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DealayLomoi/zimage-base-vs-turbo-comparison

⚡ Z-Image Base vs Turbo 效果对比 使用相同的 prompt 和 seed,对比 Z-Image (Base) 和 Z-Image-Turbo 的生成效果。 📊 模型信息对比 特性 Z-Image (Base) Z-Image-Turbo 模型 Tongyi-MAI/Z-Image Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 参数量 6B 6B (蒸馏版) 架构 S3-DiT (单流 DiT) S3-DiT (单流 DiT) 推理步数 28-50 步 8 步 CFG 引导 ✅ (scale=3.0-5.0) ❌ (scale=0.0) 负向提示词 ✅ 支持 ❌ 不支持 生成多样性 ⭐⭐⭐ 高 ⭐⭐ 低 视觉质量 ⭐⭐⭐ 高 ⭐⭐⭐⭐ 非常高 RL 强化学习 ❌ ✅ (DMDR) 可微调 (LoRA等) ✅ ❌ VRAM 需求 ~16GB+ ≤16GB 🖼️ 并排对比… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/DealayLomoi/zimage-base-vs-turbo-comparison.

sourceHugging Faceapache-2.0updated 5mo agoView on Hugging Face
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⚡ Z-Image Base vs Turbo 效果对比

使用相同的 prompt 和 seed,对比 Z-Image (Base) 和 Z-Image-Turbo 的生成效果。

📊 模型信息对比

特性Z-Image (Base)Z-Image-Turbo
模型Tongyi-MAI/Z-ImageTongyi-MAI/Z-Image-Turbo
参数量6B6B (蒸馏版)
架构S3-DiT (单流 DiT)S3-DiT (单流 DiT)
推理步数28-50 步8 步
CFG 引导✅ (scale=3.0-5.0)❌ (scale=0.0)
负向提示词✅ 支持❌ 不支持
生成多样性⭐⭐⭐ 高⭐⭐ 低
视觉质量⭐⭐⭐ 高⭐⭐⭐⭐ 非常高
RL 强化学习❌✅ (DMDR)
可微调 (LoRA等)✅❌
VRAM 需求~16GB+≤16GB

🖼️ 并排对比

Prompt 1: 🐆 写实摄影 / 野生动物

A majestic snow leopard resting on a rocky mountain ledge at golden hour, with dramatic clouds and snow-capped peaks in the background, photorealistic, 8K, National Geographic style
Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0)Z-Image Turbo (8 steps, no CFG)
[image][image]

Prompt 2: 👩 人像 / 中国风

A beautiful young woman in traditional Chinese hanfu, sitting in a bamboo garden with cherry blossoms falling, soft natural lighting, portrait photography, shallow depth of field
Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0)Z-Image Turbo (8 steps, no CFG)
[image][image]

Prompt 3: 🌃 赛博朋克 / 电影感

A cyberpunk city street at night, neon signs in Chinese and English, rain-soaked reflections on the road, a lone figure with an umbrella walking away, cinematic atmosphere, blade runner style
Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0)Z-Image Turbo (8 steps, no CFG)
[image][image]

Prompt 4: ☕ 插画 / 水彩风

A cozy café interior with warm lighting, a steaming cup of latte art on a wooden table, bookshelves in the background, watercolor painting style, soft pastel colors
Z-Image Base (30 steps, CFG=4.0)Z-Image Turbo (8 steps, no CFG)
[image][image]

📋 生成参数

参数Base 设置Turbo 设置
分辨率1024×10241024×1024
种子 (Seed)4242
推理步数308
Guidance Scale4.00.0
负向提示词"" (空)不支持
推理后端fal-aifal-ai

🎮 在线体验

模型在线 DemoPlayground
Z-Image Base🤗 Space🎮 Playground
Z-Image Turbo🤗 Space🎮 Playground

📝 总结

🏆 各维度对比

维度赢家说明
推理速度🥇 Turbo8 步 vs 30-50 步,H800 上亚秒级推理
视觉质量🥇 TurboDMDR 优化,细节更丰富锐利
生成多样性🥇 Base未蒸馏,不同 seed 差异更大
可控性🥇 Base支持 CFG + 负向提示词
可微调🥇 BaseLoRA / ControlNet 基座
部署成本🥇 Turbo16GB VRAM 即可
文字渲染🥇 Turbo中英双语更准确

💡 选择建议

场景推荐
日常使用、快速出图Turbo
产品级部署、实时生成Turbo
创意探索、多样性需求Base
精细控制、负向提示Base
LoRA/ControlNet 开发Base
消费级显卡 (≤16GB)Turbo

📜 参考