Z-Image Turbo是Wikiprompt目录中增长最快的模型之一。它是阿里巴巴通义实验室推出的开放权重文生图模型，经过蒸馏后能以极少的采样步数生成图像，因此深受需要频繁迭代或在自己硬件上运行模型的用户欢迎。我们的社区目前已发布了近200条索引化的Z-Image Turbo提示词，几乎全部是创意类别的图像提示词。
本指南精选其中最佳内容，解释在有效提示词中反复出现的模式，并提供一个可调整的入门配方。
Z-Image Turbo擅长什么
通读目录后，三个优势尤为突出：
带相机语言的逼真肖像。“Portrait”、“photorealistic”、“shallow depth of field”、“bokeh”和“85mm lens”是语料库中最常见的关键词。该模型对以摄影师拍摄笔记风格撰写的提示词响应良好。电影感奇幻与概念艺术。暗黑奇幻、科幻景观和生物设计在该集合中获得了最高的惊叹评分。强烈的光线方向（轮廓光、明暗对照、发光点缀）在其中发挥了重要作用。海报与风格化插画。旅游海报、电影风格单页、Q版和动漫插画以及收藏玩具渲染都反复出现，通常图像中会呈现一个简短的标题。有效的模式
这些直接来自Wikiprompt上评分最高的Z-Image Turbo提示词的关键词和结构：
先写主体，再写相机。最佳提示词先命名主体和场景，然后添加镜头、景深和构图（“close-up”、“wide shot”、“85mm”、“shallow depth of field”）。明确描述光线。“Cinematic lighting”、“studio lighting”、“golden hour”、“high contrast”和“chiaroscuro”都是顶级关键词。光线描述模糊的提示词往往评分较低。指明媒介。开头就说“photo”、“illustration”、“concept art”、“digital art”或“anime style”，可保持输出一致性。媒介词混合或缺失会导致结果混杂。适度添加质感提示。“Film grain”和“8k”经常出现，但最强提示词只使用一两个收尾提示，而非一长串质量标签。保持文字简短。当提示词要求排版（海报上的城市名、电影标题）时，评分最高的通常只保留几个词，并明确指出文字位置。Wikiprompt上最佳的Z-Image Turbo提示词
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使用此结构并填入方括号内容：
[媒介：photo / illustration / concept art] of [主体] in [场景]，[动作或姿势]。[镜头和构图：例如 85mm、shallow depth of field、wide shot]。[光线：例如 golden hour rim light、high contrast]。[氛围和色调]。[一个收尾提示：film grain 或 fine detail]。宽高比 [16:9 / 9:16 / 1:1]。
从上述精选提示词之一开始，只更改主体和场景，保留其相机和光线描述。这是从少步模型获得一致结果的最快方式。
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浏览目录中所有 Z-Image Turbo提示词。在 The Best Flux Prompts 和 The Best Stable Diffusion Prompts 中与其他开放模型比较。在我们的实时 LLM和图像基准测试 中查看模型排名。