阿里云通义宣布正式开源一款名为Z-Image的基座模型，该模型以6B参数规模构建，采用非蒸馏架构设计，完整保留全量权重分布。这一技术特性使其原生支持CFG引导机制，能够为LoRA、ControlNet等微调任务提供稳定的训练基础，满足开发者对模型扩展性的多样化需求。
在图像生成领域，Z-Image突破了传统模型对写实风格的过度依赖。通过创新的多维度风格融合技术，该模型既能精准呈现光影细腻的摄影级画面，也可生成具有强烈情绪张力的动漫风格作品。开发者可通过调整参数自由切换艺术表现形式，实现从超现实主义到抽象艺术的跨风格创作。
针对AI生成内容常见的同质化问题，研发团队对采样空间分布进行专项优化。通过改进生成算法中的随机种子分配机制，确保不同输出结果在人物面部特征、场景构图等方面保持显著差异。在多人场景生成测试中，模型成功避免了"AI大众脸"现象，每个个体都具备独特的身份特征。
负向提示词响应机制是该模型的另一技术亮点。通过Negative Prompt功能，用户可以精准过滤画面中的瑕疵元素，从构图比例到光影效果均可实现深度控制。测试数据显示，该机制能有效减少83%的异常生成情况，大幅提升出图质量稳定性。
目前，Z-Image已在三大开源平台同步上线：GitHub仓库提供完整代码与训练日志，魔搭社区配备中文技术文档与交互式演示环境，Hugging Face空间则开放了模型权重下载服务。开发者可根据需求选择适合的接入方式，快速开展二次开发工作。
