2阿里巴巴通义实验室今日正式开源 Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union，这款全新 ControlNet 模型标志着其 Z-Image 系列图像生成生态的重大扩展。作为 AIbase 独家追踪的开源 AI 动态，此次发布进一步强化了 Z-Image-Turbo 在精确控制与创意生成方面的领先优势，迅速引发全球开发者与创作者的热议。

模型已在 Hugging Face 平台上线，支持 Apache2.0许可，适用于商用场景。发布背景与技术基础Z-Image 系列自11月底首发以来，已迅速登顶 Hugging Face 趋势榜，首日下载量突破50万次。

该系列以单流扩散架构为核心，仅6亿参数却实现照片级真实感渲染，包括皮肤纹理、发丝细节及光影美学优化。Z-Image-Turbo 作为快速推理版本，仅需8步采样即可生成1024×1024分辨率图像，推理时间低至9秒（RTX4080硬件），并在提示词理解上支持中英混合文本渲染，显著提升了创作效率。

 此次 Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union 的推出，是对 Z-Image-Turbo 的深度扩展。它在模型的6个核心块上集成 ControlNet 结构，兼容 Canny 边缘检测、HED 边界提取及 Depth 深度映射等多模态控制条件。该模型专为复杂场景设计，如人物姿态精确生成及基于线稿的建筑渲染，目前通过 Python 代码实现集成，ComfyUI 等工作流支持即将跟进。

核心功能与应用亮点

• 多条件控制融合:支持姿态、边缘与深度信息的联合输入，实现“零失真”图像操控。开发者可轻松构建从草图到成品的自动化管道，适用于电商视觉设计、影视特效及游戏原型制作。
• 高效兼容性:继承 Z-Image-Turbo 的轻量架构，仅需6GB VRAM 即可运行，远低于传统 ControlNet 模型的硬件门槛。测试显示，在低端 GPU 上生成速度达250秒/5步，平衡了质量与实时性。
• 开源生态赋能:模型提供4-bit 量化版本（如 MFLUX 兼容），便于 Mac 等消费级设备部署。同时，Z-Image-Edit 变体增强了复合编辑指令理解，保持画面一致性。

这些功能不仅降低了 AI 图像生成的门槛，还为非专业用户打开了专业级创作大门。社区反馈显示，该模型在广告素材生成中，提示词忠实度超越 OVIS Image 等竞品。 

社区反响与未来展望开源社区对 Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union 的响应热烈，Reddit 与 X 平台上涌现大量基准测试，包括名人面部识别及 K-pop 偶像生成实验，结果显示其在辨识度与自然度上表现出色。开发者赞誉其“按着 Flux 打”的效率优势，尤其在低 CFG Scale（2-3）下的稳定输出。 AIbase 分析，此次发布强化了阿里巴巴在开源 AI 领域的全球竞争力。

未来，预计将与 Z-Image-Base 版本联动，形成完整图像生成-编辑-控制闭环。

 Hugging Face :https://huggingface.co/alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union