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Z-Image-Turbo API调用示例，自动化生成更高效

在AI图像生成的实际应用中，手动操作UI界面虽然直观，但面对批量任务、定时生成或系统集成需求时就显得力不从心。Z-Image-Turbo 不仅提供了友好的 WebUI 交互方式，还支持通过 API 进行程序化调用，实现自动化、可集成、高效率的图像生成流程。

本文将带你深入掌握 Z-Image-Turbo 的 API 调用方法，从基础请求结构到完整自动化脚本，帮助你把图像生成能力无缝嵌入到自己的项目或工作流中，真正实现“一次编写，批量执行”。

1. 理解 Z-Image-Turbo 的服务架构与API入口

1.1 启动服务并确认API可用性

Z-Image-Turbo 使用 Gradio 构建 WebUI，同时自动暴露 RESTful 风格的 API 接口。要使用 API，首先需要启动后端服务：

python /Z-Image-Turbo_gradio_ui.py

当命令行输出类似以下信息时，表示服务已成功启动：

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

此时，你可以通过浏览器访问http://localhost:7860查看 UI 界面，而 API 的根路径为：

http://localhost:7860/api/predict/

这是 Gradio 默认提供的预测接口，用于调用模型的核心生成函数。

1.2 如何找到正确的API端点

Gradio 会自动生成/api文档页面，访问：

http://localhost:7860/api

即可查看所有可用的 API 端点及其参数结构。通常主生成接口位于/api/predict/，并对应一个数字索引（如fn_index=0），代表界面上第一个可调用的功能模块——也就是文生图功能。

我们可以通过发送 POST 请求到该端点来触发图像生成。

2. 基础API调用：构建第一个自动化请求

2.1 API请求结构解析

Z-Image-Turbo 的 API 接受 JSON 格式的 POST 请求，主体包含三个关键字段：

• fn_index: 功能编号（通常是 0 表示文生图）
• data: 输入参数数组，顺序与UI组件一致
• session_hash: 可选会话标识，可随机生成

其中data数组中的元素顺序必须严格匹配 UI 组件的排列顺序。根据典型配置，常见输入如下：

2.2 Python调用示例：发送一次生成请求

import requests import json import time # 定义API地址 API_URL = "http://localhost:7860/api/predict/" # 构造请求数据 payload = { "fn_index": 0, "data": [ "一只戴着墨镜的柯基犬在沙滩上奔跑，阳光明媚，卡通风格", # prompt "模糊，低质量，畸变", # negative prompt 1024, # width 1024, # height 40, # steps 7.5, # cfg scale -1 # seed ], "session_hash": "sess_" + str(int(time.time())) } # 发送POST请求 response = requests.post(API_URL, json=payload) # 解析响应 if response.status_code == 200: result = response.json() image_path = result["data"][0] # 返回的是相对路径或URL print(f" 图像生成成功！保存路径：{image_path}") else: print(f"❌ 请求失败，状态码：{response.status_code}，响应内容：{response.text}")

运行上述代码后，你会在控制台看到生成结果，并能在~/workspace/output_image/目录下找到对应的图片文件。

核心提示：确保你的 Python 环境能访问本地服务（即脚本与 Z-Image-Turbo 运行在同一台机器或网络互通）。若部署在远程服务器，请修改localhost为实际IP，并开放端口。

3. 实战进阶：构建自动化批量生成系统

手动调用单次请求只是起点。真正的价值在于批量处理和流程集成。下面我们构建一个完整的自动化生成器。

3.1 批量生成任务设计思路

目标：给定一组提示词列表，逐个调用 API 生成图像，并记录日志和输出路径。

考虑以下优化点：

• 每次生成前清空显存缓存
• 添加异常重试机制
• 控制并发数量防止OOM
• 记录生成耗时与元数据

3.2 完整自动化脚本实现

import requests import json import time import os import torch # API配置 API_URL = "http://localhost:7860/api/predict/" MAX_RETRIES = 3 DELAY_BETWEEN_CALLS = 2 # 秒 def clear_gpu_cache(): """释放GPU内存缓存""" if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() def call_zimageturo_api(prompt, neg_prompt="", width=1024, height=1024, steps=40, cfg=7.5, seed=-1): """ 封装API调用逻辑，带重试机制 """ payload = { "fn_index": 0, "data": [prompt, neg_prompt, width, height, steps, cfg, seed], "session_hash": f"sess_{int(time.time())}" } for attempt in range(MAX_RETRIES): try: start_time = time.time() response = requests.post(API_URL, json=payload, timeout=60) if response.status_code == 200: result = response.json() end_time = time.time() image_path = result["data"][0] return { "success": True, "image_path": image_path, "time_used": round(end_time - start_time, 1), "prompt": prompt } else: print(f" 第{attempt+1}次调用失败 [{response.status_code}]：{response.text}") except Exception as e: print(f" 请求异常（第{attempt+1}次）：{str(e)}") # 重试前等待 time.sleep(DELAY_BETWEEN_CALLS) return {"success": False, "error": "多次重试失败", "prompt": prompt} def batch_generate(prompts_list, output_log="generation_log.json"): """ 批量生成主函数 """ clear_gpu_cache() results = [] for i, item in enumerate(prompts_list): print(f"\n 正在生成 [{i+1}/{len(prompts_list)}]...") prompt = item.get("prompt") neg_prompt = item.get("neg_prompt", "低质量，模糊，扭曲") width = item.get("width", 1024) height = item.get("height", 1024) steps = item.get("steps", 40) cfg = item.get("cfg", 7.5) seed = item.get("seed", -1) # 调用API result = call_zimageturo_api( prompt=prompt, neg_prompt=neg_prompt, width=width, height=height, steps=steps, cfg=cfg, seed=seed ) results.append(result) if result["success"]: print(f" 成功生成：{result['image_path']} (耗时 {result['time_used']}s)") else: print(f"❌ 失败：{result['error']}") # 每次生成后清理缓存 clear_gpu_cache() time.sleep(DELAY_BETWEEN_CALLS) # 保存日志 with open(output_log, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"\n 批量生成完成！共处理 {len(results)} 项，日志已保存至 {output_log}") return results # 使用示例 if __name__ == "__main__": task_list = [ { "prompt": "中国风庭院，小桥流水，梅花盛开，水墨画风格", "width": 1024, "height": 1024 }, { "prompt": "未来城市夜景，霓虹灯光，飞行汽车穿梭，赛博朋克", "width": 1280, "height": 720 }, { "prompt": "可爱的小熊猫坐在竹林里吃竹子，卡通插画", "neg_prompt": "成人内容，暴力", "steps": 30, "cfg": 7.0 } ] batch_generate(task_list)

这个脚本能稳定运行在长时间任务中，适合用于内容平台配图生成、电商素材准备等场景。

4. 高效运维：结合Shell脚本与定时任务

除了Python脚本，你还可以通过curl命令直接调用 API，便于集成到CI/CD流程或Linux定时任务中。

4.1 使用curl发送API请求

# 定义变量 PROMPT="a beautiful sunset over the ocean, realistic" NEG_PROMPT="blurry, dark, low quality" WIDTH=1024 HEIGHT=1024 STEPS=40 CFG=7.5 SEED=-1 # 发送请求并解析响应 RESPONSE=$(curl -s -X POST http://localhost:7860/api/predict/ \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "fn_index": 0, "data": ["'$PROMPT'", "'$NEG_PROMPT'", '$WIDTH', '$HEIGHT', '$STEPS', '$CFG', '$SEED'], "session_hash": "cli_batch_001" }') # 提取返回的图片路径（简单提取） IMAGE_PATH=$(echo $RESPONSE | python3 -c "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['data'][0])") echo "生成完成，图片路径：$IMAGE_PATH"

4.2 设置定时任务每日自动生成

编辑 crontab：

crontab -e

添加一行，每天早上8点执行一次生成任务：

0 8 * * * /path/to/your/generate_script.sh >> /var/log/zimageturo_daily.log 2>&1

这样就可以实现“无人值守”的每日图文更新机制。

5. 故障排查与稳定性建议

尽管API调用强大，但在实际运行中仍可能遇到问题。以下是常见问题及应对策略。

5.1 常见问题清单

5.2 稳定性增强建议

• 限制最大并发数：不要同时发起多个请求，建议串行处理
• 定期重启服务：长时间运行后建议每天重启一次服务以释放资源
• 监控输出目录：定期清理output_image/防止磁盘占满
• 增加健康检查接口：可编写一个/health路由检测服务状态

# 示例：简单的健康检查（可在主进程中添加） import threading def start_health_check(): from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler class HealthHandler(BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(self): if self.path == "/health": self.send_response(200) self.end_headers() self.wfile.write(b"OK") else: self.send_response(404) self.end_headers() server = HTTPServer(('0.0.0.0', 8080), HealthHandler) thread = threading.Thread(target=server.serve_forever) thread.daemon = True thread.start()

然后可通过curl http://localhost:8080/health检查服务是否存活。

6. 总结：让Z-Image-Turbo成为你的智能图像引擎

通过本文的详细讲解，你应该已经掌握了如何超越UI界面，利用 Z-Image-Turbo 的 API 实现真正的自动化图像生成。无论是批量处理、定时任务还是系统集成，这套方法都能显著提升工作效率。

回顾核心要点：

1. API入口明确：http://localhost:7860/api/predict/是主要调用路径
2. 参数顺序至关重要：data数组必须与UI组件顺序完全一致
3. 推荐Python封装调用：易于处理异常、日志和资源管理
4. 避免并发压力：单次生成 + 清理缓存是低显存环境下的最佳实践
5. 可扩展性强：结合shell脚本、cron任务、Web服务轻松集成进现有系统

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