【商用可】 Z-Image_clear_photoreal 公開｜高速・高画質を両立したフォトリアルモデル【画像生成 AI】

はじめに

こんにちは、きまま / Easygoing です。

今回は、高速・高画質で商用利用もできる 画像生成 AI の決定版、Z-Image_clear_photoreal を公開したのでご紹介します。

Z-Image ってなに？

Z-Image は、2026年1月27日に中国の Alibaba グループが、商用利用も可能な Apache-2.0 ライセンス で公開した 画像生成 AI です。

Z-Image シリーズは、2025年11月に高速蒸留版の Z-Image-Turbo モデルが公開されていて、ミドルレンジの PC でも動作する 画像生成 AI として人気を集めていました。

Z-Image-Turbo は高速生成に特化した 蒸留モデル でしたが、今回公開された Z-Image (Base) は、蒸留を行う前の 基幹モデル であり、いわば 学習を行なった AI の頭脳そのまま にあたります。

蒸留モデルは、バリエーションが乏しくなる

Z-Image-Turbo をはじめとした蒸留モデルでは、使い勝手を良くするための調整が行われています。

蒸留モデルの特徴

• 安定性と速度が向上

• 画質は劣化

• バリエーションが乏しくなる

蒸留モデルでは、イラスト生成の失敗を減らすために 安定性を上げる 調整を行います。

それによってイラストの収束が早くなり、低 Step でイラストを高速生成 できるようになりますが、その代わりに鮮やかな色表現が失われて 全体が褐色調 になり、完成したイラストに 残留ノイズ が残りやすくなります。

また、安定性を上げると同じようなイラストが生成されやすくなり、顔や構図のバリエーションが乏しく なってしまいます。

蒸留モデルをベースに、基幹モデルを混ぜる

今回の Z-Image_clear_photoreal では、以前にご紹介した蒸留モデルの Z-Image-Turbo_clear をもとに、特定の層でオリジナルの Z-Image (Base) を混ぜることで、画質とバリエーション の向上 を目指しました。

これによって、Z-Image-Turbo の CFG を使わない高速性 を維持したまま、さらなる画質の向上 を目指しています。

実際のイラスト！

それでは、実際にイラストを比べてみます。

左が今回調整した Z-Image_clear_photoreal モデル、右が元の Z-Image-Turbo_clear の出力になります。

暖炉の部屋

深夜ラジオ

拡大図

画質を比べるときに 肌の質感 を比較すると分かりやすいですが、右側の Z-Image-Turbo_clear は完成したイラストに 高速蒸留モデル特有の粒状ノイズ が残っているのに対して、左の Z-Image_clear_photoreal ではこれが改善して きれいになっている ことが分かります。

バリエーションを比較！

今度は、イラストのバリエーションを比較してみましょう。

これから、同じプロンプトのまま seed 値を変えて、８枚連続でイラストを生成してみます。

プロンプト（伝統衣装の女性）

Z-Image_clear_photoreal（今回のマージモデル）

Z-Image-Turbo_clear（蒸留モデル）

２つのモデルを比べると、今回調整した Z-Image_clear_photoreal は 人物の顔や構図 に 豊富なバリエーション が出ているのに対して、元になった Z-Image-Turbo_clear は 顔や構図の変化が乏しく、似たようなイラストが続いていることが分かります。

Z-Image_clear_photoreal のマージレシピ

それでは、今回制作した Z-Image_clear_photoreal のマージレシピをご紹介します。

右側の Model Merge Z-Image ノード は、２つの Z-Image モデルを混ぜるノードですが、0 の設定値は Z-Image (Base) の層、1 の設定値は Z-Image-Turbo_clear の層をマージしています。

すなわち、初期の層は Z-Image (Base) の多様性のある学習データ を使うことでバリエーションを増やし、中期～後期の層では蒸留した Z-Image-Turbo_clear を用いる ことで安定性と生成速度を維持しているのです。

Model Merge Z-Image カスタムノード

VAE は Z-Image_clear_vae を使おう！

今回の Z-Image_clear_photoreal モデルでは、VAE は筆者が制作したカスタムモデルの Z-Image_clear_vae を併せて使うことをオススメします。

• Z-Image_natural_vae：彩度を抑えたナチュラルな表現

• Z-Image_clear_vae：彩度を上げた鮮やかな表現

Z-Image_clear_vae は、色の表現の違うモデルをいくつか用意しているので、好みに応じて使い分けてみて下さい。

次回は Z-Image_clear_anime の紹介！

今回は、Z-Image の調整を行う上で フォトリアル調のイラスト と アニメイラスト で調整の方向性が全く違ったので、フォトリアルの専用モデルとして Z-Image_clear_photoreal を制作しました。

次回は、アニメイラスト用の Z-Image_clear_anime モデルをご紹介する予定です。

まとめ：Z-Image_clear_photoreal を使ってみよう

• Z-Image (Base) はバリエーションが豊富

• Z-Image-Turbo は安定性と高速生成

• Z-Image_clear_photoreal はいいとこ取り

今回は、Z-Image_clear_photoreal モデルをご紹介しました。

Z-Image は、実際に調整を行ってみると無駄な構造がほとんど無く、Alibaba が Qwen-Image を深く研究して ベストな最適化・軽量化 を行ったモデルであることを実感します。

今回、基幹モデルの Z-Image (Base) が公開されたことで、今まで以上に Z-Image シリーズの開発が行いやすくなり、これから コミュニティから優れた改良版 が生まれてくると思います。

皆さんも、これを機会に Z-Image の高画質・高速生成を試してみてはいかがでしょうか？

最後までお読みいただきありがとうございます！

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