Z-Image-Turbo 与 Stable Diffusion 实战对比：生成速度与质量分析
本文实测两款热门的开源文生图模型：Z-Image-Turbo 和 Stable Diffusion，对比其在速度、质量和易用性上的表现。
1. 环境准备与模型部署
为公平对比，在同一台配备 RTX 4090（24GB 显存）的服务器上，通过预置镜像分别部署两个模型的 WebUI 服务。
1.1 部署 Z-Image-Turbo
选择预置了完整权重的'造相 Z-Image-Turbo 极速文生图站'镜像。
- 启动服务：镜像启动后，执行以下命令启动推理服务。
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，即可看到 Gradio 交互界面。无需手动下载模型文件，开箱即用。
1.2 部署 Stable Diffusion XL
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。使用包含 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）。
- 访问界面：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 AUTOMATIC1111 WebUI 界面。
2. 生成速度实战对比
速度是 Z-Image-Turbo 的主要优势。测试方案：使用相同的提示词（Prompt）和输出尺寸（1024x1024），记录从点击'生成'按钮到获得完整图片的耗时。每个提示词生成 4 张图，取后 3 张的平均时间。
测试提示词：
- 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'
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 |
|---|---|---|---|
| 简单场景 (柯基犬) | ~1.8 秒 | ~7.5 秒 | ~4.2 倍 |
