Stable Diffusion 与 Z-Image-Turbo 快速部署及效果对比
为什么需要快速切换 AI 绘画模型？
在 AI 绘画工作流中，模型切换成本往往被低估。传统方式每次都要重新配置环境，不仅耗时耗力，还可能遇到依赖冲突等问题。本文将分享如何通过预置环境快速对比 Stable Diffusion 和 Z-Image-Turbo 这两个热门模型。
这类任务通常需要 GPU 环境支持，利用容器化技术可以快速部署验证。下面我会从实际使用角度，带你了解两种模型的特性差异和部署技巧。
环境准备与快速启动
基础环境要求
- GPU：建议 NVIDIA 显卡，显存≥8GB（Z-Image-Turbo 最低 6GB 也可运行）
- 系统：Linux/Windows WSL2
- 驱动：CUDA 11.7+
一键启动命令
# 拉取预置镜像（已包含双模型）
docker pull ai-painting:sd-zimage
# 启动容器（自动挂载输出目录）
docker run -it --gpus all -v ./output:/app/output ai-painting:sd-zimage
启动后你会看到交互式菜单：
- Stable Diffusion XL 1.0
- Z-Image-Turbo 6B
- 退出
模型特性对比实测
生成速度测试（相同提示词）
| 指标 | Stable Diffusion | Z-Image-Turbo |
|---|---|---|
| 单图生成时间 | 3.2s | 0.8s |
| 显存占用 | 10GB | 6GB |
| 默认分辨率 | 1024x1024 | 768x768 |
风格表现差异
- Stable Diffusion：
- 更适合艺术创作类场景
- 对复杂提示词理解更深入
- 社区模型资源丰富
- Z-Image-Turbo：
- 人物肖像真实感更强
- 中文提示词支持更好
- 商业授权更友好（Apache 2.0）
进阶使用技巧
模型快速切换方案
在容器内使用软链接实现秒切：
# 查看模型目录结构
ls /app/models
# sd_xl / z_image_turbo
# 创建快捷方式（当前使用 SD）
ln -sf /app/models/sd_xl /app/current_model
# 切换为 Z-Image
ln -sf /app/models/z_image_turbo /app/current_model
