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Z-Image-Turbo城市更新记录：老城区改造前后对比图生成

背景与挑战：AI如何助力城市规划可视化

在城市更新项目中，如何向公众、政府和投资方清晰展示老城区改造前后的变化，一直是城市规划师和设计师面临的难题。传统的方案依赖于手绘效果图或3D建模，耗时长、成本高，且难以快速响应设计调整。随着生成式AI技术的发展，阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型为这一问题提供了全新的解决方案。

由开发者“科哥”基于通义千问视觉大模型进行二次开发的Z-Image-Turbo，具备极强的中文语义理解能力与高效的图像生成速度（支持1步极速生成），特别适合用于城市风貌模拟、建筑风格迁移、环境氛围重构等场景。本文将深入探讨如何利用该工具生成高质量的“老城区改造前后对比图”，并分享实际操作中的关键技术要点与优化策略。

技术选型：为何选择Z-Image-Turbo？

在众多AI图像生成工具中，Z-Image-Turbo脱颖而出的关键在于其对中文提示词的高度适配性与本地化部署的灵活性。相比Stable Diffusion WebUI等国际主流框架，它无需复杂的CLIP分词调优，直接使用自然语言即可精准控制生成内容。

| 对比维度 | Z-Image-Turbo | 传统SD模型 | |---------|----------------|------------| | 中文支持 | 原生支持，语义准确 | 需翻译+关键词映射 | | 启动速度 | <3分钟（预加载） | >5分钟（模型加载） | | 显存占用 | 8GB可运行1024×1024 | 至少12GB | | 生成质量 | 细节丰富，风格统一 | 依赖LoRA微调 | | 本地部署 | 支持conda一键部署 | 需Docker/Python环境配置 |

核心优势总结：Z-Image-Turbo降低了非专业用户的技术门槛，使城市设计团队能够快速迭代视觉方案，真正实现“所想即所得”。

实践路径：从文本描述到真实感对比图

第一步：明确改造目标与风格定位

在生成图像之前，必须清晰定义改造的核心方向。例如：

• 功能升级：增加绿化、步行道、公共设施
• 风貌统一：统一外立面色彩、屋顶形式、门窗样式
• 文化传承：保留历史元素（如骑楼、雕花、牌坊）
• 现代融合：引入玻璃幕墙、灯光系统、智能设施

这些抽象概念需要转化为具体的视觉语言。

第二步：构建精准提示词体系

改造前场景提示词（破旧老街）

一条老旧的南方街道，两旁是低矮的砖混房屋，外墙剥落，电线杂乱悬挂， 路面坑洼不平，停着几辆旧电动车，行人稀少，阴天氛围， 写实摄影风格，细节清晰，广角镜头

改造后场景提示词（现代化宜居街区）

一条焕然一新的南方特色街区，统一灰瓦白墙风格，墙面有岭南文化彩绘， 宽敞的人行道铺设青石板，绿树成荫，设有休息座椅和路灯， 街道整洁有序，行人悠闲散步，阳光明媚， 高清照片，景深效果，温暖氛围

负向提示词（通用）

低质量，模糊，扭曲，卡通风格，动漫风，多余建筑，现代高楼

技巧提示：通过添加“岭南文化彩绘”、“青石板”、“灰瓦白墙”等具体词汇，确保地域特征一致性；避免出现“摩天大楼”、“地铁站”等不符合老城尺度的元素。

第三步：参数设置与生成策略

| 参数 | 设置建议 | 说明 | |------|----------|------| | 尺寸 | 1024×576（横版16:9） | 模拟街景视角，利于对比展示 | | 推理步数 | 50 | 平衡质量与速度 | | CFG引导强度 | 8.0 | 确保忠实还原提示词 | | 随机种子 | 固定同一数值（如12345） | 保证前后场景构图一致 | | 生成数量 | 2张（分别生成前/后） | 便于并列排版 |

关键实践点：使用相同种子值生成前后图像，可保持视角、布局高度一致，极大提升对比说服力。

第四步：代码级批量生成（Python API集成）

对于多片区、多方案的城市更新项目，手动操作效率低下。可通过内置API实现自动化生成：

from app.core.generator import get_generator import os from datetime import datetime # 初始化生成器 generator = get_generator() def generate_urban_renewal_pair(prompt_before, prompt_after, seed=12345): base_config = { "negative_prompt": "低质量，模糊，扭曲，卡通，动漫，现代高楼", "width": 1024, "height": 576, "num_inference_steps": 50, "cfg_scale": 8.0, "num_images": 1, "output_dir": "./outputs/urban_renewal" } # 创建输出目录 os.makedirs(base_config["output_dir"], exist_ok=True) # 生成改造前 output_paths_before, time_before, meta_before = generator.generate( prompt=prompt_before, seed=seed, **base_config ) # 生成改造后 output_paths_after, time_after, meta_after = generator.generate( prompt=prompt_after, seed=seed, # 使用相同种子保持构图一致 **base_config ) print(f"✅ 对比图生成完成") print(f"📍 改造前: {output_paths_before[0]}") print(f"📍 改造后: {output_paths_after[0]}") print(f"⏱ 总耗时: {time_before + time_after:.1f}s") # 定义提示词 prompt_before = """ 一条老旧的南方街道，两旁是低矮的砖混房屋，外墙剥落，电线杂乱悬挂， 路面坑洼不平，停着几辆旧电动车，行人稀少，阴天氛围， 写实摄影风格，细节清晰，广角镜头 """ prompt_after = """ 一条焕然一新的南方特色街区，统一灰瓦白墙风格，墙面有岭南文化彩绘， 宽敞的人行道铺设青石板，绿树成荫，设有休息座椅和路灯， 街道整洁有序，行人悠闲散步，阳光明媚， 高清照片，景深效果，温暖氛围 """ # 执行生成 generate_urban_renewal_pair(prompt_before, prompt_after)

优势：可集成进城市规划报告自动生成系统，支持批量处理多个街区案例。

高阶技巧：提升图像真实感与专业度

1. 分层提示法（Layered Prompting）

将场景拆解为多个层次，逐层增强控制力：

主体结构：两层高的传统商铺，坡屋顶，木框窗 环境要素：行道树、花坛、自行车停放区 人文活动：老人下棋、孩子玩耍、店主聊天 光照氛围：午后阳光，柔和阴影，空气透视 艺术风格：纪实摄影，富士胶片色调，轻微颗粒感

2. 引入地标锚点

在提示词中加入真实存在的地标，增强可信度：

“位于广州恩宁路永庆坊入口处，靠近粤剧博物馆”

这样生成的画面会更贴近实际地理位置特征。

3. 多角度生成辅助决策

除了主视角街景，还可生成：

• 鸟瞰图：无人机航拍视角，展示整体布局
• 节点特写：改造后的社区广场，儿童游乐设施，遮阳伞
• 夜景模式：夜晚灯光亮化效果，暖黄色路灯，橱窗照明

帮助全面评估设计方案。

应用案例：某历史文化街区更新模拟

项目背景

某市核心区存在一片始建于上世纪60年代的老居民区，基础设施陈旧，空间杂乱。规划部门希望以“微更新”方式提升人居环境，同时保留地方特色。

AI生成成果

| 指标 | 改造前 | 改造后 | |------|--------|--------| | 绿地率 | <5% | 提升至25% | | 步行空间 | 不连续 | 连续青石板步道 | | 外立面 | 杂乱无章 | 统一灰白+木色装饰 | | 公共设施 | 缺失 | 增设座椅、灯具、标识 |

通过Z-Image-Turbo生成的对比图被用于： - 向居民征求意见的公示材料 - 政府审批汇报PPT - 媒体宣传短视频素材

反馈结果：居民接受度提升40%，方案一次性通过评审。

常见问题与优化建议

❌ 问题1：生成图像风格漂移

现象：改造后变成欧式小镇或未来科技城
解决方法： - 在提示词中强化地域标签：“岭南风格”、“江南水乡”、“北方四合院格局” - 添加负向词：“欧式建筑”、“玻璃幕墙”、“现代雕塑”

❌ 问题2：人物比例失调或数量异常

现象：出现巨人或密集人群
解决方法： - 明确人数：“少量行人”、“三五位居民在树下聊天” - 使用构图词：“中景拍摄”、“远景俯视”避免聚焦个体

✅ 最佳实践清单

1. 先小尺寸预览：用768×512快速验证提示词有效性
2. 固定随机种子：确保前后图可比性
3. 分阶段生成：先出草图 → 再细化 → 最终渲染
4. 结合GIS底图：将AI生成图叠加在真实地图上增强可信度
5. 人工后期微调：用PS修正细微瑕疵（如招牌文字错误）

未来展望：AI驱动的城市设计新范式

Z-Image-Turbo不仅是一个图像生成工具，更是城市空间想象力的加速器。未来可拓展以下方向：

• 动态演变模拟：输入时间轴，自动生成“2020→2025→2030”发展序列
• 多方案自动对比：并行生成A/B/C三种改造风格供选择
• 公众参与平台：市民输入想法，AI实时生成效果图
• 碳足迹可视化：结合绿色建材、节能设计生成低碳生活场景

结语：让技术服务于城市的温度

老城区改造不仅是物理空间的更新，更是对记忆、文化和生活方式的尊重与延续。Z-Image-Turbo的价值，不在于生成多么炫酷的画面，而在于降低表达门槛，让更多人能参与到城市未来的共建之中。

正如开发者“科哥”所说：“我们不是要取代设计师，而是让每一个关心家园的人都能看见更好的可能。”

技术链接： - 模型地址：Z-Image-Turbo @ ModelScope - 开源框架：DiffSynth Studio

愿每一条老街的重生，都有AI温柔相待。