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Z-Image, 설치 없이 온라인에서 바로

Z-Image는 알리바바 Tongyi MAI 팀이 공개한 60억 파라미터 이미지 모델이며 가중치는 Apache 2.0입니다. Editly가 text-to-image로 연결해 두었기 때문에 VRAM 16GB 조건도, ComfyUI 워크플로 구성도 건너뛸 수 있습니다. 프롬프트를 쓰고 다섯 가지 비율 중 하나를 고르면 장당 3크레딧입니다.

만들기 시작

Z-Image 로컬 설치 vs 온라인 사용, 무엇을 지불할 것인가

Tongyi Z-Image를 검색하면 대부분 HuggingFace 체크포인트와 ComfyUI 설치 글 사이에 도착합니다. 둘 다 맞는 길이고, 다만 지불하는 화폐가 다를 뿐입니다. 디스크 20GB를 비우기 전에 아래 표부터 보세요.

직접 돌리기
Editly에서Editly
필요한 것CUDA GPU, 파이썬, 최신에 가까운 diffusers 또는 ComfyUI브라우저와 계정
VRAMTurbo는 bfloat16에서 16GB에 들어감. stable-diffusion.cpp는 4GB 사례 문서화내 VRAM은 불필요, 추론은 서버에서
설치 시간가중치 내려받기 + 환경 오류 잡기로그인하고 바로 입력
샘플러 제어스텝, guidance, 스케줄러, 네거티브 프롬프트, 시드까지 전부프롬프트와 비율. 샘플링 값은 고정 프리셋
LoRA와 파인튜닝base는 파인튜닝 가능, Turbo는 공식적으로 불가 표기미지원
이미지 편집Edit 가중치 공개를 기다리는 중text-to-image만
비용 구조하드웨어와 전기요금을 먼저, 이후 장당 비용은 낮음장당 3크레딧, 하드웨어 투자 없음
가중치 라이선스Apache 2.0, 내 디스크에 남음Apache 2.0, 같은 모델을 호스팅

6B짜리 Z-Image가 상위 모델과 겨루는 이유

영어와 중국어 글자를 그림 안에 직접 그린다

Z-Image 6B는 영어와 중국어 텍스트를 이미지 안에 직접 렌더링하도록 만들어졌고, Tongyi MAI도 자사 쇼케이스에서 이 항목을 맨 앞에 둡니다. 포스터 헤드라인, 간판, 패키지 문구, UI 목업의 글자가 모델에서 바로 나오기 때문에 나중에 디자인 툴로 덧붙일 필요가 없습니다.

8회 함수 평가, 근거는 Decoupled-DMD

Z-Image Turbo는 증류된 체크포인트로, classifier-free guidance를 완전히 끈 상태에서 8 NFE(함수 평가 횟수)만에 완성 이미지를 만듭니다. 그 증류 기법인 Decoupled-DMD는 별도 논문(arXiv:2511.22677)으로 공개되어 있어, 이 스텝 수는 출시 슬로건이 아니라 문서화된 엔지니어링입니다.

API 전용이 아닌 Apache 2.0 오픈 가중치

두 체크포인트 모두 HuggingFace와 ModelScope에서 Apache 2.0입니다. 내려받고, base를 파인튜닝하고, 파생 모델을 재배포하고, 결과물을 상업적으로 쓸 수 있습니다. 남의 엔드포인트로만 접근 가능한 폐쇄형 이미지 모델과는 조건 자체가 다릅니다.

Z-Image 입력란이 실제로 묻는 것

  1. 01

    이미지 생성 도구 열기

    AI 이미지 도구로 들어가 모델 목록에서 Z-Image를 고릅니다. 내려받을 것도, 파이썬 환경도, diffusers 소스 빌드도 없습니다.

  2. 02

    장면을 구체적으로 쓰기

    프롬프트는 최대 1,000자입니다. 이 모델은 구체적인 묘사에 잘 반응합니다. 피사체, 조명, 카메라 구도를 적고 화면에 넣을 글자는 따옴표로 묶으세요.

  3. 03

    비율 고르고 생성

    비율은 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16 다섯 가지입니다. 한 장에 3크레딧이며 결과물은 바로 보관함에 들어갑니다.

Z-Image Turbo와 base, Edit의 차이

Tongyi MAI의 6B 제품군은 네 종류인데 검색 결과에서는 늘 뒤섞입니다. 네 번째인 Z-Image Omni-Base는 커뮤니티 파인튜닝을 위한 가장 '날것'의 생성·편집 베이스로 예고되어 있습니다. 아래 세 가지가 실제로 검색되는 것들이며, 수치는 공식 model zoo 그대로입니다.

Z-Image Turbo
base
Edit
공개 상태2025년 11월 26일 공개2026년 1월 27일 공개예고됨, 가중치 미공개
샘플링 스텝850 (권장 28~50)50
Classifier-free guidance끔, guidance 0켬, guidance 3.0~5.0켬
작업text-to-imagetext-to-image지시 기반 이미지 편집
화질 / 다양성매우 높음 / 낮음높음 / 보통높음 / 보통
파인튜닝불가가능가능
네거티브 프롬프트쓰지 않음강력 권장아직 문서 없음

Z-Image의 라이선스, 하드웨어, 그리고 Turbo와의 차이

아무것도 설치하지 않고 Z-Image 써보기

3크레딧, 다섯 가지 비율. ComfyUI 사용자들이 내려받고 있는 바로 그 오픈웨이트 6B 모델입니다.

Z-Image로 생성하기