AI如何帮你高效使用C# String.Format
2026/1/8 13:45:34
Z-Image-Turbo学术研究引用格式规范建议
引言：为何需要标准化的学术引用格式
随着生成式AI技术在图像创作领域的广泛应用，Z-Image-Turbo作为阿里通义实验室推出的高效图像生成模型，已被广泛应用于艺术设计、创意辅助和科研实验等多个领域。特别是在其WebUI二次开发版本（由开发者“科哥”构建）发布后，社区中涌现出大量基于该工具的研究与实践案例。
然而，在学术论文、技术报告或项目文档中，如何准确、规范地引用Z-Image-Turbo及其衍生实现，目前尚缺乏统一标准。不一致的引用方式不仅影响文献的可追溯性，也可能导致知识产权归属模糊、复现困难等问题。
本文旨在提出一套适用于中英文期刊、会议论文及技术白皮书的Z-Image-Turbo 学术引用格式建议，涵盖原始模型、二次开发版本、参数配置与生成结果的完整引用链条，助力研究者提升学术表达的专业性与严谨性。
核心原则：引用应体现“可复现性”与“责任归属”
有效的学术引用不仅要标明来源，还需满足以下两个核心目标：
1. 可复现性（Reproducibility）：其他研究者能根据引用信息定位到确切的技术实现，并尽可能复现相关结果。
2. 责任归属（Attribution）：明确区分原始工作与衍生贡献，尊重原作者与二次开发者的知识产权。
因此，针对 Z-Image-Turbo 的引用需包含： - 原始模型出处（ModelScope） - 二次开发实现者信息 - 使用的具体参数配置（如提示词、CFG、步数等） - 输出图像的存储路径或哈希值（用于验证）
推荐引用格式体系
一、APA 格式（适用于社会科学类论文）
1. 原始模型引用（推荐基础引用）
Tongyi-MAI. (2025). Z-Image-Turbo: Fast image generation model [Computer software]. ModelScope. https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo2. 二次开发版本引用（含本地修改）
Ke Ge [科哥]. (2025). Z-Image-Turbo WebUI: Local deployment and UI enhancement for rapid image synthesis (Version 1.0) [Modified software]. GitHub repository. https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT🔹 注：若无公开仓库，可替换为“Personal communication”或注明“Private implementation”。
3. 图像生成结果引用（正文内标注 + 脚注）
在正文中描述图像时使用如下结构：
“生成图像见图1，基于提示词‘一只可爱的橘色猫咪……’，CFG=7.5，步数=40，尺寸=1024×1024。”
并在脚注中添加：
^1 图像由 Z-Image-Turbo v1.0（Tongyi-MAI, 2025）通过 Ke Ge（2025）开发的 WebUI 界面生成，输出文件名：
outputs_20260105143025.png，保存于本地./outputs/目录。
二、IEEE 格式（适用于工程与计算机科学类论文）
1. 原始模型引用
[1] Tongyi-MAI, "Z-Image-Turbo: Fast image generation model," ModelScope, 2025. [Online]. Available: https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo2. 二次开发实现引用
[2] K. Ge, "Z-Image-Turbo WebUI – Enhanced user interface for local AI image generation," Personal Repository, 2025. [Online]. Available: https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT3. 多图引用示例（表格形式推荐）
| 图编号 | 提示词摘要 | 参数设置 | 引用条目 | |--------|------------|----------|---------| | Fig. 1 | 橘猫窗台阳光 | 1024×1024, 40步, CFG=7.5 | [1], [2] | | Fig. 2 | 山脉日出油画风 | 1024×576, 50步, CFG=8.0 | [1], [2] | | Fig. 3 | 动漫少女教室 | 576×1024, 40步, CFG=7.0 | [1], [2] |
✅ 建议在图注中补充：“All images generated using Z-Image-Turbo WebUI (v1.0) by Ke Ge, based on Tongyi-MAI’s foundation model.”
三、LaTeX/BibTeX 推荐条目
对于使用 LaTeX 撰写论文的研究者，建议将以下条目加入.bib文件：
原始模型（BibTeX）
@software{zimageturo_original, author = {Tongyi-MAI}, title = {{Z-Image-Turbo: Fast image generation model}}, year = {2025}, publisher = {ModelScope}, version = {1.0}, url = {https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo} }二次开发版本（BibTeX）
@misc{zimageturo_webui_kege, author = {Ke Ge}, title = {{Z-Image-Turbo WebUI: Enhanced Interface for Local Deployment}}, year = {2025}, note = {Private build with custom scripts and UI improvements}, url = {https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT} }在 LaTeX 正文中引用
\usepackage{graphicx} \begin{figure}[ht] \centering \includegraphics[width=0.8\linewidth]{fig1.png} \caption{AI-generated cat image using Z-Image-Turbo~\cite{zimageturo_original,zimageturo_webui_kege}. Parameters: prompt="orange cat...", steps=40, CFG=7.5.} \label{fig:cat} \end{figure}高级引用场景：支持科研可复现性的增强方案
为了进一步提升研究透明度，我们建议在附录或补充材料中提供以下信息：
1. 生成元数据记录模板（JSON格式）
{ "model": "Z-Image-Turbo", "version": "1.0", "source": "https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", "ui_developer": "Ke Ge", "ui_repository": "https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT", "generation_params": { "prompt": "一只金毛犬，坐在草地上，阳光明媚...", "negative_prompt": "低质量，模糊，扭曲", "width": 1024, "height": 1024, "num_inference_steps": 40, "cfg_scale": 7.5, "seed": 123456789, "num_images": 1 }, "output_file": "outputs_20260105143025.png", "generation_timestamp": "2026-01-05T14:30:25Z", "hardware": "NVIDIA RTX 3090, CUDA 12.1", "software_stack": { "python": "3.10", "pytorch": "2.8", "gradio": "4.0" } }📌 建议将此 JSON 文件随论文补充材料一同提交，便于审稿人验证。
2. 图像指纹（Image Fingerprint）建议
为防止图像被篡改或误用，建议对关键生成图像计算 SHA-256 哈希值并记录：
shasum -a 256 ./outputs/outputs_20260105143025.png # 输出示例：a1b2c3d4e5f6... outputs_20260105143025.png可在图注中添加：
SHA-256: a1b2c3d4e5f6...
不同引用层级的适用场景对照表
| 引用层级 | 适用场景 | 必须包含要素 | |---------|----------|---------------| |基础引用| 一般性提及模型能力 | 原始作者、模型名、平台链接 | |完整引用| 实验方法描述 | 原始模型 + 二次开发者 + 参数 | |增强引用| 可复现研究发表 | 完整引用 + 元数据 + 哈希值 | |API引用| 批量生成研究 | Python调用代码片段 + 版本号 |
常见错误与避坑指南
| 错误做法 | 正确做法 | 说明 | |--------|--------|------| | ❌ “使用AI生成图像” | ✅ “使用Z-Image-Turbo模型（Tongyi-MAI, 2025）生成” | 避免泛化表述 | | ❌ “自己搭建的模型” | ✅ “基于Z-Image-Turbo的本地WebUI实现（Ke Ge, 2025）” | 明确非原创模型 | | ❌ 不记录种子值 | ✅ 记录seed值或注明“-1（随机）” | 影响结果可复现性 | | ❌ 只放图不标参数 | ✅ 图注中标明关键参数 | 保证实验透明度 |
开源社区协作建议
我们呼吁： 1.ModelScope 平台为每个模型提供标准 BibTeX 导出功能； 2.二次开发者在开源项目中明确声明原始出处； 3.期刊编辑部在投稿指南中增加 AI 生成内容引用规范； 4.研究者主动披露生成过程细节，推动负责任的AI使用。
总结：建立可信、透明的AI生成内容引用生态
Z-Image-Turbo 作为高性能图像生成工具，正在成为科研与创作的重要助手。但技术越强大，越需要配套的学术规范来保障其合理使用。
本文提出的引用格式建议，覆盖了从基础引用到高级可复现性支持的全链条需求，适用于不同学科背景的研究者。我们鼓励大家在使用 Z-Image-Turbo 或其衍生版本时，遵循以下三项基本原则：
1. 明确来源：始终标注原始模型与二次开发者
2. 记录参数：保留提示词、CFG、步数、种子等关键信息
3. 支持验证：提供输出文件标识或哈希值以供核查
唯有如此，才能让AI生成内容真正融入学术话语体系，既保护创新成果，也促进知识共享。
本文引用建议由技术社区整理，欢迎反馈与共建。
技术支持联系：科哥（微信：312088415）
*项目地址：Z-Image-Turbo @ ModelScope