Z-Image-Turbo神了！酷睿Ultra集顯輕薄本也能輕鬆出圖
【ZOL中關村在線原創評測】最近AIGC領域最火的大模型無疑就是阿里旗下的Z-Image-Turbo。6B參數量、16GB顯存即可生成高質量圖片。雖然默認狀態下生成結果的隨機性不足，但質量極其優秀的同時，硬件性能要求不高，生成速度極快。另外不少達人通過優化增強隨機性之後，可以說是深受廣大用戶認可。
·Z-Image-Turbo簡介
從Hugging Face頁面給出的一些示例可以看到，Z-Image出圖效果絕佳，實景、人物的真實感，創意海報圖片的設計感都非常優秀，很適合大衆用戶使用。
這款AIGC大模型最具優勢的地方就在於硬件性能要求不高，但不少朋友還是在使用NVIDIA顯卡來跑圖。其實如果不是非要追求幾秒鐘一張圖的話，英特爾酷睿Ultra 200V/200H系列的集顯本就足夠跑Z-Image-Turbo了。
今天這篇文章，咱們就來聊聊如何用英特爾酷睿Ultra集顯本去跑Z-Image-Turbo。
·用ComfyUI本地部署Z-Image-Turbo
首先需要下載或更新Intel Graphics Software，並在“顯卡”選項中找到“共享GPU/NPU內存覆蓋”選項，這其實就是英特爾的可變顯存技術。
這裏建議大家選擇32GB內存的筆記本電腦，這樣可以將最多87%，也就是大概27.3GB內存容量共享給銳炫核顯，從而滿足Z-Image-Turbo大模型的生成需求。筆者這次選擇了一臺酷睿Ultra 7 255H+銳炫140T以及一臺酷睿Ultra 9 288V+銳炫140V的輕薄型筆記本電腦，並對其出圖速度和出圖質量進行了測試。
本次測試選用了ComfyUI，相比StableDiffusion web UI來說，個人覺得ComfyUI的工作流形式更方便一些。而且ComfyUI已經預置了Z-Image-Turbo的工作流模版，小白用戶直接調用即可出圖。而高端玩家則可以自行構建更加複雜的工作流，增強出圖效率、質量和隨機性。
下載安裝ComfyUI之後，還要去Hugging Face下載Z-Image-Turbo模型文件，總計只有三個，總容量大概20個GB，可以說是非常輕量化的AIGC大模型了。
文件具體如下圖所示，包含1個z_image_turbo_bf16主模型，1個qwen_3_4b的大語言模型做提示詞文本編碼，另外還包含一個Flux.1架構的生成編解碼vae模型（文件名ae.safetensors），下載好之後將三個文件分別複製到ComfyUI-models文件夾下面對應diffusion_models、text_encoders以及vae三個子文件夾裏即可。
運行ComfyUI之後，可以看到GPU信息，另外第一次運行的話時間會久一些（最多也就5分鐘左右），因爲要做預處理，後續再使用就會非常快了。
·酷睿Ultra 7 255H+銳炫140T出圖測試
接下來看看酷睿Ultra 7 255H+銳炫140T平臺跑Z-Image-Turbo的情況。
首先通過UL Procyon的Intel OpenVINO GPU Float 16測試可以看到，銳炫140T核顯的算力評分爲790，集成顯卡里的算力第一梯隊。不過如果面對以往的AIGC大模型的話是不太夠用的，但Z-Image-Turbo就沒啥問題了。
筆者直接調用了ComfyUI預設的Z-Image-Turbo工作流，未做任何優化和修改，在提示詞文本框中輸入相應提示詞，採樣器的設定直接爲默認狀態，步數爲9。
測試時分別生成三張不同風格的圖片，圖片分辨率爲960×1280，具體如下面三張圖所示，一張真實人物社交媒體封面，一張特定日期的漫畫風格宣傳海報，以及一張遊戲動漫人物。
測試過程中可以看到，銳炫140T的Copy和Compute以及內存處於滿負載工作狀態。
根據測試結果來看，三次文生圖分別耗時1分23秒、1分20秒和1分18秒，迭代速度分別爲9.29s/it、8.97s/it和8.69s/it，對於集成顯卡輕薄本來說，如此高的出圖質量，並且單張圖分辨率爲960×1280的情況下，1分鐘20秒左右完成一張圖片可以說是相當驚豔了。
另外如果將迭代步數換成4，則只需要36秒即可出一張圖，而且效果只比9步出圖少一些細節和光影質感。
下面這三張是迭代9步後的出圖效果，雖然有一些小瑕疵，比如第二張圖片的月份排版存在問題，但總體質量極佳，拿來就可以直接使用。
另外下面這張圖片是4步迭代出圖的效果，與上面這張9步迭代後的圖片相比幾乎沒有太大差異，質量相當高。
·酷睿Ultra 9 288V+銳炫140V出圖測試
最後我們來看看酷睿Ultra 9 288V平臺的表現，它配備的是銳炫140V核顯，UL Procyon的Intel OpenVINO Float16算力評分達到了925分，性能比銳炫140T還要更好一些。
在不改變設置的情況下，我們依舊使用相同的提示詞跑三張圖片。
根據實際測試來看，銳炫140V更高的算力換來了更快的出圖速度，三次文生圖分別耗時1分鐘、56秒和54秒，迭代速度分別爲6.75s/it、6.27s/it和6.11s/it。由此可見當前無論是酷睿Ultra 200H還是酷睿Ultra 200V，結合Z-Image-Turbo和ComfyUI的話，都能做到極快的本地文生圖，徹底突破了AIGC必須與高性能顯卡綁定的硬件壁壘，讓用戶能夠以更低成本的硬件方案實現高質量的文生圖應用。
·評測總結
Z-Image-Turbo出現之前，想要進行高質量文生圖，普通輕薄本可以做，但速度非常慢，因此實用性完全不夠看。所以在學習、研究、使用本地AI出圖時，最低也得配一塊大顯存的桌面級顯卡。而Z-Image-Turbo出現之後，這種與高算力硬件綁定的AIGC模式將被徹底打破，6B小模型，配上酷睿Ultra 200H/200V平臺，再來一個32GB內存，即可在1分鐘左右完成960×1280分辨率高質量出圖任務，這在今年初都是不太敢想的事情，而現在它確實是實現了。
同時， 英特爾酷睿平臺也支持動態顯存分配技術，將一部分內存劃歸給共享顯然，將顯存容量提升上來之後，再憑藉銳炫核顯不錯的算力性能，完全可以滿足本地AI出圖的需求，無需再去花費高昂成本買顯卡攢機，這對於AIGC應用的普及化有着極大的推動作用。如果你手上也有類似配置的機型，不妨試試Z-Image-Turbo吧，它會給你帶來相當驚喜的體驗。
(11010903)
