阿里云通义开源了6B参数的Z-Image基座模型，该模型为非蒸馏基座模型，保留全量权重分布，原生支持CFG引导机制，适用于LoRA、ControlNet等微调任务。Z-Image能够生成多样化的图片风格，包括写实、动漫和数字艺术，并优化了生成图片的同质化问题，拒绝AI“大众脸”。此外，模型还能灵敏响应负向提示词，通过Negative Prompt快速过滤瑕疵，净化画面。开源地址已发布在GitHub、魔搭和Hugging Face平台。
1 月 28 日消息，阿里云通义今日（1 月 28 日）正式开源发布 Z-Image 基座模型。
该模型尺寸为 6B，为非蒸馏基座模型，保留全量权重分布，原生支持 CFG 引导机制，为 LoRA、ControlNet 等微调任务提供训练底座。
Z-Image 宣称打破单一维度的写实局限：无论是追求光影的 Photorealism，还是具有情绪张力的动漫与数字艺术，Z-Image 均能捕捉并重构每一处风格细节。
Z-Image 采用非蒸馏基座架构，保留全量权重分布，原生支持 CFG 引导机制，为 LoRA、ControlNet 等微调任务提供训练底座。
此外，Z-Image 专项优化了生成“同质化”痛点：优化采样空间分布，确保不同原生出图的面孔与构图具备显著差异；多人场景剥离个体特征，拒绝 AI “大众脸”。
Z-Image 还可灵敏响应负向提示词，通过 Negative Prompt 快速过滤瑕疵、净化画面，实现从构图到光影的深度掌控。
IT之家附 Z-Image 开源地址如下：
- GitHub：https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image
- 魔搭：https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image
- Hugging Face：https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image