可用Cmd键）并单击该链接，系统将自动唤起默认浏览器并跳转至http://127.0.0.1:7860页面。这是开发调试阶段最便捷的访问方式，尤其适用于远程服务器或云环境下的部署场景。

小贴士：如果是在远程服务器上运行服务，默认只允许本地回环访问。如需外部设备访问，可在启动脚本中添加--share参数或修改Gradio的启动配置启用公网穿透。

3. 历史生成的图片查看

每次通过UI界面生成的图像都会自动保存到指定目录，便于后续查阅或导出使用。默认情况下，所有输出图片存储在以下路径：

~/workspace/output_image/

你可以通过命令行查看当前已生成的历史图片列表：

ls ~/workspace/output_image/

执行该命令后，终端将列出所有保存的图像文件名，格式通常为时间戳命名（如20250405_142312.png），方便你按时间顺序追溯生成结果。

此外，这些图片也可以通过SFTP工具下载到本地，或在服务器上进一步处理（如批量压缩、分类归档等）。对于希望构建个人作品集或做效果对比的用户来说，这一功能非常实用。

4. 历史生成图片的删除管理

随着使用频率增加，生成的图片数量也会不断累积，占用磁盘空间。因此，定期清理无用图像是一项必要的维护操作。

4.1 进入图片存储目录

首先切换到输出目录：

cd ~/workspace/output_image/

4.2 删除单张图片

如果你只想移除某一张特定图像，可以使用以下命令：

rm -rf 要删除的单张图片名字

例如，要删除名为20250405_142312.png的图片：

rm -rf 20250405_142312.png

系统将立即永久删除该文件，请务必确认文件名准确无误后再执行。

4.3 清空所有历史图片

当你想一次性清除全部历史记录以释放空间时，可使用以下命令：

rm -rf *

此命令会删除当前目录下的所有文件和子文件夹内容，请谨慎操作。建议在执行前先备份重要图像，或改用更安全的通配符匹配方式（如rm -rf *.png）。

提醒：Linux系统下rm -rf是不可逆操作，没有回收站机制。一旦误删，数据极难恢复。建议结合ls命令先行检查目录内容，确保万无一失。

5. 总结

本文详细介绍了Z-Image-Turbo模型通过UI界面进行本地部署与使用的完整流程。从启动Python服务、浏览器访问，到图像生成、历史查看与文件管理，每一步都力求简单明了，帮助用户快速搭建属于自己的AI图像创作环境。

核心要点回顾：

• 使用python /Z-Image-Turbo_gradio_ui.py启动服务，等待日志显示服务就绪
• 浏览器访问http://localhost:7860即可进入图形化操作界面
• 支持两种访问方式：手动输入地址或点击终端中的可跳转链接
• 所有生成图片自动保存至~/workspace/output_image/目录
• 可通过ls查看历史，rm -rf删除单个或全部图片

这套方案特别适合希望避开复杂命令行、专注于创意表达的用户。无论是用于设计辅助、内容创作还是技术验证，Z-Image-Turbo的UI模式都能提供高效、稳定的使用体验。

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