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Z-Image-Turbo环保塑料降解过程示意

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

在AI生成内容（AIGC）技术迅猛发展的今天，阿里通义实验室推出的Z-Image-Turbo凭借其高效的推理速度与高质量的图像生成能力，成为本地部署AI绘图工具中的佼佼者。由开发者“科哥”基于原始模型进行深度二次开发，我们得以推出功能更完善、交互更友好的Z-Image-Turbo WebUI版本，不仅保留了原生模型1步极速出图的核心优势，还通过可视化界面大幅降低了使用门槛。

本项目聚焦于一个极具现实意义的应用场景：利用AI可视化技术模拟环保塑料的自然降解过程。传统科研中，塑料降解往往需要数月甚至数年的观察周期，而借助Z-Image-Turbo的强大生成能力，我们可以在几分钟内生成一系列高保真、连贯性强的降解过程示意图，为环保宣传、教育展示和科研辅助提供全新手段。

核心价值：将抽象的生物化学过程转化为直观可视的动态图像序列，提升公众对可降解材料的认知与理解。

运行截图

Z-Image-Turbo WebUI 用户使用手册

欢迎使用 Z-Image-Turbo AI 图像生成 WebUI！本手册将帮助您快速上手并充分利用这个强大的 AI 图像生成工具，特别针对“环保塑料降解”这一复杂视觉任务提供完整实践指南。

快速开始

启动 WebUI

在终端中执行以下命令启动服务：

# 方式 1: 使用启动脚本（推荐） bash scripts/start_app.sh # 方式 2: 手动启动 source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate torch28 python -m app.main

启动成功后，终端会显示：

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

访问界面

在浏览器中打开：http://localhost:7860

界面说明

WebUI 分为三个标签页：

1. 🎨 图像生成（主界面）

这是您最常用的界面，用于生成 AI 图像。

左侧：输入参数面板

正向提示词（Prompt）- 描述您想要生成的图像内容 - 支持中文和英文 - 建议使用具体、详细的描述 - 示例：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

负向提示词（Negative Prompt）- 描述您不希望出现在图像中的内容 - 用于排除低质量元素 - 常用词：低质量，模糊，扭曲，丑陋，多余的手指

图像设置

| 参数 | 说明 | 范围 | 推荐值 | |------|------|------|--------| | 宽度 | 图像宽度（像素） | 512-2048 | 1024 | | 高度 | 图像高度（像素） | 512-2048 | 1024 | | 推理步数 | 生成迭代次数 | 1-120 | 40 | | 生成数量 | 单次生成张数 | 1-4 | 1 | | 随机种子 | 控制随机性 | -1=随机 | -1 | | CFG引导强度 | 对提示词的遵循程度 | 1.0-20.0 | 7.5 |

快速预设按钮-512×512：小尺寸方形 -768×768：中等方形 -1024×1024：大尺寸方形（推荐） -横版 16:9：1024×576 -竖版 9:16：576×1024

右侧：输出面板

生成的图像：显示生成结果

生成信息：显示生成参数和元数据

下载按钮：下载全部生成的图像

2. ⚙️ 高级设置

查看当前模型配置和系统信息：

• 模型信息：当前使用的模型名称、路径、设备类型
• 系统信息：PyTorch 版本、CUDA 状态、GPU 型号

使用技巧：此页面包含详细的使用提示和参数说明

3. ℹ️ 关于

查看项目信息和版权声明

实践应用：生成环保塑料降解过程示意图

场景目标

构建一组时间序列图像，展示一种PLA（聚乳酸）环保塑料从完整状态到完全分解为二氧化碳和水的全过程。该系列可用于科普视频、展览展板或教学课件。

技术挑战分析

1. 科学准确性：需体现微生物附着、聚合物链断裂、碎片化、矿化等关键阶段
2. 视觉连贯性：多张图像之间应保持风格一致、物体位置合理演进
3. 细节表现力：微观层面如菌丝渗透、分子结构变化需清晰表达

解决方案设计

采用分阶段提示工程 + 固定种子微调法，确保图像既符合科学逻辑又具备艺术表现力。

步骤一：定义降解阶段与对应提示词

我们将整个过程划分为五个典型阶段：

| 阶段 | 提示词（Prompt） | |------|------------------| | 1. 初始状态 |一块完整的白色PLA环保塑料片，表面光滑洁净，放置在湿润土壤表面，显微摄影风格，高分辨率细节| | 2. 微生物附着 |PLA塑料表面开始出现细小霉菌斑点，绿色和白色的微生物菌落正在生长，潮湿环境，微距镜头视角| | 3. 结构破坏 |PLA塑料出现裂纹和孔洞，部分边缘开始卷曲脱落，大量真菌菌丝深入材料内部，腐殖质环绕| | 4. 碎片化 |PLA塑料已碎裂成多个不规则小块，散布在富含有机质的土壤中，可见蚯蚓活动痕迹，自然生态场景| | 5. 完全降解 |土壤中仅剩少量透明残留物，周围植物根系茂盛生长，阳光照射下水汽蒸腾，碳循环示意图叠加效果|

负向提示词统一设置：

文字，标签，箭头，图表，卡通风格，低质量，模糊，失真，金属光泽，燃烧痕迹

步骤二：参数优化策略

| 参数 | 设置理由 | |------|----------| | 尺寸 | 1024×1024（保证细节清晰） | | 推理步数 | 50（平衡质量与速度） | | CFG值 | 8.5（较强引导以确保科学元素准确呈现） | | 生成数量 | 1（逐帧控制） |

步骤三：实现图像一致性

为了使五张图像形成连贯叙事，采用以下方法：

1. 首帧固定种子：第一阶段生成时记录种子值（如seed=4210）
2. 后续微调提示：在下一阶段提示词前添加锚定描述，例如：[延续上一场景] PLA塑料表面开始出现细小霉菌斑点...
3. 手动调整构图：若生成角度偏差过大，可在提示词中加入方位词如“俯视角度”、“左侧三分之一处”等。

使用技巧

1. 撰写优秀的提示词

好的提示词示例：

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，景深效果，细节丰富

提示词结构建议：1.主体：明确描述主要对象（如"橘色猫咪"） 2.动作/姿态：描述主体在做什么（如"坐在窗台上"） 3.环境：描述场景（如"阳光洒进来"） 4.风格：指定艺术风格或质量（如"高清照片"、"水彩画风格"） 5.细节：添加额外细节（如"景深效果"、"细节丰富"）

常用风格关键词：- 照片风格：高清照片、摄影作品、景深- 绘画风格：水彩画、油画、素描- 动漫风格：动漫风格、二次元、赛璐璐- 特殊效果：发光、梦幻、电影质感

2. 调节 CFG 引导强度

CFG（Classifier-Free Guidance）控制模型对提示词的遵循程度：

| CFG 值 | 效果 | 适用场景 | |--------|------|----------| | 1.0-4.0 | 弱引导，创意性强 | 实验、探索 | | 4.0-7.0 | 轻微引导 | 艺术创作 | | 7.0-10.0 | 标准引导（推荐） | 日常使用 | | 10.0-15.0 | 强引导 | 需要严格遵循提示词 | | 15.0+ | 过强引导 | 可能导致过饱和 |

3. 推理步数选择

虽然 Z-Image-Turbo 支持 1 步生成，但更多步数能提升质量：

| 步数 | 质量 | 速度 | 推荐场景 | |------|------|------|----------| | 1-10 | 基础 | 极快 (~2秒) | 快速预览 | | 20-40 | 良好 | 快速 (~15秒) | 日常使用（推荐） | | 40-60 | 优秀 | 中等 (~25秒) | 高质量输出 | | 60-120 | 最佳 | 较慢 | 最终成品 |

4. 尺寸选择建议

推荐尺寸：-方形 (1024×1024)：最佳质量，默认推荐 -横版 (1024×576)：适合风景、横屏壁纸 -竖版 (576×1024)：适合人像、手机壁纸

注意事项：- 尺寸必须是 64 的倍数 - 更大的尺寸需要更多显存和时间 - 如果显存不足，尝试降低尺寸

5. 使用随机种子

• 种子 = -1：每次生成不同的图像（默认）
• 种子 = 具体数值：复现相同的生成结果

用途：- 找到喜欢的图像后，记录种子值 - 使用相同种子但调整其他参数，观察变化 - 与他人分享种子，复现相同结果

常见使用场景

场景 1：生成可爱宠物

提示词：

一只金毛犬，坐在草地上，阳光明媚，绿树成荫， 高清照片，浅景深，毛发清晰

负向提示词：

低质量，模糊，扭曲

参数：- 尺寸：1024×1024 - 步数：40 - CFG：7.5

场景 2：生成风景画

提示词：

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，大气磅礴

负向提示词：

模糊，灰暗，低对比度

参数：- 尺寸：1024×576（横版） - 步数：50 - CFG：8.0

场景 3：生成动漫风格角色

提示词：

可爱的动漫少女，粉色长发，蓝色眼睛，穿着校服， 樱花飘落，背景是学校教室，动漫风格，精美细节

负向提示词：

低质量，扭曲，多余的手指

参数：- 尺寸：576×1024（竖版） - 步数：40 - CFG：7.0

场景 4：生成产品概念图

提示词：

现代简约风格的咖啡杯，白色陶瓷，放在木质桌面上， 旁边有一本打开的书和一杯热咖啡，温暖的阳光， 产品摄影，柔和光线，细节清晰

负向提示词：

低质量，阴影过重，反光

参数：- 尺寸：1024×1024 - 步数：60 - CFG：9.0

故障排除

问题：图像质量不佳

可能原因和解决方法：

1. 提示词不够清晰
2. 添加更多细节描述

3. 明确指定风格和质量要求

4. CFG 值不合适

5. 尝试调整到 7-10 范围
6. 太低(1-4)会导致不遵循提示词

7. 太高(15+)会导致过饱和

8. 推理步数太少

9. 增加到 40-60 步
10. 更多步数通常带来更好质量

问题：生成速度慢

优化方法：

1. 降低图像尺寸

2. 从 1024×1024 降到 768×768

3. 减少推理步数

4. 从 60 降到 30-40

5. 减少生成数量

6. 一次只生成 1 张

问题：WebUI 无法访问

检查方法：

1. 确认服务正在运行bash lsof -ti:7860 # 查看端口是否被占用

2. 查看日志bash tail -f /tmp/webui_*.log

3. 尝试不同浏览器

4. 推荐使用 Chrome 或 Firefox
5. 清除浏览器缓存

输出文件

生成的图像自动保存在：./outputs/目录

文件命名格式：outputs_YYYYMMDDHHMMSS.png

例如：outputs_20260105143025.png

键盘快捷键

目前 WebUI 不支持键盘快捷键，所有操作通过鼠标点击完成。

高级功能

使用 Python API

如果需要批量生成或集成到其他程序：

from app.core.generator import get_generator # 获取生成器 generator = get_generator() # 生成图像 output_paths, gen_time, metadata = generator.generate( prompt="一块完整的白色PLA环保塑料片，表面光滑洁净，放置在湿润土壤表面", negative_prompt="文字，标签，低质量，模糊", width=1024, height=1024, num_inference_steps=50, seed=4210, num_images=1, cfg_scale=8.5 ) print(f"生成完成：{output_paths}")

工程建议：可通过编写Python脚本自动遍历五个阶段的提示词，实现一键生成整套降解流程图。

常见问题 (FAQ)

Q：为什么第一次生成很慢？
A：首次生成需要加载模型到 GPU，大约需要 2-4 分钟。之后生成会快很多（约 15-45 秒/张）。

Q：可以生成文字吗？
A：Z-Image-Turbo 主要用于生成图像，对文字的支持有限。建议提示词中避免要求生成具体文字。

Q：支持哪些图像格式？
A：当前输出 PNG 格式。如需其他格式，可以使用图像转换工具处理。

Q：可以修改已生成的图像吗？
A：当前版本不支持图像编辑。可以使用生成的图像作为参考，调整提示词重新生成。

Q：如何停止正在进行的生成？
A：刷新浏览器页面即可停止当前生成。

技术支持

开发者：科哥
微信：312088415

项目地址：
- 模型：Z-Image-Turbo @ ModelScope
- 框架：DiffSynth Studio

更新日志

v1.0.0(2025-01-05)
- 初始版本发布
- 支持基础图像生成
- 支持参数调节（CFG、步数、尺寸等）
- 支持批量生成（1-4 张）

祝您创作愉快！