阿里开源 z-image-turbo 本地部署教程｜ComfyUI 高性能生图指南

随着生成式 AI 在图像领域的快速发展，越来越多开发者开始关注高质量、低延迟、可本地运行的图像生成模型。
近期，阿里巴巴开源的 z-image-turbo 模型引起了不少关注，其特点是生图速度快、质量稳定、适合工作流集成，在本地部署后具备很高的自由度。

本文将结合 ComfyUI，完整介绍 z-image-turbo 的本地玩法与实际使用体验，帮助你从下载安装到成功生图，一步步完成部署。

一、z-image-turbo 是什么？

z-image-turbo 是阿里巴巴开源的一款图像生成模型，定位为：

⚡ 高性能生图
🧩 适合工作流集成
🖥 支持本地部署
🔓 开源可研究

相比部分云端模型，z-image-turbo 的优势在于：

本地运行，不依赖在线 API
生成过程可控，适合实验与二次开发
与 ComfyUI 生态天然兼容

对于希望深入研究模型结构、提示词效果，或搭建私有生图环境的用户来说，这是一个非常值得尝试的项目。

二、为什么选择 ComfyUI？

在本地运行 z-image-turbo 时，ComfyUI 是目前最合适的承载环境之一。

ComfyUI 的优势包括：

节点式工作流，可视化强
对大模型与复杂流程支持良好
社区活跃，已有大量现成模板
易于调试与扩展

通过工作流的方式，你可以把 模型加载、文本编码、采样、输出 等步骤清晰拆分，非常适合学习和反复实验。

三、准备工作：环境与硬件说明

在开始之前，先简单说明一下硬件与系统要求：

四、z-image-turbo 本地部署完整步骤

第一步：下载并安装 ComfyUI

前往 ComfyUI 官方网站下载对应版本：

👉 https://comfy.org/zh-cn/download

按照说明解压并启动即可，无需复杂安装过程。

第二步：下载 z-image-turbo 工作流模板

官方已提供现成的 ComfyUI 工作流模板，可直接使用：

👉
https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_z_image_turbo.json

将该 JSON 文件下载到本地备用。

第三步：导入工作流到 ComfyUI

操作非常简单：

启动 ComfyUI
直接将下载好的 image_z_image_turbo.json
拖拽到 ComfyUI 界面中

系统会自动解析并加载完整工作流节点。

第四步：下载并配置模型文件

导入工作流后，ComfyUI 会提示你：

下载 主模型（约 10GB）
下载 文本/编码相关模型（约 7GB）

按照提示完成下载，并放入 ComfyUI 对应的模型目录中即可。

⚠️ 注意事项：

下载过程较慢，建议使用稳定网络
确保磁盘空间充足
模型路径不要随意更改

第五步：开始生图测试

当模型加载完成后：

打开工作流
在文本输入节点中填写提示词（Prompt）
调整分辨率、步数等参数
点击运行

此时模型就会开始在本地生成图片。

五、实际使用体验与效果评价

在实际测试中，z-image-turbo 的表现主要体现在：

✅ 生图速度快（相对同体量模型）
✅ 对提示词响应较稳定
✅ 适合写实、插画等多种风格实验
✅ 本地运行自由度高

对于学习提示词工程、研究模型表现差异、搭建私有图像生成环境，都非常合适。

六、关于显卡与性能的现实反馈

在 NVIDIA GTX 1080 上测试时：

可以正常运行
生成速度相对新卡偏慢
偶尔存在波动

但整体仍然可用且稳定，只是需要一定耐心。

如果你对效率有更高要求，建议使用 RTX 系列显卡。

七、适合哪些人尝试 z-image-turbo？

这套本地玩法，特别适合：

AI 绘画爱好者
ComfyUI 深度用户
本地模型研究者
希望摆脱云端限制的创作者
对生成模型结构感兴趣的技术人员

如果你只是偶尔生图，云端工具可能更方便；
但如果你追求自由、可控、研究价值，那本地部署一定值得一试。

八、总结

z-image-turbo 作为阿里开源的图像生成模型，在性能与开放性之间取得了不错的平衡。
结合 ComfyUI 的工作流体系，本地部署后可以构建一个高度可定制的生图环境。

如果你已经有一定的 AI 绘画或 ComfyUI 使用经验，这套玩法会给你带来更多探索空间。

阿里开源 z-image-turbo 本地部署实战指南：基于 ComfyUI 的高性能生图方案

一、z-image-turbo 是什么？

二、为什么选择 ComfyUI？

三、准备工作：环境与硬件说明

推荐配置（参考）