【ZOL中关村在线原创评测】最近AIGC领域最火的大模型无疑就是阿里旗下的Z-Image-Turbo。6B参数量、16GB显存即可生成高质量图片。虽然默认状态下生成结果的随机性不足，但质量极其优秀的同时，硬件性能要求不高，生成速度极快。另外不少达人通过优化增强随机性之后，可以说是深受广大用户认可。

·Z-Image-Turbo简介

从Hugging Face页面给出的一些示例可以看到，Z-Image出图效果绝佳，实景、人物的真实感，创意海报图片的设计感都非常优秀，很适合大众用户使用。

这款AIGC大模型最具优势的地方就在于硬件性能要求不高，但不少朋友还是在使用NVIDIA显卡来跑图。其实如果不是非要追求几秒钟一张图的话，英特尔酷睿Ultra 200V/200H系列的集显本就足够跑Z-Image-Turbo了。

今天这篇文章，咱们就来聊聊如何用英特尔酷睿Ultra集显本去跑Z-Image-Turbo。

·用ComfyUI本地部署Z-Image-Turbo

首先需要下载或更新Intel Graphics Software，并在“显卡”选项中找到“共享GPU/NPU内存覆盖”选项，这其实就是英特尔的可变显存技术。

这里建议大家选择32GB内存的笔记本电脑，这样可以将最多87%，也就是大概27.3GB内存容量共享给锐炫核显，从而满足Z-Image-Turbo大模型的生成需求。笔者这次选择了一台酷睿Ultra 7 255H+锐炫140T以及一台酷睿Ultra 9 288V+锐炫140V的轻薄型笔记本电脑，并对其出图速度和出图质量进行了测试。

本次测试选用了ComfyUI，相比StableDiffusion web UI来说，个人觉得ComfyUI的工作流形式更方便一些。而且ComfyUI已经预置了Z-Image-Turbo的工作流模版，小白用户直接调用即可出图。而高端玩家则可以自行构建更加复杂的工作流，增强出图效率、质量和随机性。

下载安装ComfyUI之后，还要去Hugging Face下载Z-Image-Turbo模型文件，总计只有三个，总容量大概20个GB，可以说是非常轻量化的AIGC大模型了。

文件具体如下图所示，包含1个z_image_turbo_bf16主模型，1个qwen_3_4b的大语言模型做提示词文本编码，另外还包含一个Flux.1架构的生成编解码vae模型（文件名ae.safetensors），下载好之后将三个文件分别复制到ComfyUI-models文件夹下面对应diffusion_models、text_encoders以及vae三个子文件夹里即可。

运行ComfyUI之后，可以看到GPU信息，另外第一次运行的话时间会久一些（最多也就5分钟左右），因为要做预处理，后续再使用就会非常快了。

·酷睿Ultra 7 255H+锐炫140T出图测试

接下来看看酷睿Ultra 7 255H+锐炫140T平台跑Z-Image-Turbo的情况。

首先通过UL Procyon的Intel OpenVINO GPU Float 16测试可以看到，锐炫140T核显的算力评分为790，集成显卡里的算力第一梯队。不过如果面对以往的AIGC大模型的话是不太够用的，但Z-Image-Turbo就没啥问题了。

笔者直接调用了ComfyUI预设的Z-Image-Turbo工作流，未做任何优化和修改，在提示词文本框中输入相应提示词，采样器的设定直接为默认状态，步数为9。

测试时分别生成三张不同风格的图片，图片分辨率为960×1280，具体如下面三张图所示，一张真实人物社交媒体封面，一张特定日期的漫画风格宣传海报，以及一张游戏动漫人物。

测试过程中可以看到，锐炫140T的Copy和Compute以及内存处于满负载工作状态。

根据测试结果来看，三次文生图分别耗时1分23秒、1分20秒和1分18秒，迭代速度分别为9.29s/it、8.97s/it和8.69s/it，对于集成显卡轻薄本来说，如此高的出图质量，并且单张图分辨率为960×1280的情况下，1分钟20秒左右完成一张图片可以说是相当惊艳了。

另外如果将迭代步数换成4，则只需要36秒即可出一张图，而且效果只比9步出图少一些细节和光影质感。

下面这三张是迭代9步后的出图效果，虽然有一些小瑕疵，比如第二张图片的月份排版存在问题，但总体质量极佳，拿来就可以直接使用。

另外下面这张图片是4步迭代出图的效果，与上面这张9步迭代后的图片相比几乎没有太大差异，质量相当高。

·酷睿Ultra 9 288V+锐炫140V出图测试

最后我们来看看酷睿Ultra 9 288V平台的表现，它配备的是锐炫140V核显，UL Procyon的Intel OpenVINO Float16算力评分达到了925分，性能比锐炫140T还要更好一些。

在不改变设置的情况下，我们依旧使用相同的提示词跑三张图片。

根据实际测试来看，锐炫140V更高的算力换来了更快的出图速度，三次文生图分别耗时1分钟、56秒和54秒，迭代速度分别为6.75s/it、6.27s/it和6.11s/it。由此可见当前无论是酷睿Ultra 200H还是酷睿Ultra 200V，结合Z-Image-Turbo和ComfyUI的话，都能做到极快的本地文生图，彻底突破了AIGC必须与高性能显卡绑定的硬件壁垒，让用户能够以更低成本的硬件方案实现高质量的文生图应用。

·评测总结

Z-Image-Turbo出现之前，想要进行高质量文生图，普通轻薄本可以做，但速度非常慢，因此实用性完全不够看。所以在学习、研究、使用本地AI出图时，最低也得配一块大显存的桌面级显卡。而Z-Image-Turbo出现之后，这种与高算力硬件绑定的AIGC模式将被彻底打破，6B小模型，配上酷睿Ultra 200H/200V平台，再来一个32GB内存，即可在1分钟左右完成960×1280分辨率高质量出图任务，这在今年初都是不太敢想的事情，而现在它确实是实现了。

同时， 英特尔酷睿平台也支持动态显存分配技术，将一部分内存划归给共享显然，将显存容量提升上来之后，再凭借锐炫核显不错的算力性能，完全可以满足本地AI出图的需求，无需再去花费高昂成本买显卡攒机，这对于AIGC应用的普及化有着极大的推动作用。如果你手上也有类似配置的机型，不妨试试Z-Image-Turbo吧，它会给你带来相当惊喜的体验。

(11010903)