Z-Image 本地部署完整指南：ComfyUI 实战步骤与在线替代方案推荐
阿里通义实验室在 2025 年 11 月 27 日正式公开了 Z-Image 绘画模型，并允许用户在本地 GPU 环境中自行部署使用。作为一款轻量级但表现强劲的开源模型，它能够在 16GB 显存的显卡上实现完全可用的绘图体验，甚至 8GB 显存的设备也能在低配置下勉强运行。
ComfyUI 官方也同步发布了详细的本地部署教程，让普通用户也能轻松体验 Z-Image 的速度与画质。本篇文章将以清晰易懂的方式，把整个本地安装流程一步一步讲给你听。
此外，如果你没有本地 GPU 或懒得部署，本篇也会提供一个第三方用户非常常用的云端替代方案 —— Z-Image-Edit，它允许你在线使用最新版的 Z-Image Turbo 模型，无需安装、无需配置 GPU，打开浏览器即可生成图片。
适合什么硬件环境？
- 推荐显卡：RTX 4060 / 5060 / 4070 系列（16GB 显存）
- 可运行最低要求：8GB 显存（低步数）
- 系统：Windows / Linux
Z-Image 的轻量化优势，使得本地部署门槛比其他大型模型更低，非常适合个人创作者与独立开发者。
第一步：下载并安装 ComfyUI 桌面端
前往 ComfyUI 官方网站下载最新桌面端版本。安装完成后即可启动 UI 程序，无需额外复杂配置。
第二步：下载 Z-Image 所需的三个模型文件
Z-Image Turbo 的运行依赖三个核心模型：
- diffusion_model
- text_encoder
- vae
文件下载地址：
https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/tree/main/split_files
下载完成后，将它们放入 ComfyUI 对应的模型目录（通常是 ComfyUI/models/... 下的相应子目录）。
第三步：下载官方工作流模板
ComfyUI 官方提供了专为 Z-Image Turbo 设计的工作流：
https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_z_image_turbo.json
把这个 .json 文件放入你的：ComfyUI\user\default\workflows
目录中，即可在应用内读取。
第四步：加载工作流，输入提示词即可使用
启动 ComfyUI 后：
- 打开刚才下载的工作流
- 输入提示词
- 如需可调整宽高
- 点击右上角运行按钮，就能生成 Z-Image 图片了
无需额外修改节点、参数，官方模板已经配置得非常稳定。
如果你不想本地部署：Z-Image-Edit.com 是轻量又高效的选择
很多用户虽然希望体验 Z-Image，但受限于：
- 没有独立显卡
- 显存不足
- 不想折腾安装环境
- 希望随时随地继续创作
因此一个更实际的选择，是直接使用支持 Z-Image 模型的在线服务。
Z-Image-Edit 是 Z-Image 的免费在线生成工具，可直接在浏览器中输入提示词生成图片，速度快，不需要本地 GPU。
对于不想部署、只想创作的人来说，这是一个非常方便的替代方案。
总结
无论你选择本地部署还是云端在线使用，Z-Image 作为阿里最新开源的轻量级绘画模型，都提供了令人惊喜的生成速度和画质表现。通过 ComfyUI，本地用户可以自由定制工作流；而通过 Z-Image-Edit.com，任何设备都能轻松体验 Z-Image 的能力。
对创作者来说，这是一款值得长期关注和使用的生成式图像工具。
