Z-Image Base:究極の実写ディテールとLoRA学習を支える6B S3-DiT基盤モデル

Alibaba Tongyi-MAIのZ-Imageエコシステムの中核をなす、非蒸留・60億パラメータのファンデーションチェックポイント。完全なClassifier-Free Guidance(CFG)制御、ネガティブプロンプトによる緻密な補正、美術館クラスの質感表現、そしてカスタムLoRA・ControlNet追加学習のために設計されています。

🧬 28〜50ステップ精密推論 • CFG&ネガティブプロンプト完全対応 • LoRAファインチューニングの最適基盤

Ultra-HD AI画像プレイグラウンド

プロフェッショナル級の指示忠実度と超高速レンダリングにより、高品質な4Kビジュアルを生成します。

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FIG_1.0 // なぜプロのクリエイターやAI開発者にZ-Image Baseが重要なのか?RAW DATA

なぜプロのクリエイターやAI開発者にZ-Image Baseが重要なのか?

1秒未満の8ステップ生成ではZ-Image Turboが圧倒的な威力を発揮しますが、ステップ蒸留モデルは潜在空間の多様性が圧縮されるため、下流のLoRA追加学習では表現の幅が制限される場合があります。Alibaba Tongyi-MAIは、マルチステップ推論による豊かな構図多様性、細やかなCFG・ネガティブプロンプト制御、そして安定したファインチューニング収束を実現するために、非蒸留版の「Z-Image Base(Tongyi-MAI/Z-Image)」を公開しました。

シードごとの豊かな構図・表現の多様性

ステップ蒸留特有のモード崩壊(構図の画一化)がないため、シード値を変えた際のライティングやカメラワークの幅が広く、アートディレクションやファッション撮影のコンセプト開拓に最適です。

CFGスケール&ネガティブプロンプト完全対応

標準的なマルチステップ推論(28〜50 NFEs、CFG 3.5〜5.0推奨)に対応。不要な要素やノイズをネガティブプロンプトで明確に除外し、狙い通りの光と質感を追い込めます。

LoRA・ControlNet追加学習に最適化された重み

勾配が蒸留されていないクリーンな6B重みのため、固有キャラクターLoRA、EC商品の一貫性アダプター、ControlNetの学習が高速に収束し、12BのFLUX.1-devと比べてVRAM消費も大幅に抑えられます。

英語&漢字タイポグラフィ対応の共通トークン基盤

Z-Image Turboと同一のシングルストリーム言語・視覚基盤を共有しているため、日本の街並み、アニメ・イラスト調、建築パース、文字入れポスター特化型モデルの開発ベースとしても優秀です。

Z-Image Base と Z-Image Turbo の最適な使い分け

制作フェーズに応じてZ-Image BaseとZ-Image Turboを使い分けることで、クリエイティブの質とスピードを最大化できます。

着物やアパレル生地の織り目、建築コンクリートの質感、髪の毛1本ずつのリムライトなど、マルチステップ推論ならではの緻密なディテールを描き切ります。

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How It Works

z-img.netでZ-Imageワークフローをプロトタイピングする方法

クラウドの手軽さと基盤モデルのプロンプト設計を組み合わせる3ステップ:

Step 01

1. クラウドスタジオへログイン

12GB超のsafetensors重みファイルをローカルへダウンロードする前に、まずはz-img.netへ無料ログインしてブラウザ上からZ-Imageや最新マルチモデルを試せます。

Step 02

2. プロンプト構造と厳選テンプレートを検証

ポートレート・建築・タイポグラフィの検証済みテンプレートを読み込み、S3-DiTがカメラレンズ指定や引用符(" ")内の文字トークンにどう反応するかを確認します。

Step 03

3. 4K高画質で書き出すか、ローカル環境へ展開

クラウド上で完成した商用ビジュアルをそのまま高解像度保存するか、ローカル導入ガイドに沿ってComfyUI上のZ-Image Base+LoRAパイプラインへ拡張できます。

Z-Image Base アーキテクチャの6大特徴

オープンソースの拡張性と商用レベルの信頼性を両立したAlibaba Tongyi Labの設計思想。

6B シングルストリームDiT(S3-DiT)

テキスト・視覚意味・VAEトークンを単一ストリームで連結処理し、パラメータ効率を最大化。

ネガティブプロンプト標準サポート

完全なCFG誘導により、避けたい画風・色調・構造破綻を明示的にコントロール可能。

FLUX.1-devの半分の軽量フットプリント

12Bではなく6B設計のため、16GB〜24GB VRAM環境での推論メモリとLoRA学習時間を大幅に削減。

日本語プロンプト&英・漢文字アライメント

東アジアの美的感覚や英語・漢字レイアウトを深く理解するマルチリンガル親和性。

ComfyUI・Diffusers・GGUF完全対応

Hugging Face Diffusers、ModelScope、標準ComfyUIノードですぐに利用可能。

商用制限のないApache 2.0ライセンス

非商用制限のある他社dev重みと異なり、追加学習した独自LoRAも含めて自由な商用展開が可能。

Live Data

Z-Image Base 基盤モデル仕様

非蒸留 Z-Image 6B チェックポイントの基本スペック。

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6B パラメータ 非蒸留 S3-DiT ファンデーション重み

6B パラメータ
非蒸留 S3-DiT ファンデーション重み
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28–50 Steps フルCFG精密ノイズ除去推論

28–50 Steps
フルCFG精密ノイズ除去推論
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Apache 2.0 商用利用&商用LoRA学習に完全対応

Apache 2.0
商用利用&商用LoRA学習に完全対応

Z-Image Base よくある質問(FAQ)

Z-Image Base・Z-Image Turbo・FLUX.1-devの選び方と技術仕様の疑問にお答えします。

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ComfyUIやDiffusersへの導入手順はこちら:Z-Image ローカルインストール&推奨GPUガイド
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Z-Image Base(6B S3-DiT):超高精細実写&LoRA学習向け非蒸留AI基盤モデル