Z-Image-Turbo 与 Stable Diffusion 实战对比：生成速度提升分析
本文旨在对比两款热门的开源文生图模型：Z-Image-Turbo 和 Stable Diffusion，分析其在速度、质量和易用性上的差异。
1. 环境准备与模型部署
为了公平对比，我们在同一台配备 RTX 4090（24GB 显存）的服务器上，通过容器化镜像分别部署两个模型的 WebUI 服务。
1.1 部署 Z-Image-Turbo
得益于集成的镜像，部署变得异常简单。我们选择了一个预置了完整权重的镜像。
- 启动服务：镜像启动后，只需一条命令即可启动推理服务。
supervisorctl start z-image-turbo
- 查看状态：通过查看日志，确认服务已正常启动并加载模型。
tail -f /var/log/z-image-turbo.log
- 访问界面：使用 SSH 隧道将服务器的 7860 端口映射到本地，然后在浏览器中打开
http://127.0.0.1:7860，就能看到简洁的 Gradio 交互界面了。整个过程无需手动下载数 GB 的模型文件，真正做到了开箱即用。
1.2 部署 Stable Diffusion XL
为了进行有意义的对比，我们选择目前综合性能较强的 Stable Diffusion XL 1.0 基础模型作为对比对象。我们使用另一个包含 Stable Diffusion WebUI 的镜像进行部署。
- 启动 WebUI：进入镜像后，启动通用的 SD WebUI。
cd /root/stable-diffusion-webui && python launch.py --listen --port 7861
- 下载模型：首次启动需要在线下载 SDXL 1.0 的模型权重（约 6-7GB），这需要一些时间。
- 访问界面：同样通过 SSH 隧道，将 7861 端口映射到本地，访问
http://127.0.0.1:7861即可进入功能丰富的 AUTOMATIC1111 WebUI 界面。
至此，两个模型的测试环境已经就绪。Z-Image-Turbo 的部署体验明显更流畅，省去了下载等待时间。
2. 生成速度实战对比：真的快 3 倍吗？
速度是 Z-Image-Turbo 最大的卖点。我们设计了一个简单的测试方案：使用相同的提示词（Prompt）和相同的输出尺寸（1024x1024），分别用两个模型生成图像，并记录从点击'生成'按钮到获得完整图片的耗时。为了结果更可靠，每个提示词我们生成 4 张图，取后 3 张的平均时间（排除第一张的冷启动时间）。
我们准备了三个不同复杂度的提示词进行测试：
- 简单场景：
'一只戴着礼帽的柯基犬，电影感，高质量' - 复杂细节：
'未来主义赛博朋克城市，霓虹闪烁，细雨绵绵，街道上有悬浮汽车和全息广告，广角镜头，细节丰富' - 中文提示词：
'江南水乡，春意盎然，小桥流水人家，桃花盛开，水墨画风格'
以下是我们的测试结果汇总：
| 测试场景 | Z-Image-Turbo 耗时 (秒) | Stable Diffusion XL 耗时 (秒) | 速度提升倍数 |
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