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Z-Image-Turbo API调用教程：Python集成实现批量图像生成

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

本文为开发者量身打造：深入解析如何通过 Python 脚本调用本地部署的 Z-Image-Turbo 模型 API，实现自动化、可编程的批量图像生成。适用于需要将 AI 图像生成功能集成到业务系统中的场景。

运行截图

教程目标与适用读者

本教程属于D. 教程指南类（Tutorial-Style），旨在帮助具备基础 Python 编程能力的开发者：

• ✅ 掌握 Z-Image-Turbo 的本地 API 调用方式
• ✅ 实现多提示词、多参数组合的批量图像生成
• ✅ 将图像生成能力嵌入自动化流程或后端服务

前置知识要求： - 熟悉 Python 基础语法 - 了解函数与文件操作 - 已成功部署并运行Z-Image-Turbo WebUI

环境准备：确保服务正常运行

在开始调用 API 之前，必须先启动本地 WebUI 服务。

启动命令（推荐使用脚本）

bash scripts/start_app.sh

或手动激活环境并启动：

source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate torch28 python -m app.main

验证服务状态

服务启动后，终端应输出类似信息：

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

此时可通过浏览器访问http://localhost:7860确认界面正常加载。

重要提示：API 调用依赖于后台服务持续运行，请勿关闭该终端窗口。

核心概念：理解内部 API 调用机制

虽然 Z-Image-Turbo 提供的是 WebUI 界面，但其底层基于 FastAPI 构建，支持直接调用核心生成模块。

关键模块路径

from app.core.generator import get_generator

该模块暴露了generate()方法，是实现程序化调用的核心接口。

generate()函数签名说明

| 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| |prompt| str | 正向提示词（必填） | |negative_prompt| str | 负向提示词（可选） | |width| int | 图像宽度（512–2048） | |height| int | 图像高度（512–2048） | |num_inference_steps| int | 推理步数（1–120） | |seed| int | 随机种子（-1 表示随机） | |num_images| int | 单次生成数量（1–4） | |cfg_scale| float | CFG 引导强度（1.0–20.0） |

返回值：(output_paths, gen_time, metadata)
-output_paths: 生成图像的本地保存路径列表
-gen_time: 生成耗时（秒）
-metadata: 包含参数和模型信息的字典

手把手实现：编写第一个批量生成脚本

我们将创建一个独立的 Python 脚本，用于根据预设提示词列表批量生成图像。

Step 1：创建项目结构

mkdir z-image-batch cd z-image-batch touch batch_generator.py

Step 2：编写完整可运行代码

# batch_generator.py import os import time from datetime import datetime from app.core.generator import get_generator # 初始化生成器（全局仅需一次） generator = get_generator() # 定义任务列表：每个任务包含提示词和参数配置 TASKS = [ { "prompt": "一只可爱的橘色猫咪，坐在窗台上，阳光洒进来，温暖的氛围，高清照片", "negative_prompt": "低质量，模糊，扭曲，多余的手指", "width": 1024, "height": 1024, "steps": 40, "cfg": 7.5, "num_images": 1, "seed": -1 }, { "prompt": "壮丽的山脉日出，云海翻腾，金色阳光洒在山峰上，油画风格，色彩鲜艳", "negative_prompt": "模糊，灰暗，低对比度", "width": 1024, "height": 576, "steps": 50, "cfg": 8.0, "num_images": 2, "seed": -1 }, { "prompt": "动漫少女，粉色长发，蓝色眼睛，樱花飘落，教室背景，赛璐璐风格", "negative_prompt": "低质量，扭曲，畸形", "width": 576, "height": 1024, "steps": 40, "cfg": 7.0, "num_images": 1, "seed": 12345 # 固定种子用于复现 } ] def run_batch_generation(tasks): """执行批量图像生成任务""" print(f"【{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}】开始批量生成任务...") total_start_time = time.time() results = [] for idx, task in enumerate(tasks, start=1): print(f"\n--- 任务 {idx}/{len(tasks)} 开始 ---") print(f"提示词: {task['prompt'][:50]}...") try: start_time = time.time() # 调用生成接口 output_paths, gen_time, metadata = generator.generate( prompt=task["prompt"], negative_prompt=task["negative_prompt"], width=task["width"], height=task["height"], num_inference_steps=task["steps"], seed=task["seed"], num_images=task["num_images"], cfg_scale=task["cfg"] ) end_time = time.time() actual_duration = end_time - start_time # 记录结果 result = { "task_id": idx, "prompt": task["prompt"], "output_paths": output_paths, "gen_time": gen_time, "actual_duration": round(actual_duration, 2), "metadata": metadata } results.append(result) print(f"✅ 生成完成！耗时 {actual_duration:.2f}s，输出 {len(output_paths)} 张图像") for path in output_paths: print(f" → {path}") except Exception as e: print(f"❌ 任务 {idx} 执行失败: {str(e)}") continue total_duration = time.time() - total_start_time print(f"\n【全部任务完成】总耗时: {total_duration:.2f}s") return results if __name__ == "__main__": # 检查输出目录是否存在 if not os.path.exists("./outputs"): os.makedirs("./outputs") # 执行批量生成 results = run_batch_generation(TASKS) # 输出统计摘要 total_images = sum(len(r["output_paths"]) for r in results) print(f"\n📊 总结：共完成 {len(results)} 个任务，生成 {total_images} 张图像")

代码逐段解析

1. 导入核心模块

from app.core.generator import get_generator

这是调用本地模型的关键入口。注意：此脚本需与 Z-Image-Turbo 项目共享 Python 环境。

2. 定义任务队列TASKS

采用字典列表形式组织多个生成任务，便于扩展和管理。每个任务可独立设置尺寸、风格、数量等参数。

3. 封装run_batch_generation()函数

• 添加异常捕获防止单个任务失败中断整体流程
• 打印详细日志便于调试
• 记录实际运行时间（包含排队等待开销）

4. 支持固定种子复现结果

如第三个任务设置了seed=12345，可确保每次运行都生成相同内容，适合测试或版本控制。

进阶技巧：提升效率与灵活性

技巧 1：动态读取提示词文件（CSV/JSON）

避免硬编码，从外部文件加载任务：

import json def load_tasks_from_json(filename): with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f: return json.load(f) # 使用方式 # TASKS = load_tasks_from_json("prompts.json")

prompts.json 示例：

[ { "prompt": "未来城市夜景，霓虹灯闪烁，飞行汽车穿梭", "negative_prompt": "模糊，低分辨率", "width": 1024, "height": 1024, "steps": 50, "cfg": 8.5, "num_images": 1, "seed": -1 } ]

技巧 2：添加延迟控制，避免资源争抢

当生成任务较多时，可加入间隔防止 GPU 内存溢出：

import random # 在每轮任务后暂停 1~3 秒 time.sleep(random.uniform(1, 3))

技巧 3：自动归档按主题分类

根据提示词关键词自动创建子目录保存图像：

import re def create_category_dir(prompt): keywords = ["猫咪", "风景", "动漫", "产品"] for kw in keywords: if kw in prompt: dir_name = f"./outputs/{kw}" os.makedirs(dir_name, exist_ok=True) return dir_name return "./outputs/other" # 使用 os.rename 或 shutil.move 移动文件

常见问题与解决方案

❌ 问题 1：ImportError: No module named 'app'

原因：当前 Python 环境无法找到app模块。

解决方法： - 将脚本放在 Z-Image-Turbo 项目根目录下运行 - 或添加项目路径到sys.path：

import sys import os sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

❌ 问题 2：CUDA Out of Memory

现象：生成中途崩溃，报显存不足。

优化建议： - 降低图像尺寸（如 1024→768） - 减少num_images至 1 - 分批执行任务，增加间隔时间 - 升级 GPU 或使用 CPU 模式（性能大幅下降）

❌ 问题 3：首次生成极慢（2–4分钟）

解释：这是正常现象。首次调用会触发模型从磁盘加载至 GPU 显存。

应对策略： - 在服务启动后预热一次空生成：

generator.generate(prompt="a", width=512, height=512, num_inference_steps=1, num_images=1)

• 后续生成即可保持高速响应

实际应用场景举例

场景 A：电商商品图批量生成

输入一批产品描述，自动生成宣传图：

"简约白色陶瓷咖啡杯，木质桌面，晨光照射" "黑色运动鞋，城市街头，动态抓拍感"

配合不同背景、角度提示词，快速产出素材库。

场景 B：社交媒体内容自动化

定时生成每日壁纸、头图，发布至公众号/微博/Twitter。

结合 cron 定时任务：

# 每天早上8点执行 0 8 * * * cd /path/to/z-image-batch && python batch_generator.py

场景 C：A/B 测试视觉方案

对同一主题生成多种风格变体，用于用户偏好测试：

• 风格对比：水彩vs油画vs摄影
• 色调对比：暖色vs冷色vs黑白
• 构图对比：横版vs竖版

最佳实践建议

| 实践项 | 推荐做法 | |--------|----------| |环境隔离| 使用 Conda 创建独立环境torch28| |错误处理| 添加 try-except 和日志记录 | |资源监控| 观察nvidia-smi显存占用 | |输出管理| 按日期/类别建立子目录归档 | |参数调优| 先小规模测试再批量运行 | |元数据保存| 保留metadata用于追溯 |

学习路径建议

掌握本教程后，可进一步探索：

1. 封装为 REST API：使用 Flask/FastAPI 包装成标准 HTTP 接口
2. 对接数据库：从 MySQL/MongoDB 读取任务指令
3. 集成消息队列：使用 RabbitMQ/Kafka 实现异步任务调度
4. 构建前端控制台：开发简易 UI 提交生成请求
5. 模型微调：基于 DiffSynth Studio 微调专属风格模型

资源推荐

• 📚 DiffSynth Studio GitHub
• 🧠 ModelScope Z-Image-Turbo 模型页
• 📘 Stable Diffusion Prompt Engineering Guide（通用技巧参考）
• 💬 技术支持微信：312088415（科哥）

祝您在 AI 图像生成的道路上创作无限可能！