Alibabaの新モデルZ-Image-Turbo：6GB VRAMでも高品質な画像生成ができた

はじめに

ここ数日、私の古いGPUが例の「ファンが唸る音」を響かせています——そう、また画像生成をしています。今回私を興奮させたのは、Alibaba通義実験室が最近オープンソース化した Z-Image-Turbo モデルです。驚いたことに、私の 6GB VRAM しかないグラフィックカードでも、快適にテキストから画像を生成できるようになりました。

Z-Image-Turboとは？

Z-Image は Alibaba 通義実験室の最新オープンソース画像生成モデルで、Z-Image-Turbo はその蒸留加速版です。正直に言うと、「6Bパラメータだけで20B級商用モデルの視覚品質に到達」という宣伝文句を見た時、私は懐疑的でした。最近はどのモデルも自分が最高だと謳っていますからね。

しかし、技術詳細を読んでみると、Alibabaが本気で取り組んだことがわかりました：

主な特徴

1. 軽量かつ高効率

わずか60億パラメータで、クローズドソースSOTAモデルに近い効果を実現
8ステップのサンプリングだけで高解像度画像を生成（従来モデルは数十ステップ必要）
VRAM使用量は16GB未満——コンシューマーグレードのGPUでも動作
エンタープライズグレードH800 GPUでサブ秒級の推論レイテンシを実現

2. 日英バイリンガルテキストレンダリング これは特筆すべき点です！従来のAI画像モデルは中国語テキスト処理が苦手で、漢字を判読不能な文字として描画することが多かったのです。Z-Imageは、このようなパラメータ数の少なさで、日英バイリンガルの高精度テキストレンダリングをネイティブサポートしており、中国語ユーザーにとって非常にフレンドリーです。

3. 革新的なアーキテクチャ **S3-DiT（Scalable Single-Stream DiT）**アーキテクチャを採用しています。これはスケーラブルなシングルストリーム拡散トランスフォーマーです。技術的詳細は複雑ですが、簡単に言えば、パラメータ効率が向上し、より少ないパラメータでより良い効果を達成できるということです。

オープンソース情報

Z-Image-Turboで生成した猫

最も嬉しいのは、Z-Imageが Apache 2.0 ライセンスを採用していることです。これは以下を意味します：

GitHub: https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image
Hugging Face: https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
自由に使用・商用展開が可能

コミュニティの反応

各コミュニティで見かけるフィードバックから、Z-Image-Turboへの評価はかなり高いようです：

パフォーマンス面：Alibaba AI ArenaのElo人間嗜好評価によると、Z-Image-Turboはオープンソースモデルの中でSOTAレベルに到達
実用性：英語だけでなく、中国語のテキストレンダリングにも対応し、生成できる画像の幅が非常に広い
比較評価：Flux 2やQwen Imageと比較したところ、「6Bパラメータで超高性能と生成速度を実現し、オープンソース首位に」という結論

もちろん議論もあります。「Flux 2のオープンソースはこれで終わり」というのは少し誇張かもしれません。ただし、技術的観点から見ると、Z-Imageは軽量化と効率の面で確かに優れています。

実践：6GB VRAMでも動作

Z-Image-Turboで生成した猫耳少女

理論はこれくらいにして、実践的な話をしましょう。私の環境は6GB VRAMのグラフィックカードです。以下、私の実践経験をご紹介します：

1. 準備作業

公式がComfyUIワークフローを提供しており、画像を直接ドラッグ&ドロップで使用できます：

公式サンプル：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/z_image/

2. モデルファイルの配置

ドキュメントによると、3つのファイルが必要です：

Text encoder: qwen_3_4b.safetensors
→ ComfyUI/models/text_encoders/ に配置

Diffusion model: z_image_turbo_bf16.safetensors
→ ComfyUI/models/diffusion_models/ に配置

VAE: ae.safetensors (Flux 1 VAE)
→ ComfyUI/models/vae/ に配置

VAEはオリジナル版をダウンロードすればOKで、重要なのは最初の2つの量子化版です。

3. 低VRAM最適化

設定その1：Text Encoderの量子化

GGUF量子化されたQwen3-4BでCLIPノードを置き換えます：

モデルリンク：https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF
カスタムノードのインストールが必要：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
私はq6_kバージョンを使用しており、6GB VRAMで問題なく動作

設定その2：メインモデルの量子化

FP8量子化されたZ-Image-Turboを使用：

モデルリンク：https://huggingface.co/T5B/Z-Image-Turbo-FP8

4. 推論設定

最速の Euler + Simple 設定を使用すると、私の環境では約 2分/1枚 です。

特別速いとは言えませんが、以下を考慮すると：

これは6GBの古いグラフィックカード
生成品質は確かに良好
VRAM使用量は安定しており、クラッシュしない

この速度は私にとって十分許容範囲です。

技術詳細の補足

なぜ低VRAMで動作するのか？

主に3つの理由があります：

パラメータ数が少ない：6Bパラメータは数十Bのモデルと比べ、メモリ使用量が自然と少ない
量子化技術：FP8とGGUF量子化により、モデルサイズを元の1/4から1/2に圧縮
高効率サンプリング：8ステップサンプリングは中間状態が少なく、VRAMピークが低い

他モデルとの比較

モデル	パラメータ	VRAM要件	サンプリングステップ	中国語サポート
Z-Image-Turbo	6B	<16GB	8	✅ ネイティブ
Flux 2	~20B	>24GB	20+	⚠️ 限定的
SDXL	6.6B	~16GB	30+	❌ 不十分

Z-Image-Turboは軽量化と中国語サポートの面で確かに独自の優位性があります。

使用上の推奨事項

ここ数日のテストに基づいて、いくつか提案させていただきます：

✅ 適した使用シーン

低VRAMユーザー：6-12GB VRAMの方でも安心して使用可能
中国語テキストが必要：ポスター、バナーなど中国語テキストが必要なシーン
高速イテレーション：8ステップ生成で、クイックプレビューが必要なワークフローに適合

⚠️ 注意事項

多少の調整が必要：量子化モデル、カスタムノードなど自分で設定する必要がある
速度はハードウェアに依存：私の6GBカードは2分/1枚、ハイエンドカードははるかに高速
最適化中：diffusersサポートが最近マージされたばかりで、小さな問題が残る可能性

おわりに

グラフィックカード性能が限られた一般ユーザーとして、Z-Image-Turboのオープンソース化は、AI画像生成の民主化への希望を感じさせてくれます。高価なハイエンドグラフィックカードを買う必要もなく、クラウドGPUをレンタルする必要もなく、自分の古いグラフィックカードで商用レベルに近い画像生成品質を体験できます。

Alibaba通義実験室のオープンソース化に感謝し、また量子化バージョンを作成したり、チュートリアルを書いてくださったコミュニティの皆様にも感謝します。これらの無私の貢献があるからこそ、私たちのような一般ユーザーもAI技術の恩恵を受けることができます。

もしあなたも低VRAMユーザーなら、ぜひZ-Image-Turboを試してみてください。グラフィックカードの「ファンが唸る音」が響き、最初の高品質画像が生成される瞬間、私と同じ興奮を感じていただけると思います。