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Z-Image-Turbo建筑概念图生成能力测试报告

引言：AI图像生成在建筑设计中的新探索

随着生成式AI技术的快速发展，建筑设计领域正迎来一场效率革命。传统概念设计阶段依赖设计师手动绘制草图、建模渲染，耗时长且创意迭代成本高。阿里通义推出的Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型，由开发者“科哥”基于DiffSynth Studio框架进行二次开发优化，显著提升了本地部署下的图像生成速度与稳定性。

本报告聚焦于该模型在建筑概念图生成场景下的实际表现，通过系统性测试其对建筑风格理解、空间结构表达、材质细节还原等关键能力，评估其在真实设计工作流中的可用性与局限性。我们不仅关注生成结果的视觉美感，更重视其是否具备工程辅助价值——能否为建筑师提供可参考的设计灵感、合理的空间布局建议以及符合现实逻辑的构造表达。

测试环境与基础配置

硬件与运行环境

| 项目 | 配置 | |------|------| | GPU | NVIDIA RTX 3090 (24GB) | | CPU | Intel i7-12700K | | 内存 | 64GB DDR4 | | 操作系统 | Ubuntu 20.04 LTS | | Python环境 | Conda虚拟环境（torch28） | | 模型版本 | Z-Image-Turbo v1.0.0 |

服务通过scripts/start_app.sh脚本启动，监听端口7860，访问地址：http://localhost:7860

提示：首次加载模型需约3分钟完成GPU显存初始化，后续生成响应时间稳定在15~45秒之间（取决于参数设置）。

建筑概念图生成专项测试方案

为全面评估Z-Image-Turbo的建筑设计能力，我们设计了以下四类典型场景测试：

1. 现代极简住宅
2. 未来主义公共建筑
3. 历史风格修复重建
4. 混合功能综合体

每项测试均采用统一评价维度： - ✅结构合理性：建筑比例、空间组织是否符合常识 - ✅风格一致性：材料、形态、装饰元素是否统一协调 - ✅细节丰富度：门窗、屋顶、景观等细节能否清晰呈现 - ✅创意启发性：是否提供新颖但可行的设计思路

场景一：现代极简风格独栋住宅

输入提示词（Prompt）

一座现代极简风格的独栋住宅，大面积玻璃幕墙，平屋顶， 混凝土与木材结合的外立面，开放式庭院，绿植环绕， 自然光充足，室内外融合设计，高清摄影，电影质感

负向提示词（Negative Prompt）

低质量，模糊，扭曲，卡通风格，多余结构，封闭感强

参数设置

| 参数 | 值 | |------|----| | 尺寸 | 1024×1024 | | 推理步数 | 50 | | CFG引导强度 | 8.0 | | 生成数量 | 1 | | 种子 | -1（随机） |

生成结果分析

如上图所示，模型成功捕捉到“现代极简”的核心特征： - 清晰表达了玻璃幕墙与混凝土体块的穿插关系- 实现了室内外空间的视觉连通性，庭院与室内无明显边界 - 材质区分明确：深色木纹用于遮阳板，浅灰混凝土作为主墙体 - 屋顶呈现干净利落的平顶造型，排水口细节隐约可见

优势体现： - 对“开放庭院”和“绿植环绕”的描述响应准确，植物分布自然 - 光影处理具有专业摄影水准，晨间斜射光营造出温暖氛围 - 构图采用黄金分割，主体建筑偏右，左侧留白增强呼吸感

改进建议： - 窗户分格略显重复，缺乏变化节奏 - 缺少入口门廊或台阶等过渡空间细节

场景二：未来主义科技中心

输入提示词（Prompt）

未来主义风格的城市科技中心，流线型金属外壳，空中连廊， 太阳能光伏板集成，绿色屋顶花园，夜间灯光效果， 赛博朋克色调，蓝色冷光为主，霓虹点缀，超高清细节

负向提示词（Negative Prompt）

传统建筑，方盒子结构，昏暗，老旧，低分辨率

参数设置

| 参数 | 值 | |------|----| | 尺寸 | 1024×576（横版16:9） | | 推理步数 | 60 | | CFG引导强度 | 9.0 | | 生成数量 | 1 |

生成结果亮点

• 成功构建出非线性的有机形态，打破常规立方体结构
• “空中连廊”以悬索桥形式连接两座塔楼，结构逻辑合理
• 屋顶绿化区域与光伏阵列分区明确，体现可持续设计理念
• 夜景灯光中，蓝色轮廓灯+红色霓虹标识形成色彩对比
• 远景加入飞行器剪影，强化未来城市语境

技术洞察： 提高CFG至9.0有助于模型严格遵循复杂提示词组合，尤其在多元素并存（如“金属外壳+光伏板+花园”）时避免遗漏关键要素。

场景三：江南园林风格文化馆复建

输入提示词（Prompt）

江南古典园林风格的文化展览馆，白墙黛瓦，飞檐翘角， 木质格栅窗，内庭水池，曲径通幽，竹林掩映， 清晨薄雾，水墨意境，中国画风格，淡雅色彩

负向提示词（Negative Prompt）

西式建筑，玻璃幕墙，现代字体，广告牌，汽车

参数设置

| 参数 | 值 | |------|----| | 尺寸 | 768×768 | | 推理步数 | 40 | | CFG引导强度 | 7.5 | | 风格关键词 |中国画风格|

文化语义理解能力评估

此场景重点考察模型对中国传统建筑语言的理解深度：

✅正面表现： - 准确还原“白墙黛瓦”的典型配色 - 屋顶起翘角度符合苏南地区做法，非程式化夸张 - 水池与回廊构成经典“一池三山”意象雏形 - 竹林疏密有致，体现文人园林的留白美学

⚠️潜在问题： - 格栅窗图案趋同，未体现不同功能房间的开窗差异 - 缺乏题字匾额、石刻等文化符号（受限于文字生成能力） - “薄雾”表现为均匀灰调，缺乏空气透视层次

建议：此类项目可将AI输出作为初步意向图，再由设计师补充文化细节。

场景四：TOD模式地铁上盖综合体

输入提示词（Prompt）

地铁上盖多功能城市综合体，底层商业裙房，中部办公塔楼， 顶部住宅公寓，垂直绿化立面，人行天桥连接周边建筑， 白天晴朗天气，人流车流适度，城市街景视角，广角镜头

负向提示词（Negative Prompt）

空旷无人，荒废，交通拥堵，广告杂乱，比例失调

参数设置

| 参数 | 值 | |------|----| | 尺寸 | 1024×1024 | | 推理步数 | 60 | | CFG引导强度 | 9.5 | | 生成数量 | 1 |

复杂系统整合能力分析

该任务要求模型理解多层次城市功能叠加逻辑：

🟢成功实现： - 明确分层：底部商业（大开口橱窗）、中部办公（标准层窗墙）、顶部住宅（阳台单元） - 垂直绿化贯穿中高区，改善高层单调性 - 天桥连接邻近建筑，反映真实TOD开发模式 - 街道尺度适宜，车辆与行人比例协调

🔴待优化点： - 地下轨道入口未明确表达（建议增加下沉广场提示） - 办公塔楼核心筒位置不合理，影响平面效率 - 住宅户型单一，缺乏多样性

实践启示：对于复合型项目，建议拆解为“裙房+塔楼+连接体”三个子提示分别生成，后期拼接合成。

多维度性能对比评测

为客观评估Z-Image-Turbo在建筑领域的竞争力，我们将其与主流同类模型进行横向对比：

| 维度 | Z-Image-Turbo | Stable Diffusion XL | Midjourney v6 | |------|----------------|------------------------|----------------| | 本地部署支持 | ✅ 完整WebUI | ⚠️ 需自行搭建 | ❌ 仅云端 | | 中文提示理解 | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | | 建筑结构合理性 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐☆ | | 风格迁移准确性 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | | 生成速度（1024²） | ~20秒 | ~45秒 | ~60秒 | | 显存占用 | 18GB | 24GB+ | N/A | | 自定义训练支持 | ✅ 支持LoRA微调 | ✅ | ❌ | | 输出版权归属 | 用户所有 | 商业使用受限 | 订阅制限制 |

注：测试基于相同提示词与分辨率条件

结论：Z-Image-Turbo在本地化部署、中文交互友好性、生成效率方面具有显著优势，特别适合国内建筑设计团队快速产出初期概念方案。

工程化应用建议与最佳实践

1. 提示词撰写模板（建筑专用）

[建筑类型] + [风格特征] + [主要材料] + [空间关系] + [环境氛围] + [视角构图] + [质量要求]

示例：

“一座生态办公园区，采用被动式设计策略，红砖与玻璃幕墙交替使用，各楼栋围合中央生态谷，春季樱花盛开，鸟瞰视角，无人机摄影风格，8K超清”

2. 分阶段生成策略

| 阶段 | 目标 | 推荐参数 | |------|------|----------| | 概念发散 | 快速获取多样灵感 | 步数=20, CFG=6.0, 数量=4 | | 方案深化 | 提升细节与真实性 | 步数=50+, CFG=8.0~9.5 | | 成果展示 | 高保真渲染级输出 | 步数=80, 尺寸=1024×1024以上 |

3. 与其他工具链集成

可通过Python API实现自动化批量生成：

from app.core.generator import get_generator generator = get_generator() prompts = [ "现代美术馆...", "乡村民宿改造...", "校园图书馆扩建..." ] for prompt in prompts: output_paths, gen_time, metadata = generator.generate( prompt=prompt, negative_prompt="低质量，变形，文字", width=1024, height=1024, num_inference_steps=50, cfg_scale=8.5, num_images=1 ) print(f"✅ 已生成: {output_paths[0]} | 耗时: {gen_time:.1f}s")

适用于方案汇报前的素材预生产。

局限性与应对策略

尽管Z-Image-Turbo表现出色，但仍存在以下限制：

| 问题 | 影响 | 应对方法 | |------|------|----------| | 文字生成不可控 | 无法准确显示铭牌、标识 | 后期PS添加或使用矢量软件标注 | | 结构建模不精确 | 梁柱节点不符合规范 | 仅作意向参考，不用于施工依据 | | 功能布局不合理 | 户型朝向/动线缺陷 | 结合CAD草图引导生成方向 | | 多次生成差异大 | 难以保持一致性 | 固定种子值+微调参数做系列推演 |

核心原则：将AI定位为“高级草图助手”，而非替代设计师的专业判断。

总结：Z-Image-Turbo在建筑设计中的价值定位

经过系统测试，我们可以得出以下结论：

Z-Image-Turbo是一款极具实用价值的建筑概念生成工具，它在保持高质量视觉输出的同时，实现了本地化、高速度、易用性强的独特优势。

核心价值总结

• ✅大幅提升前期创意效率：单日可产出数十种风格迥异的概念方案
• ✅降低试错成本：无需建模即可预览整体风貌
• ✅促进跨风格探索：轻松切换现代/传统/未来等多种语汇
• ✅支持团队协作共享：通过固定种子实现结果复现与讨论

推荐应用场景

1. 方案投标阶段：快速制作封面效果图与总平氛围图
2. 客户沟通会议：实时调整风格倾向，即时生成反馈
3. 教学研究辅助：帮助学生理解不同流派的空间语言特征
4. 城市设计推演：批量生成片区建筑群落意向

下一步优化方向

建议后续版本可考虑增加以下功能： - 📐 内置常用建筑术语库（自动补全提示词） - 🖼️ 支持上传底图进行条件生成（如根据CAD平面生成立面） - 🧩 模块化组件库（门窗/屋顶/栏杆等可替换元素） - 🤖 对接BIM轻量化引擎，实现AI→建模闭环

感谢科哥对开源社区的贡献，让国产AI真正服务于本土设计实践。

项目地址：Z-Image-Turbo @ ModelScope
技术支持微信：312088415