文章摘要

静莹莹

前言

哈喽哈喽，Welcome Back，怎么说呢，我们柠檬星博客也终于是实现了稳定月更了，现在离上篇文章也是差不多刚好一个月，这个速度我还是比较舒服的。

之前写过一篇本地部署Deepseek-Qwen等开源大模型，现在又来折腾文生图了喵。我自己是不怎么会用AI生图的人吧，虽然自己平时是AI的重度用户，但是我有AI洁癖，一般都会避免使用AI生成的内容，包括照片啊，文字啊什么的，就算是P图最多也就是让AI教我怎么P，让AI直接帮我P图我是不太能接受的。所以说我用AI生图的机会是真的不多，那为什么我还要折腾这个本地生图模型呢？那当然是因为市面上的文生图对nsfw内容的容忍度比较低啦……

Emm，反正就是这么邪恶的理由啦……

也正是因为这个，我们这次要用到的模型Z-Image Turbo虽然是阿里的，但是其实对于NSFW内容的支持度是比较好的，再加上它也比较轻量级，适合在我这台轻薄本上用，所以这次就采用Z-Image Turbo + zimage-ncnn-Vulkan的方案了。说实话我这台电脑的配置不是非常适合用来跑这个，特别是集显，还是AMD的，所以要多做一些工作，但是也只能硬着头皮上了。

那么我们依旧话不多说，直接开始吧！

~~（话说我部署本地模型的动力全都是想绕开人家的安全限制啊……）~~

设备信息：

操作系统： Windows 11 家庭中文版 25H2
机型： 机械革命无界15X 暴风雪
处理器： AMD Ryzen AI 9 H 365
显卡： AMD Radeon 880M Graphics（集显）

项目要求：

系统：Windows (建议win10以上)
显卡：需支持 Vulkan （集显达到条件亦可）
显存/内存：满足 (系统内存的一半) + (GPU显存) ≥ 16GB
磁盘空间：约 20GB（模型文件约 12GB）

第一步：下载 zimage-ncnn-Vulkan

由于我的电脑没有独显，所以就不能用目前最主流的解决方案 ComfyUI 了，这也是我这台电脑最大的痛点，因为我一般出去旅行的时候都要带着，平常也要拿来拿去的，所以就选了轻薄本，牺牲的就是独立显卡啦

所以作为替代，我们使用 zimage-ncnn-Vulkan 方案。这个方案对电脑的配置要求很小，具体要求是需要满足 (系统内存的一半) + (GPU显存) ≥ 16GB就行。但是代价就是没有图形界面，所以我们后面还要给它再配一个图形页面。当然你的电脑如果配置好的话直接去折腾 ComfyUI 也是可以的。

我们先打开这个项目的Github仓库。

找到右测的Release连接，打开页面下载到Windows的zip包之后，我们就可以进行下一步了。

第二步：下载 Z-Image Turbo 模型

接下来去Hugging Face下载专门为zimage-ncnn-Vulkan转换的 ncnn 格式 Z-Image Turbo 模型，注意，Hugging Face上还有官方原始仓库（Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo）和ComfyUI 的官方重打包版本（Comfy-Org/z_image_turbo），不要下错了。

⚠️ 这不是我的网站哦！我可不知道它安不安全

nihui-szyl/z-image-ncnn at main

Hugging Face

下载方法是用Git克隆，如果没有Git的话用Powershell也可以。

在文件夹中打开Git Bash，逐行输入：

Git:

mkdir z-image-ncnn
cd z-image-ncnn
git init
git remote add origin https://huggingface.co/nihui-szyl/z-image-ncnn
git config lfs.fetchexclude "*"
git config lfs.fetchinclude "z-image-turbo/*"
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set z-image-turbo
git pull origin main

如果国内连接不上huggingface.co的话可以尝试镜像站

mkdir z-image-ncnn
cd z-image-ncnn
git init
git remote add origin https://hf-mirror.com/nihui-szyl/z-image-ncnn
git config lfs.fetchexclude "*"
git config lfs.fetchinclude "z-image-turbo/*"
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set z-image-turbo
git pull origin main

在文件夹中打开 Powershell，逐行输入：

Powershell:

1 2	powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://hf.co/cli/install.ps1 \| iex" hf download nihui-szyl/z-image-ncnn --include "z-image-turbo/*" --local-dir ./z-image-turbo-download

如果国内连接不上huggingface.co的话可以尝试镜像站

1
2
3

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://hf.co/cli/install.ps1 | iex"
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
hf download nihui-szyl/z-image-ncnn --include "z-image-turbo/*" --local-dir ./z-image-turbo-download

手动下载:

如果命令运行失败的话（或者有些文件没下载下来）可以自行到 Hugging Face 下载。

⚠️ 这不是我的网站哦！我可不知道它安不安全

nihui-szyl/z-image-ncnn at main

Hugging Face

或国内镜像站：

⚠️ 这不是我的网站哦！我可不知道它安不安全

nihui-szyl/z-image-ncnn at main

Hugging Face

第三步：本地运行 Z-Image Turbo

将 zimage-ncnn-vulkan.exe 放在与 z-image-turbo 文件夹同一级目录下。（模型文件通常位于z-image-turbo，即保证zimage-ncnn-vulkan.exe文件与文件夹z-image-turbo在同一目录即可）。

右键zimage-ncnn-vulkan.exe所在的文件夹 -> 在终端中打开，输入指令：

1	./zimage-ncnn-vulkan.exe -m z-image-turbo -p "你的提示词" -s 宽度,高度 -l 9 -o out.png

下面是完整的参数列表和说明。

参数	全称	说明	默认值
`-h`	help	显示帮助信息	—
`-p`	prompt	正向提示词	`rand` (随机)
`-n`	negative-prompt	负向提示词，可选	无
`-o`	output-path	输出图片路径	`out.png`
`-i`	input-image	输入图片（用于局部重绘）	无
`-k`	mask-image	重绘蒙版，白色为重绘，黑色为保留	无
`-x`	l,t,r,b	扩展画布（向外绘制），格式为左,上,右,下	无
`-c`	control-image	ControlNet 控制图	无
`-w`	control-scale	ControlNet 缩放比例	`1.0`
`-t`	tile-upscale	启用 Tile ControlNet 放大模式	无
`-s`	image-size	图片分辨率，格式为宽,高	`1024,1024`
`-m`	model-path	模型路径	`z-image-turbo`
`-l`	steps	去噪步数	`auto` (自动)
`-r`	random-seed	随机种子	`rand` (随机)
`-g`	gpu-id	GPU 设备 ID，`-1` 表示使用 CPU	`auto` (自动)
`-b`	batch-size	批量生成数量	`1`

回车之后就会运行了，注意，如果未设置-l参数的话自动是8~9步，在step 1/9提示出来之前不会有任何提示，请耐心等待。

完成之后默认将图片保存到同级目录下，请注意检查。

这样模型基本上就可以用了，本来想给这东西配置一个图形化界面的，但是zimage-ncnn-Vulkan这个项目毕竟不是一个大项目，没有那么多适配的项目，只能给它写一个bat了

第四步：Bat 脚本启动

在包含zimage-ncnn-vulkan.exe的文件夹中右键 -> 新建文本文档 -> 改名运行脚本.bat（一定要把后缀名改掉）-> 右键编辑 -> 粘贴下列代码 -> ctrl+s 保存

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion
chcp 65001 >nul
cd /d "%~dp0"

:input_prompt
set EXTRA=
set /p prompt=请输入提示词：
if "%prompt%"=="" (
    echo 提示词不能为空，请重新输入。
    goto input_prompt
)

set /p width=请输入宽度 (默认 512，回车直接使用): 
if "%width%"=="" set width=512

set /p height=请输入高度 (默认 512): 
if "%height%"=="" set height=512

set /p steps=请输入步数 (默认 8): 
if "%steps%"=="" set steps=8

set SIZE_ARG=-s %width%,%height%

set /p more=需要更多参数吗？(y/n): 
if /i not "%more%"=="y" goto skip_extra

set /p input=请输入输入图片路径 (修图/扩图)，直接回车跳过: 
if "!input!"=="" goto ask_cpu

set /p mode=请选择模式 1=修图 2=扩图 (输入 1 或 2): 
if "!mode!"=="1" goto inpaint
if "!mode!"=="2" goto outpaint
echo 无效选项，跳过图片处理。
goto ask_cpu

:inpaint
set /p mask=请输入蒙版图片路径 (白色为重绘区域): 
if "!mask!"=="" (
    echo 蒙版路径不能为空，跳过修图。
    goto ask_cpu
)
set EXTRA=!EXTRA! -i "!input!" -k "!mask!"
goto ask_cpu

:outpaint
set /p expand=请输入扩图边距 (必须为16的倍数，单位为像素，输入格式为左,上,右,下): 
if "!expand!"=="" (
    echo 扩图边距不能为空，跳过扩图。
    goto ask_cpu
)
set expand=!expand: =!
set expand=!expand:，=,!
if "!expand:~-1!"=="," set expand=!expand:~0,-1!
set EXTRA=!EXTRA! -i "!input!" -x !expand!
set SIZE_ARG=
goto ask_cpu

:ask_cpu
set /p cpu=是否使用CPU生成 (y/n，默认n): 
if /i "!cpu!"=="y" (
    set EXTRA=!EXTRA! -g -1
) else (
    set EXTRA=!EXTRA! -g auto
)

:skip_extra
zimage-ncnn-vulkan.exe -m z-image-turbo -p "%prompt%" %SIZE_ARG% -l %steps% -o out.png !EXTRA!

echo.
echo 生成完成，请查看 out.png
set /p again=是否继续生成？(y/n): 
if /i "%again%"=="y" goto input_prompt

好了，这样就大功告成啦！根据每个人电脑配置的不同生成一张图片的时间有长有短，如果嫌慢的话可以去BIOS里面调一下专用显存的分配量（针对集显）（建议8~16GB），不过会从运行内存里面扣除空间就是了。BIOS的操作每个品牌甚至一个品牌下面的系列之间都可能有差别，我也没法写教程了。

接下来就是针对Z-image修图/阔图功能的一点说明。

输入图片功能特别说明：

输入图片功能支持两种模式：扩图和局部修改。

扩图

对于扩图，需要传入-i参数和-x参数，-i参数是输入图片的位置，建议传绝对位置。-x参数为数字，格式为左,上,右,下，表示为需要拓宽的像素，逗号必须为半角（英文）逗号。最重要的是，参数必须是16的倍数（不知道为啥）

正确传入两个参数之后就可以开始生成了。

修图

修图是比较麻烦的，因为必须要传入一张示意图（用-k参数），这张示意图的长宽需要和原图保持完全一致，并在示意图中将原图需要修改的部分涂为白色，需要保留的地方涂为黑色传给大模型。涂白的地方越精确越好，以免AI生成幻觉内容。

后记

那么这篇文章就到这里啦！不得不说用 zimage-ncnn-Vulkan 这个方案的限制还是比较多的，LoRa也不支持，但是好处就是在显卡配置低的机器上也能跑起来，如果以后要跑多点这种AI的话就得考虑升级一下家里的台式机配置了（不要啊就现在内存条比黄金还贵的价格……）

话说内存条就是因为AI才涨价的……我因为AI去买内存条是不是就成帮凶了……

至于那些显卡配置高的朋友们就不用委屈看我的这篇文章了喵，ComfyUI的教程还是比较全的，~~全到我都怀疑我写这篇文章有没有必要了（我本来是想用ComfyUI的）~~

OK，那这篇文章就到这啦！不出意外的话下篇文章应该就在10月中下旬了，最近想白嫖个甲骨文的免费VPS玩玩，下篇文章或许就是讲这个的也不一定。那我们下次再见！