Z-Image Turbo 같은 스트림라인 모델과 달리, Z-Image Base는 디스틸링되지 않은 파운데이션 모델로 전체 트레이닝 시그널을 그대로 보존합니다. 완전한 Classifier-Free Guidance 지원으로 정교한 프롬프트 엔지니어링이 가능해, 크리에이티브 해석과 엄격한 재현 사이에서 균형을 맞춰야 하는 전문 워크플로에 적합합니다.
하이퍼리얼리스틱 사진, 시네마틱 디지털 아트, 정교한 애니메이션, 스타일라이즈드 일러스트까지 어떤 비주얼 언어든 다룰 수 있습니다. Z-Image Base는 시드마다 훨씬 높은 변주성을 제공해, 여러 인물이 등장하는 장면에서도 구도·얼굴·조명이 서로 뚜렷이 구분되도록 유지합니다. 풍부하고 입체적인 표현이 필요한 크리에이터에게 적합합니다.
완전히 다른 얼굴을 생성해 반복되는 복제 느낌의 결과를 피할 수 있습니다. Z-Image Base는 여러 번 생성해도 각기 다른 정체성을 가진 캐릭터를 만들어, 여러 인물이 등장하는 장면에서도 다양한 구성을 보장합니다. 네거티브 프롬프트를 사용해 원치 않는 요소를 제거할 수 있습니다. 손 아티팩트를 줄이거나, 배경 잡음을 제거하고, 조명 문제를 수정하는 등 후편집 없이 제어해 보세요.
이미지를 상세히 설명하세요. 스타일, 구도, 조명과 함께, 네거티브 프롬프트로 제외하고 싶은 요소까지 지정하면 좋습니다.
이미지 생성하기
Generate 버튼을 눌러 전체 파라미터 제어가 가능한 프로페셔널 이미지를 생성합니다. Z-Image Base는 최적의 결과를 위해 속도보다 퀄리티를 우선합니다.
검토하고 다운로드
생성된 이미지를 확인합니다. 필요하다면 생성 파라미터나 네거티브 프롬프트를 조정해 다시 생성해 보세요. 프로페셔널 용도로 바로 사용할 수 있는 고해상도 결과를 다운로드할 수 있습니다.
Z-Image Base에 대한 개발자·크리에이터의 평가
"Z-Image Base로 LoRA를 세 개 트레이닝했습니다. 비디스틸 아키텍처 덕분에 기존 디스틸 모델에선 불가능했던 정도의 제어가 가능해요. 파라미터를 조정하면 정말 그에 맞게 결과가 따라옵니다. 클라이언트 작업이 '좋은 편'에서 '항상 일정하게 좋음'으로 바뀌었고, 이제는 모든 작업의 기반으로 쓰고 있습니다."
Marcus Chen
ML 엔지니어
"네거티브 프롬프트가 처음으로 제대로 작동하는 느낌이에요. 다른 모델에서 손 아티팩트를 고쳐 보려다 포기했는데, Z-Image Base로 바꾼 뒤 네거티브 프롬프트를 추가하니 금방 해결됐습니다. 출력 다양성도 캐릭터 디자인에 딱이에요. 생성할 때마다 쿠키커터처럼 반복되는 게 아니라, 매번 유니크하게 나옵니다."
Elena Rodriguez
캐릭터 아티스트
"처음에는 파라미터 컨트롤 얘기를 반신반의했어요. 브랜드 프로젝트에 테스트로 써 봤는데, LoRA를 트레이닝해 각 용도별로 설정을 바꿔 보니 컨트롤이 실제로 먹히더군요. 결과 퀄리티가 우리가 비싼 돈 주고 쓰던 독점 모델과 맞먹습니다. 스튜디오의 이미지 생성 비용이 약 60% 줄었어요."
James Park
AI 개발자
Z-Image Base를 쓰려면 디자인 실력이 꼭 필요하나요?
Z-Image Base를 쓰려면 디자인 실력이 꼭 필요하나요?
필요 없습니다. 원하는 내용을 텍스트로 입력하기만 하면, Z-Image Base가 대신 이미지를 만들어 줍니다. AI가 자동으로 구도, 조명, 스타일 디테일을 처리합니다.
Z-Image Base에서 좋은 결과를 얻으려면 어떻게 해야 하나요?
프롬프트를 구체적으로 작성해 보세요. 주제, 스타일, 조명, 분위기를 설명하고, 네거티브 프롬프트로 원치 않는 요소를 제외합니다. 다양한 시드를 사용해 여러 버전을 비교해 보는 것도 좋습니다.
Z-Image Base는 Z-Image Turbo와 어떻게 다른가요?
Base는 LoRA 트레이닝을 지원하는 풀 파운데이션 모델로, 출력 다양성이 더 높습니다. Turbo는 8스텝 생성으로 속도를 우선하는 모델입니다. 세밀한 제어와 커스터마이징이 필요할 때는 Base, 빠른 결과가 필요할 때는 Turbo를 선택하면 됩니다.
Z-Image Base로 커스텀 LoRA 모델을 트레이닝할 수 있나요?
네. Z-Image Base의 비디스틸 아키텍처는 LoRA 트레이닝에 특히 적합합니다. 기본 모델의 포토리얼 퀄리티와 프롬프트 이해 능력을 유지한 채, 특정 스타일·캐릭터·브랜드 아이덴티티용 어댑터를 트레이닝할 수 있습니다.
Z-Image Base에서 네거티브 프롬프트는 어떻게 작동하나요?
네거티브 프롬프트는 보고 싶지 않은 요소를 높은 정확도로 지정할 수 있게 해 줍니다. 모델은 아티팩트, 구도 문제, 제거하고 싶은 특정 오브젝트를 안정적으로 억제해, 후편집 없이도 정밀한 퀄리티 컨트롤을 가능하게 합니다.
"Z-Image Base로 LoRA를 세 개 트레이닝했습니다. 비디스틸 아키텍처 덕분에 기존 디스틸 모델에선 불가능했던 정도의 제어가 가능해요. 파라미터를 조정하면 정말 그에 맞게 결과가 따라옵니다. 클라이언트 작업이 '좋은 편'에서 '항상 일정하게 좋음'으로 바뀌었고, 이제는 모든 작업의 기반으로 쓰고 있습니다."
Marcus Chen
ML 엔지니어
"네거티브 프롬프트가 처음으로 제대로 작동하는 느낌이에요. 다른 모델에서 손 아티팩트를 고쳐 보려다 포기했는데, Z-Image Base로 바꾼 뒤 네거티브 프롬프트를 추가하니 금방 해결됐습니다. 출력 다양성도 캐릭터 디자인에 딱이에요. 생성할 때마다 쿠키커터처럼 반복되는 게 아니라, 매번 유니크하게 나옵니다."
Elena Rodriguez
캐릭터 아티스트
"처음에는 파라미터 컨트롤 얘기를 반신반의했어요. 브랜드 프로젝트에 테스트로 써 봤는데, LoRA를 트레이닝해 각 용도별로 설정을 바꿔 보니 컨트롤이 실제로 먹히더군요. 결과 퀄리티가 우리가 비싼 돈 주고 쓰던 독점 모델과 맞먹습니다. 스튜디오의 이미지 생성 비용이 약 60% 줄었어요."
James Park
AI 개발자