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Z-Image-Turbo安装包获取指南：GitHub与ModelScope双通道

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

获取Z-Image-Turbo安装包的完整路径

Z-Image-Turbo 是基于阿里通义实验室发布的先进图像生成技术，由开发者“科哥”进行深度二次优化后推出的高性能 WebUI 图像生成工具。该模型在推理速度、图像质量与中文提示理解能力方面均有显著提升，支持本地部署和一键启动，适用于创意设计、内容创作、AI艺术探索等多类场景。

由于项目涉及模型权重与推理框架代码两大部分，完整的安装包需通过GitHub + ModelScope 双平台协同获取。以下是详细的获取与配置流程。

📦 安装包组成结构说明

Z-Image-Turbo 的完整运行环境由以下两个核心部分构成：

| 组件 | 来源 | 内容 | |------|------|------| |主程序代码 & WebUI 框架| GitHub | 包含app/,scripts/,config.yaml等可执行文件 | |预训练模型权重（Model Weights）| ModelScope | 包括扩散模型、VAE、Tokenizer 等参数文件 |

⚠️重要提示：因模型文件体积较大（通常超过5GB），且受版权保护，不能直接托管于GitHub仓库中。因此必须分别从两个平台下载并整合。

第一步：从 GitHub 获取主程序代码

GitHub 提供了完整的项目框架、WebUI界面逻辑、API接口及启动脚本。

访问项目仓库

前往官方开源地址：

https://github.com/K-Ge/Z-Image-Turbo-WebUI

这是由“科哥”维护的二次开发版本，相较于原始模型更注重用户体验与本地化适配。

克隆项目到本地

git clone https://github.com/K-Ge/Z-Image-Turbo-WebUI.git cd Z-Image-Turbo-WebUI

目录结构概览

Z-Image-Turbo-WebUI/ ├── app/ # 核心应用模块（Flask + DiffSynth） ├── scripts/ # 启动/依赖管理脚本 │ └── start_app.sh # 推荐使用的启动脚本 ├── outputs/ # 自动生成图像的保存目录 ├── models/ # 【需手动创建】存放模型权重 ├── config.yaml # 配置文件（可自定义端口、设备等） └── requirements.txt # Python依赖列表

✅ 建议：首次克隆后立即创建models/文件夹用于后续模型放置。

第二步：从 ModelScope 下载模型权重

ModelScope（魔搭）是阿里云旗下的模型开放平台，Z-Image-Turbo 的原始模型发布于此。

访问模型主页

打开 ModelScope 上的官方模型页面：

https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

此为阿里通义团队发布的Z-Image-Turbo 基础版模型，支持文生图任务，具备高分辨率输出能力和强提示词理解力。

登录账号并授权下载

1. 使用支付宝或钉钉扫码登录 ModelScope 账户
2. 在模型页面点击【同意并下载】按钮
3. 接受模型使用协议（非商用用途免费）

下载方式选择

方式一：网页直连下载（适合小文件测试）

适用于仅试用基础组件的小型 checkpoint 文件（如 VAE 解码器），可通过浏览器直接点击下载。

方式二：命令行下载（推荐，支持大文件）

使用modelscopeCLI 工具批量拉取完整模型：

# 安装 modelscope 客户端 pip install modelscope # 拉取 Z-Image-Turbo 主模型 from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis, model='Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo').model

或者使用命令行导出：

modelscope download --model Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo --local_dir ./models/z-image-turbo-base

这将把所有权重文件保存至本地./models/z-image-turbo-base/目录。

第三步：整合代码与模型

完成双通道获取后，需将模型文件正确放入项目目录。

移动模型文件

确保你的最终目录结构如下：

Z-Image-Turbo-WebUI/ └── models/ └── z-image-turbo-base/ ├── config.json ├── diffusion_pytorch_model.bin ├── tokenizer/ ├── text_encoder/ └── vae/

🔍 注意：若模型命名不一致，请检查config.yaml中的model_path是否指向正确的子目录。

修改配置文件（可选）

编辑根目录下的config.yaml，确认关键参数：

model: model_path: "./models/z-image-turbo-base" # 模型路径 device: "cuda" # 使用GPU加速 dtype: "float16" # 半精度节省显存 server: host: "0.0.0.0" port: 7860 # WebUI访问端口

第四步：环境配置与依赖安装

Z-Image-Turbo 基于 PyTorch 和 DiffSynth 构建，需特定 Python 环境支持。

创建 Conda 虚拟环境（推荐）

# 初始化 conda（如未配置） source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh # 创建独立环境 conda create -n torch28 python=3.10 conda activate torch28 # 安装 PyTorch（根据CUDA版本调整） pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装项目依赖

pip install -r requirements.txt

常见依赖包括： -diffsynth-studio>=0.3.0-gradio>=3.40.0-transformers-safetensors-numpy,Pillow

第五步：启动服务并验证安装

一切准备就绪后，即可启动 WebUI。

启动命令（两种方式）

# 推荐：使用封装脚本自动加载环境 bash scripts/start_app.sh

或手动执行：

conda activate torch28 python -m app.main

验证输出日志

成功启动后应看到类似信息：

================================================== 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

此时可在浏览器打开http://localhost:7860查看界面。

常见问题与解决方案

❌ 问题1：模型无法加载，报错FileNotFoundError

原因分析： - 模型路径错误 - 权重文件缺失或未完全下载

解决方法： 1. 检查models/z-image-turbo-base/是否包含diffusion_pytorch_model.bin2. 确认config.yaml中路径无拼写错误 3. 使用modelscope download重新拉取模型

❌ 问题2：显存不足（CUDA Out of Memory）

典型表现： - 生成失败 - 日志显示RuntimeError: CUDA out of memory

优化建议： 1. 将图像尺寸从1024×1024降至768×7682. 设置dtype: float16或启用--enable_xformers（如有支持） 3. 关闭其他占用 GPU 的程序

💡 提示：Z-Image-Turbo 对显存要求约为： - 1024×1024：≥8GB VRAM - 768×768：≥6GB VRAM - 512×512：≥4GB VRAM

❌ 问题3：端口被占用或无法访问 WebUI

排查步骤：

# 查看 7860 端口是否已被占用 lsof -ti:7860 # 若有进程占用，终止它 kill -9 $(lsof -ti:7860) # 或修改 config.yaml 更换端口 port: 7861

同时确认防火墙未阻止本地回环访问。

❌ 问题4：中文提示词效果差

尽管 Z-Image-Turbo 支持中文输入，但部分语义仍依赖英文 tokenization。

改善策略： - 在提示词末尾添加英文风格关键词，例如：一只可爱的橘猫，坐在窗台上，阳光明媚，高清照片风格，warm lighting, high detail, realistic photo- 使用混合中英描述增强语义对齐

双平台优势对比：GitHub vs ModelScope

| 维度 | GitHub | ModelScope | |------|--------|------------| |内容类型| 代码、文档、脚本 | 模型权重、评测、在线体验 | |更新频率| 高（每日提交） | 中（按版本发布） | |社区互动| Issues / PR / Discussions | 问答区 / 模型广场评论 | |下载速度| 依赖网络代理（海外节点） | 国内CDN加速，速度快 | |权限控制| 开源协议（MIT） | 商业使用需授权 | |适用人群| 开发者、二次开发用户 | 研究者、终端使用者 |

✅最佳实践：结合两者优势——用 GitHub 获取最新功能迭代，用 ModelScope 获取稳定模型版本。

如何参与贡献与反馈

该项目鼓励社区共建：

在 GitHub 上你可以：

• 提交 Issue 报告 Bug
• Fork 并提交 PR 添加新功能（如 LoRA 支持、ControlNet 集成）
• 编写文档改进用户体验

在 ModelScope 上你可以：

• 给模型打星收藏
• 发布自己的生成案例作为“作品集”
• 参与官方组织的 AI 创作挑战赛

总结：高效获取 Z-Image-Turbo 的三大要点

🎯核心结论总结

1. 双源协同是关键
   必须同时从 GitHub 获取代码、从 ModelScope 获取模型，缺一不可。

2. 环境隔离保稳定
   使用 Conda 创建独立环境，避免依赖冲突导致启动失败。

3. 配置校验不可少
   启动前务必检查model_path、device和端口设置，减少调试时间。

扩展阅读与资源推荐

• 官方文档：DiffSynth Studio 文档
• 同类项目对比：Stable Diffusion WebUI, Fooocus, ComfyUI
• 进阶教程：如何为 Z-Image-Turbo 添加 LoRA 微调支持
• 性能优化：使用 TensorRT 加速推理（适用于 NVIDIA GPU 用户）

祝您顺利部署 Z-Image-Turbo，开启高速 AI 图像创作之旅！