DealayLomoi/zimage-base-vs-turbo-comparison

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license: apache-2.0
language:
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tags:
- z-image
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- comparison
- benchmark
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# ⚡ Z-Image Base vs Turbo 效果对比

使用相同的 prompt 和 seed，对比 [Z-Image (Base)](https://hf.co/Tongyi-MAI/Z-Image) 和 [Z-Image-Turbo](https://hf.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo) 的生成效果。

## 📊 模型信息对比

| 特性 | Z-Image (Base) | Z-Image-Turbo |
|------|:-:|:-:|
| 模型 | [Tongyi-MAI/Z-Image](https://hf.co/Tongyi-MAI/Z-Image) | [Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo](https://hf.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo) |
| 参数量 | 6B | 6B (蒸馏版) |
| 架构 | S3-DiT (单流 DiT) | S3-DiT (单流 DiT) |
| 推理步数 | 28-50 步 | **8 步** |
| CFG 引导 | ✅ (scale=3.0-5.0) | ❌ (scale=0.0) |
| 负向提示词 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 |
| 生成多样性 | ⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐ 低 |
| 视觉质量 | ⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐⭐⭐ 非常高 |
| RL 强化学习 | ❌ | ✅ (DMDR) |
| 可微调 (LoRA等) | ✅ | ❌ |
| VRAM 需求 | ~16GB+ | **≤16GB** |

## 🖼️ 并排对比

### Prompt 1: 🐆 写实摄影 / 野生动物
> A majestic snow leopard resting on a rocky mountain ledge at golden hour, with dramatic clouds and snow-capped peaks in the background, photorealistic, 8K, National Geographic style

| Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0) | Z-Image Turbo (8 steps, no CFG) |
|:---:|:---:|
|  |  |

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### Prompt 2: 👩 人像 / 中国风
> A beautiful young woman in traditional Chinese hanfu, sitting in a bamboo garden with cherry blossoms falling, soft natural lighting, portrait photography, shallow depth of field

| Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0) | Z-Image Turbo (8 steps, no CFG) |
|:---:|:---:|
|  |  |

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### Prompt 3: 🌃 赛博朋克 / 电影感
> A cyberpunk city street at night, neon signs in Chinese and English, rain-soaked reflections on the road, a lone figure with an umbrella walking away, cinematic atmosphere, blade runner style

| Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0) | Z-Image Turbo (8 steps, no CFG) |
|:---:|:---:|
|  |  |

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### Prompt 4: ☕ 插画 / 水彩风
> A cozy café interior with warm lighting, a steaming cup of latte art on a wooden table, bookshelves in the background, watercolor painting style, soft pastel colors

| Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0) | Z-Image Turbo (8 steps, no CFG) |
|:---:|:---:|
|  |  |

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## 📋 生成参数

| 参数 | Base 设置 | Turbo 设置 |
|------|-----------|-----------|
| 分辨率 | 1024×1024 | 1024×1024 |
| 种子 (Seed) | 42 | 42 |
| 推理步数 | 30 | 8 |
| Guidance Scale | 4.0 | 0.0 |
| 负向提示词 | "" (空) | 不支持 |
| 推理后端 | fal-ai | fal-ai |

## 🎮 在线体验

| 模型 | 在线 Demo | Playground |
|------|-----------|-----------|
| Z-Image Base | [🤗 Space](https://huggingface.co/spaces/Tongyi-MAI/Z-Image) | [🎮 Playground](https://hf.co/playground?modelId=Tongyi-MAI/Z-Image) |
| Z-Image Turbo | [🤗 Space](https://huggingface.co/spaces/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo) | [🎮 Playground](https://hf.co/playground?modelId=Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo) |

## 📝 总结

### 🏆 各维度对比

| 维度 | 赢家 | 说明 |
|------|------|------|
| **推理速度** | 🥇 Turbo | 8 步 vs 30-50 步，H800 上亚秒级推理 |
| **视觉质量** | 🥇 Turbo | DMDR 优化，细节更丰富锐利 |
| **生成多样性** | 🥇 Base | 未蒸馏，不同 seed 差异更大 |
| **可控性** | 🥇 Base | 支持 CFG + 负向提示词 |
| **可微调** | 🥇 Base | LoRA / ControlNet 基座 |
| **部署成本** | 🥇 Turbo | 16GB VRAM 即可 |
| **文字渲染** | 🥇 Turbo | 中英双语更准确 |

### 💡 选择建议

| 场景 | 推荐 |
|------|------|
| 日常使用、快速出图 | **Turbo** |
| 产品级部署、实时生成 | **Turbo** |
| 创意探索、多样性需求 | **Base** |
| 精细控制、负向提示 | **Base** |
| LoRA/ControlNet 开发 | **Base** |
| 消费级显卡 (≤16GB) | **Turbo** |

## 📜 参考

- [Z-Image Paper](https://arxiv.org/abs/2511.22699)
- [Decoupled-DMD](https://arxiv.org/abs/2511.22677)
- [DMDR](https://arxiv.org/abs/2511.13649)