输入提示词，通过Z-Image Base生成专业AI图像。
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不同于Z-Image Turbo等精简模型，Z-Image Base作为未蒸馏的基础模型完整保留了训练信号。全面支持无分类器引导机制，实现精准提示词工程设计，在创意诠释与严格规范间取得平衡，满足专业工作流程对精确控制的需求。
精通任何视觉语言——从超写实摄影、电影级数字艺术到精妙动漫与风格化插画。Z-Image Base在不同种子间实现显著更高的变异性，确保多人场景通过独特构图、面部特征与光影效果保持鲜明个性。完美契合需要丰富多维表达的创作者需求。
生成真正有差异感的人物面孔，避免一眼看上去像“复制粘贴”的角色。Z-Image Base在每次生成中都能构造独立的角色身份，多人同框也能保持明显区分。你还可以通过负向提示词精准剔除不想要的元素——例如修正手部伪影、清理背景杂物或调整光线问题，大幅减少后期修图工作。
没有灵感？不妨先看看这些灵感示例。
牛仔骑在狂奔的马背上，以电影海报风格呈现，天空清澈，整体配色偏复古。
戴红色真丝手套的手拿着巧克力冰淇淋甜筒，巧克力和棉花糖缓缓融化，米色背景上点缀着零散糖果，整体呈现精致的高级产品摄影效果。
肤色苍白的女子披散红发，身穿镶满宝石的金色巴洛克风铠甲，手持红色光剑，在深色背景与强烈侧光下呈现出戏剧化的幻想肖像。
优先保证质量而非速度
Z-Image Base更注重画面质量和控制精度，而不是极致速度。完整保留的训练信号配合参数可控能力，可以稳定输出专业水准的作品，非常适合严肃创作和商业项目。
活跃创作者社区
加入数千位创作者组成的社区，在这里你可以分享提示词、创作技巧和自训模型，向高手学习，每天挖掘新的灵感和玩法。
多模型一站式平台
在 SeaArt AI 上，你不仅可以使用 Z-Image Base，还能同时访问包括Flux 2 在内的多款主流模型。根据项目需求自由切换不同AI引擎，为每个项目找到最合适的组合方案。
每日免费体力
每天都有免费体力可用于生成专业AI图片，还可以通过平台活动获取更多体力，用更低成本完成高质量创作。
立即创作
第1步：描述你的创意画面
详细描述你想要的画面：包括风格、构图、光线等信息，并通过负向提示词说明需要避开的元素。
第2步：生成图片
点击生成，即可在参数可控的前提下产出专业图片。Z-Image Base会优先保证画面质量，而不是极限速度，以获得更理想的视觉效果。
第3步：检查并下载
检查生成结果，如有需要，可以适当调整生成参数或负向提示词后重新生成。确认无误后即可下载高分辨率图片，用于专业项目。
“我已经用Z-Image Base训练了三个自定义LoRA。非蒸馏架构带来的可控性，是那些蒸馏模型给不了的。参数调节真正能按预期生效，我的客户项目从‘偶尔出精品’变成‘稳定出好图’，现在所有东西都以它为基础往上搭。”
Marcus Chen
机器学习工程师
“负向提示词终于能像预期那样工作了。以前在别的模型上试着修手部问题，试了几次就放弃。换到Z-Image Base后，加几个负向提示词就很快解决。输出的多样性非常适合做角色设计，每一张都很有自己特点，而不是模板化复制。”
Elena Rodriguez
角色美术
“一开始我对所谓的参数可控是半信半疑的。后来在一个品牌项目里做了测试——用它训练了一个LoRA，并针对不同用途调了几套参数。结果证明这个控制是真的有用，画质不输我们之前高价订阅的闭源模型，还帮工作室节省了大约 60% 的生图成本。”
James Park
AI 开发者
使用Z-Image Base需要设计基础吗？
不需要。你只要把想要的画面用文字描述出来，Z-Image Base就会自动帮你生成。构图、光线和风格等细节交给 AI 处理即可。
如何用Z-Image Base拿到更好的生成效果？
在提示词里尽量写得具体一些——包括主体、风格、光线和氛围等信息。通过负向提示词排除不想出现的元素，多尝试不同种子，可以获得更稳定、更多样的好图。
Z-Image Base和Z-Image Turbo有什么区别？
Base是完整的基础模型，支持LoRA训练，输出多样性更强；Turbo使用 8 步快速采样以提升生成速度。需要可控性和自定义能力时选择Base，追求快速出图时可以用Turbo。
我可以用Z-Image Base训练自定义LoRA模型吗？
可以。Z-Image Base的非蒸馏架构非常适合LoRA训练，你可以针对特定风格、角色或品牌形象训练自定义适配器，同时保留基础模型在写实质量和提示词理解上的优势。
Z-Image Base中的负向提示词是如何起作用的？
负向提示词可以让你精确指出“不想要什么”。模型会有针对性地抑制画面伪影、构图问题以及你指定要排除的物体，从而在不依赖大量后期的情况下，实现更精细的质量控制。
“我已经用Z-Image Base训练了三个自定义LoRA。非蒸馏架构带来的可控性，是那些蒸馏模型给不了的。参数调节真正能按预期生效，我的客户项目从‘偶尔出精品’变成‘稳定出好图’，现在所有东西都以它为基础往上搭。”
Marcus Chen
机器学习工程师
“负向提示词终于能像预期那样工作了。以前在别的模型上试着修手部问题，试了几次就放弃。换到Z-Image Base后，加几个负向提示词就很快解决。输出的多样性非常适合做角色设计，每一张都很有自己特点，而不是模板化复制。”
Elena Rodriguez
角色美术
“一开始我对所谓的参数可控是半信半疑的。后来在一个品牌项目里做了测试——用它训练了一个LoRA，并针对不同用途调了几套参数。结果证明这个控制是真的有用，画质不输我们之前高价订阅的闭源模型，还帮工作室节省了大约 60% 的生图成本。”
James Park
AI 开发者