Z-Image

Z-Image는 효율적인 8-Step 추론 아키텍처를 적용한 경량 이미지 생성 도구입니다. 소비자용 GPU에서도 빠르고 고품질인 AI 이미지를 생성하면서 연산 비용을 크게 줄입니다.

1 크레딧 = 이미지 1장 가입 시 10 크레딧 기본 비공개

생성, 리믹스, 다듬기를 한곳에서

먼저 간단하게 시작하고 필요할 때만 정밀 제어를 여세요.

0/1500

무료 프롬프트는 1500자까지 지원합니다. 크레딧 팩을 구매하면 4000자까지 사용할 수 있습니다.

로그인하고 잠금 해제

스타일 프리셋

스타일을 미리 확인하세요. 프리셋은 무료이며 생성할 때만 크레딧을 사용합니다.

이미지 크기

1 크레딧 = 표준 이미지 1장 다운로드는 항상 무료
로그인하고 무료 크레딧 10개를 받으세요.

오늘 무엇을 만들고 싶나요?

자주 쓰는 창작 목표에 맞춘 실용적인 시작점입니다.

중국어 텍스트 포스터

중영 제목, 간판, 캠페인 레이아웃을 정확하게 표현합니다.

제품 사진

깔끔한 이커머스 이미지와 프리미엄 스튜디오 캠페인.

에디토리얼 인물

카메라, 조명, 구도를 세밀하게 제어한 연출 인물 사진.

소셜 캠페인

플랫폼 비율과 명확한 타이포 계층에 맞춘 세로형 소재.

결과 이미지는 끝이 아니라 다음 단계의 시작

저장된 이미지의 프롬프트, 크기, Seed, 크레딧 비용과 원본 참조를 다음 작업에 그대로 이어갑니다.

01

생성

첫 방향 만들기

02

리믹스

결과를 참조로 사용

03

다듬기

변화 정도 제어

04

리프레임

구도를 새 비율에 맞추기

05

다운로드

무료로 내보내기

지금 가능한 기능과 다음 기능을 한눈에

크레딧 가격 보기

텍스트 이미지 생성

사용 가능

심플/고급 모드와 시각적 스타일 프리셋.

1 크레딧

이미지 리믹스

사용 가능

비공개 참조 이미지를 향상, 보정, 스타일 변경 또는 재구성.

1 크레딧

프롬프트 빌더

사용 가능

사실감, 카메라, 조명, 구도와 정확한 문구를 추가.

무료

HD 향상

사용 가능

이미지 계보를 유지하며 결과를 계속 향상.

1 크레딧

배경 제거

다음

제품과 에셋용 투명 PNG 출력.

1 크레딧

인페인트 캔버스

사용 가능

마스크를 칠해 선택한 영역만 교체.

4 크레딧

만들기 시작

ControlNet

다음

참조 이미지로 자세, 깊이 또는 윤곽 제어.

3 크레딧

빠를 뿐만 아니라, 완전히 진화했습니다

경량 모델과 거대 모델 사이의 간극을 메우며, Z-Image-Turbo는 속도, 품질, 사용성 사이의 완벽한 균형을 찾았습니다.

네이티브 이중 언어 지원

Qwen 3.4B LLM을 두뇌로 탑재했습니다. 더 이상 한자 깨짐이 없습니다. 서예, 간판, 복잡한 중국어 타이포그래피도 정밀하게 렌더링합니다.

S3-DiT 단일 스트림

급진적인 아키텍처 혁신. 텍스트와 이미지 토큰을 GPT-4와 유사하게 일관되게 처리하여 모든 파라미터를 생성과 이해에 동시에 활용합니다.

Apache 2.0 라이선스

진정한 오픈 소스의 자유. Flux.1의 상업적 제한과 달리 상업적 사용, 수정, 통합이 자유롭습니다. 스타트업과 게임 스튜디오에 이상적입니다.

6B 파라미터 황금 밸런스
8 Steps 추론 단계 Decoupled-DMD
Qwen 3.4B 텍스트 인코더 네이티브 이중 언어
12GB VRAM 요구량 양자화 불필요

S3-DiT: 모달 장벽을 허물다

기존 모델은 "이중 스트림" 아키텍처를 사용합니다. Z-Image-Turbo는 확장 가능한 단일 스트림 확산 트랜스포머 (S3-DiT)를 채택했습니다.

  • 통합 입력 스트림: 텍스트 토큰과 이미지 레이턴트를 직접 연결.
  • 전체 파라미터 상호작용: 모든 Transformer 레이어에서 깊은 텍스트-이미지 주의 계산 수행.
  • Decoupled-DMD: 추론을 단 8단계로 압축하는 핵심 알고리즘.
  • CFG 향상: 높은 CFG 값 없이도 선명한 이미지를 얻기 위해 독립적으로 최적화된 유도 신호.
Architecture_v1.0
Text Token
+
Img Latent
Unified Transformer Block Self-Attention (All-to-All)
High-Fidelity Output (8 Steps)

왜 Z-Image-Turbo인가?

성능, 비용, 생태계 사이의 최적의 솔루션을 제공합니다.

지표Z-Image-TurboFlux.1 (Dev)SDXL Base
파라미터6B (균형)12B (거대)2.6B
VRAM 요구량12GB (네이티브 BF16)24GB+ (또는 양자화)8GB
단계8 단계 (증류)20-50 단계20-50 단계
텍스트 인코더Qwen 3.4B (이중언어)T5 + CLIPOpenCLIP
타이포그래피⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 완벽⭐️⭐️ 미흡⭐️ 깨짐
라이선스Apache 2.0비상업용OpenRAIL++
장당 비용API $0.005부터높음낮음

소비자 하드웨어의 축복

6B 파라미터 규모와 8단계 증류 기술 덕분에 Z-Image-Turbo는 RTX 3090/4090 등에서 2~3초 만에 생성이 가능합니다. 기업용 H800에서는 1초 미만의 반응속도가 현실이 됩니다.

Nvidia H800 (Enterprise) < 1 s
RTX 4090 (Consumer High-End) ~ 2.5 s
Flux.1 Dev (RTX 4090) ~ 10 s+

빠른 시작

# Diffusers로 빠른 로드

from diffusers import DiffusionPipeline

import torch


# 8-Step Turbo 모델 로드

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(

  "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",

  torch_dtype=torch.bfloat16

).to("cuda")


# 이미지 생성

image = pipe(

  prompt="사이버펑크 탐정, 비 오는 밤, 네온사인, "통이 연구소"라고 쓰여진 간판",

  num_inference_steps=8,

  guidance_scale=1.0 # 증류 모델은 높은 CFG 불필요

).images[0]

자주 묻는 질문

모델 배포, 사용 및 라이선스에 관한 질문.

GPU 요구 사항은?

네이티브 정밀도(BF16) 실행 시 16GB VRAM(RTX 4080/3090) 이상을 권장합니다. GGUF/NF4 양자화 버전을 사용하면 8GB VRAM 카드(RTX 3060)에서도 품질 손실을 최소화하며 원활하게 실행됩니다.

상업적으로 사용할 수 있나요?

네, 가능합니다. Z-Image-Turbo는 허용적인 Apache 2.0 라이선스를 사용합니다. 수수료 없이 상업용 제품에 자유롭게 사용할 수 있습니다.

중국어 프롬프트는 어떻게 작성하나요?

자연스럽게 채팅하듯 작성하면 됩니다. Qwen 3.4B 덕분에 복잡한 문장도 이해합니다. 특정 텍스트를 생성하려면 따옴표로 묶어주세요.

ComfyUI / WebUI 지원 여부?

네. ComfyUI는 출시 즉시 지원되었습니다(최신 업데이트 필요). Automatic1111 WebUI 지원도 개발 브랜치에 있으며 곧 병합될 예정입니다.

Flux.1 대비 장점은?

Z-Image-Turbo는 효율성사용성 문제를 해결합니다. Flux가 극한의 화질에 강점이 있다면, Z-Image는 3배 빠르고 VRAM을 절반만 사용하며 중국어 지원이 훨씬 뛰어납니다.