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現在完全にリリースされ、すべての一般コミュニティユーザーが利用可能ですMay 2025

Z-Image AI画像ジェネレーター

Z-Imageは、Tongyi-MAIによって構築されたオープンソースの6B画像基盤モデルであり、promptアライメント、柔軟な出力、TurboやEditなどの対象別ダウンストリームバリアントに焦点を当てています。このツールを使用すると、text-to-imageと効率化されたsingle-reference image-to-imageパイプラインをブラウザ上で直接実行できます。

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Prompt:

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モデル:

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シーン例 1
Z-Imageのはじめ方

ここでZ-Imageを使用してtext-to-imageおよび効率化されたsingle-reference image-to-imageの高品質なビジュアルを作成します

詳細なpromptから始め、必要に応じて参照画像を1枚アップロードし、promptを正確で明確に保ちながら、迅速で的確な微調整で結果を改善してください。

01

被写体とビジュアル目標を記述する

最終画像のために、中心となる被写体、カメラアングル、照明構成、構図、および必要なテキストを記述する詳細なpromptを書いてください。

02

必要に応じて参照画像を1枚追加する

特定のムード、製品形状、または一般的なレイアウト方向を固定するために、参照画像を1枚アップロードし、明確で自然言語のpromptで生成出力を制御してください。

03

迅速なバリエーションを生成して精密化する

好みのアスペクト比で画像を生成し、複数の生成オプションを比較し、構図と含まれるテキストがあなたのビジョンと完全に一致するまでpromptを微調整してください。

Z-Imageの核心的な強み

主要な画像ベースモデルとしてZ-Imageが他と異なる点

Z-Imageはオープンソースの6Bファンデーションモデルであり、一貫したpromptへの適合、豊富なバリアントモデルのラインナップ、そして完全にサポートされたローカルデプロイメントワークフローで知られています。

オープンソース 6B 基盤モデル

Z-Imageは製品ファミリー全体のコアベースモデルとして機能し、開発者やクリエイターが閉鎖的なホスト専用プラットフォームに縛られることなく、公式の上流ビルドを学習、ファインチューニング、およびデプロイできるようにします。

Apache-2.0の公式上流リリースは完全に公開されており、GitHubおよびHugging Face経由で利用可能です。
これはZ-Image-TurboやZ-Image-Editを含む下流ファミリーバリアントの基盤を形成します。
ワンクリックのホスト型生成のみに頼るのではなく、モデルウェイトへの直接アクセスとローカルデプロイメントオプションが最優先事項である場合にこのモデルを選択してください。

明確で予測可能な結果のための正確なPromptおよびNegative-promptコントロール

公式ドキュメントでは、強力なpromptの適合と効果的なNegative promptの実践が記載されており、これによりpromptの調整が最終的な生成出力に明確に反映されることが保証されます。

このモデルは、被写体、構成、希望するスタイル、および最終的な画像から除外したい要素を明確に示した場合に最も効果を発揮します。
このレベルのコントロールは、ポスターデザイン、製品写真、そしてレイアウトに敏感なpromptプロジェクトで特に有用です。
コアのpromptがすべての実行で一貫している場合、生成されたオプションのイテレーションと比較がはるかに簡単になります。

多様な視覚スタイルとユースケースに対応する単一のベースモデル

非蒸留ベースモデルとして、Z-Imageは異なるモデルファミリー間を切り替えることなく、リアリスティックな写真、洗練されたポスターレイアウト、そしてよりスタイライズされたクリエイティブな方向性の間をスムーズにシフトさせることができます。

ワークフローの初期段階で単一の美学に縛られることなく、リアリスティック、ポスタースタイル、および完全にスタイライズされたクリエイティブな方向性の間のシフトをサポートします。
同じコアpromptベースモデルを使用して、異なる被写体のアイデンティティ、ポーズ、構成、およびアートディレクションの変更を試すのに最適です。
この柔軟性は、最終的なクリエイティブな方向性を1つに決定する前の初期のブレインストーミングフェーズで非常に役立ちます。

完全なローカルランタイムサポートとComfyUI統合

Z-Imageはすでにdiffusersベースのパイプライン、ローカル推論ツール、ComfyUIユーティリティアプリ、およびコミュニティワークフローパックと完全に互換性があります。

ホスト型のデモバージョンのみに頼るのではなく、確立されたローカル推論ワークフローとコミュニティ製のツールが利用可能です。
LoRA、ControlNet、および幅広いカスタムワークフローテストと簡単に統合できます。
ローカルデプロイがモデル選択プロセスにおける重要な考慮事項である場合、このレベルのサポートは不可欠です。
最適なユースケース

Z-Imageの理想的なユースケース

このツール上で、promptによる画像生成、ポスターのレイアウト設計、製品に特化したビジュアル、そしてsingle-referenceによる修正作業のために作られています。

Prompt主導の製品・マーケティングビジュアル

正確なフレーミング、一貫した素材のレンダリング、洗練されたスタジオ照明が必要な場合に、鮮明な製品写真、プロフェッショナルなパッケージモックアップ、ターゲティングされた広告アイデア、ランディングページのヒーロービジュアルを作成します。

ポスターとタイポグラフィに特化したクリエイティブコンセプト

イベントポスター、ソーシャルメディアグラフィック、レイアウト重視のクリエイティブプロジェクトにZ-Imageを活用します。これらのプロジェクトでは、正確なpromptコントロールと明確で読みやすいテキストが重要です。

リファレンスベースの画像修正

コアコンセプトをゼロから作り直すことなく、1枚のリファレンス画像を修正してスタイル、フレーミング、または全体的な視覚的トーンを調整します。

セルフホスト型 & ワークフロー重視のデプロイメント

後で同じモデルをComfyUI、ローカル推論ランタイム、または完全にカスタマイズされた画像生成パイプラインに移行する予定がある場合は、Z-Imageを選択してください。

効果的なPrompt Promptの数式と実際の事例

効果的なZ-Image promptの作成:実例とテンプレート

各事例カードには実証済みのprompt promptのパターン、実際に生成されたZ-Imageの出力、およびその成功を導いた具体的な作成上の選択肢が示されています。各カードをクリックして展開すると、完全なprompt、それが機能する理由の内訳、およびこれらの事例をもとに独自のpromptを作成するためのヒントが表示されます。

製品ビジュアル

業界をけん引するpromptアライメントベンチマーク基準

正確な商業用ライティングの制御で鮮明な製品ビジュアルを作成する場合に最適です。

柔らかなスタジオライトで石の台座の上に置かれた高級スキンケアボトルの写真。

高級スキンケア製品のヒーロー画像

実績のある業界標準のPromptベストプラクティス生成ワークフローガイド

[product] + [camera angle] + [surface/background] + [lighting] + [commercial finish]

完全なpromptドキュメントと技術仕様をご覧ください完全な詳細分析を表示

詳細なpromptの内訳と概要

薄いベージュの石の台座の上に置かれた高級ガラス製スキンケアボトル、柔らかな方向性のあるスタジオライティング、控えめな影、すっきりとしたエディトリアル構成、高級ECサイトのヒーローショット、最小限の背景、現実的な反射、ハイエンドのパッケージング写真。

このPromptが優れた高品質な出力を提供するための中心的な機能コンポーネント

このpromptはZ-Imageのリアリズム、ライティング制御、洗練された商業的美学に適合します。

生成されるプロジェクトの最終的な目標成果

ランディングページ、店頭バナー、またはPDPヒーロー用のすっきりとした製品画像。

クリエイティブ業界のプロフェッショナル向けの専門家による内部ティップス

  • まずコア製品に名前を付け、次に望むショットタイプと表面設定を固定して一貫した結果を得ます。
  • 生成された出力の曖昧さを減らすために、ガラス、石、マット、反射面などの具体的な素材用語を含めてください。
テキスト付きポスター

業界をけん引するpromptアライメントベンチマーク基準

明確で読みやすい中国語または英語のテキストが最優先されるポスターデザインに最適です。

Summer Pulse 2026の大きな見出しと太字の中国語テキストが付いたバイリンガルのフェスティバルポスター。

バイリンガルの音楽フェスティバルポスター

実績のある業界標準のPromptベストプラクティス生成ワークフローガイド

[poster subject] + [headline text] + [text language] + [layout hierarchy] + [background style]

完全なpromptドキュメントと技術仕様をご覧ください完全な詳細分析を表示

詳細なpromptの内訳と概要

モダンなバイリンガル音楽フェスティバルポスター、太字の見出し「Summer Pulse 2026」、小さな中国語のサブタイトル「城市电子音乐节」、黒い背景にネオンオレンジとシアンのアクセント、明確な視覚階層、中央配置の見出しブロック、ダイナミックで読みやすいイベントポスターデザイン。

このPromptが優れた高品質な出力を提供するための中心的な機能コンポーネント

Z-Imageは、装飾としてだけでなくコンセプトに読みやすい中国語または英語のテキストが統合されている場合に最も効果を発揮します。

生成されるプロジェクトの最終的な目標成果

より明確な見出しブロックと読みやすい補助テキストを備えたテキスト対応のポスターコンセプト。

クリエイティブ業界のプロフェッショナル向けの専門家による内部ティップス

  • モデルが文言を正確に再現するように、正確な見出しテキストを引用符で囲んでください。
  • より良い結果を得るために、テキストの階層をポスター全体の雰囲気や視覚スタイルから分離してください。
Image-to-image

業界をけん引するpromptアライメントベンチマーク基準

特定の変更を加えながらコアオブジェクトのアイデンティティを維持したいsingle-reference編集に最適です。

リファレンス駆動型のパッケージ更新promptから生成された、セージグリーンのアクセントが付いたマットホワイトのスキンケアポンプボトル。

リファレンスガイド付きのパッケージ更新

実績のある業界標準のPromptベストプラクティス生成ワークフローガイド

[what stays the same] + [what changes] + [new lighting/style/composition direction]

完全なpromptドキュメントと技術仕様をご覧ください完全な詳細分析を表示

詳細なpromptの内訳と概要

リファレンス画像からボトルの形状、キャップの構造、正面を向いた構成を維持します。パッケージスタイルをモダンなマットホワイトとセージグリーンのパレットに変更し、柔らかいスタジオライト、より洗練された高級スキンケアのブランディング方向、より洗練された小売向けのプレゼンテーションにします。

このPromptが優れた高品質な出力を提供するための中心的な機能コンポーネント

これはZ-Imageのsingle-reference編集機能に適合し、リクエストを的確なものにします。

生成されるプロジェクトの最終的な目標成果

パッケージの方向性をアップグレードしながら製品のアイデンティティを維持する制御されたリフレッシュ。

クリエイティブ業界のプロフェッショナル向けの専門家による内部ティップス

  • まず、オブジェクトの形状、フレーミング、コア製品の構造など、維持したい一貫した要素をリストアップしてください。
  • 1枚のリファレンス画像が生成を正確にガイドできるように、要求する変更を焦点を絞って具体的にしてください。
マーケティングクリエイティブ

業界をけん引するpromptアライメントベンチマーク基準

明確な製品フォーカスと鮮明なビジュアルが必要な、高エネルギーなコマーシャル広告のアイデアに最適です。

晴れたビーチを背景に、コールドブリューが跳ねるアイスコーヒーの広告ビジュアル。

コーヒーブランド向けの高速ソーシャル広告コンセプト

実績のある業界標準のPromptベストプラクティス生成ワークフローガイド

[主題] + [視覚的方向性] + [構成] + [色彩 / 照明] + [使用コンテキスト]

完全なpromptドキュメントと技術仕様をご覧ください完全な詳細分析を表示

詳細なpromptの内訳と概要

コマーシャルアイスコーヒーキャンペーンのビジュアル、氷が跳ねるコールドブリューカップのクローズアップ、飲み物の横にある高級コーヒーパッケージ、明るい夏の日光、ビーチサイドのムード、エネルギッシュな構成、鮮明な製品写真、高級飲料広告スタイル、ロゴなし、ブランド名なし、クリーンなパッケージデザイン。

このPromptが優れた高品質な出力を提供するための中心的な機能コンポーネント

prompt はブランドコピーを省略しつつ、製品のセットアップ、照明、キャンペーン目標を明確に示します。

生成されるプロジェクトの最終的な目標成果

有料SNS、季節プロモーション、ランディングページのヒーローに適用できる飲料広告の方向性。

クリエイティブ業界のプロフェッショナル向けの専門家による内部ティップス

  • 構成が意図的に感じられるように、マーケティングチャネルまたは使用コンテキストに注意してください。
  • 複数の相反する動きではなく、跳ねやクローズアップのような1つの強いアクションを詳細に示してください。
Z-Imageを選ぶとき

オープンウェイトとローカルデプロイメントの柔軟性を重視する場合はZ-Imageを選択してください

明確で視覚的なprompt調整を希望する場合、このホストページの外で同じモデルを再利用する予定がある場合、またはオープンモデルウェイトとローカル推論ツールを優先する場合はZ-Imageを選択してください

後で使い続けることができる1つのモデルが欲しい場合はZ-Imageを選択してください

まずここで高品質なビジュアルを作成し、その後ComfyUI、ローカル推論ランタイム、または今後完全にカスタマイズされたパイプラインで同じモデルファミリーを使い続けたい場合はZ-Imageを選択してください。正確なprompt制御と完全なモデルアクセスが最優先事項である場合、このモデルは最適な選択肢です

事前構築済みのホストスタイルを好む場合は代替モデルを試してください

独自の事前構築済みビジュアルスタイルを好み、オープンモデルウェイト、ローカルデプロイメント、または下流のカスタマイズを優先しない場合はGPT-4oまたはSeedreamを探索してください。これらのホストツールは、カジュアルな使用のためにより合理化された直接的な生成体験を提供することが多いです

コミュニティの洞察と実証

Z-Image に関するコミュニティの事例と外部の会話

これらの厳選された動画、Xの投稿、Reddit のフォーラムディスカッションは、Z-Image に関する実世界の外部事例とコミュニティの洞察を提供します。これらのリソースは、モデルや先に説明された prompt のパターンに慣れた後、補足的な証拠として最も役立ちます。

AI動画生成作品のキュレーションされたショーケース

Xソーシャルプラットフォームからクリエイターが共有したコミュニティコンテンツ投稿

活発なRedditコミュニティ会話スレッド

オープンソースエコシステム

Z-Imageに関連するオープンソースプロジェクト

これらのGitHubプロジェクトは、Z-Imageまたはその広範なモデルファミリーとの直接の関連性が手作業で確認されています。これらのリソースを使用して、モデルを調査したり、ローカルで実行したり、他の開発者がその周りにインテグレーションやワークフローを構築している方法を探索したりできます

公式オープンソースプロジェクト01のためのGitHub公開ソースコードリポジトリ

Tongyi-MAI / Z-Image

公式リポジトリ

Tongyi-MAIがホストする公式の上流Z-Imageリポジトリです。これは、6Bモデルファミリー全体、公式チェックポイント、研究レポートリンク、および標準推論ガイダンスの主要なソースです

10,481 プロジェクトリポジトリに累積されたGitHubのスター数の合計
Apache-2.0
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問

公式オープンソースプロジェクト02のためのGitHub公開ソースコードリポジトリ

Koko-boya / Comfyui-Z-Image-Utilities

ComfyUIのユーティリティノード

Z-Image画像生成ワークフロー専用に構築された特殊なComfyUI拡張機能で、promptの強化、画像に意識したprompt処理、および事前構築済みの統合サンプリングノードを備えています

116 プロジェクトリポジトリに累積されたGitHubのスター数の合計
Apache-2.0
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問

公式オープンソースプロジェクト03のためのGitHub公開ソースコードリポジトリ

martin-rizzo / AmazingZImageWorkflow

ComfyUIワークフローパック

ComfyUI内のZ-Imageモデルファミリー用の完全なワークフローパックで、事前定義されたクリエイティブスタイル、リファイナーおよびアップスケーラーステップ、ならびにGGUFおよびSafetensorsモデルチェックポイント用の事前構成済みセットアップを含みます

398 プロジェクトリポジトリに累積されたGitHubのスター数の合計
Unlicense
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問

公式オープンソースプロジェクト04のためのGitHub公開ソースコードリポジトリ

martin-rizzo / ComfyUI-ZImagePowerNodes

ComfyUIカスタムノード

Z-ImageおよびZ-Image-Turbo専用に構築されたカスタムComfyUIノードの厳選セットで、スタイル管理、潜在空間のセットアップ、およびワークフローの使いやすさ向上のためのヘルパーツールを含みます

166 プロジェクトリポジトリに累積されたGitHubのスター数の合計
MIT
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問
FAQs

FAQ

Seedance 3.0と公式プラットフォームについてすべて

Z-Imageとは何ですか?

Z-Imageは、より広範なZ-Imageファミリーのコアベースモデルとして機能する、Tongyi-MAIによって開発されたオープンソースの6B画像基盤モデルです。promptアライメント、多様なビジュアルサポート、ファインチューニングやローカルホスティングを含む柔軟なダウンストリーム用途に焦点を当てています。

Z-Imageは何に最適ですか?

Z-Imageは、promptガイド付き画像作成、ポスターコンセプトの開発、製品に焦点を当てたビジュアル、および後でComfyUIやローカル推論ツール、その他のセルフホスティング環境に移行できるワークフローに優れています。

ここでZ-Imageはimage-to-imageに対応していますか?

はい。このツール内で、Z-Imageはtext-to-imageとsingle-referenceのimage-to-imageワークフローの両方に対応しています。生成するコンテンツのために、キーとなる構成、製品のシルエット、または全体的なビジュアルムードを固定するために参照画像を1枚アップロードしてください。

ここでZ-Imageはどのアスペクト比に対応していますか?

Z-Imageはここで1:1、4:3、3:4、16:9、9:16を含むすべての一般的なアスペクト比に完全対応しています。標準的な正方形フォーマットからポートレート、ランドスケープ、ソーシャルメディア最適化のクリエイティブサイズまで、あらゆる用途に対応しています。

Z-Image用により良いpromptを書くにはどうすればよいですか?

まず中心となる被写体を概説し、次にスタイル、カメラアングル、照明、素材、および最終画像に含める必要のあるテキストの詳細を追加してください。Z-Imageは、交渉できない要素と柔軟な変数を明確に分離した場合に最も強力な結果を提供します。特にポスターデザイン、製品写真、single-referenceの精密化作業においてその効果を発揮します。

GPT-4oまたはSeedream 4の代わりにZ-Imageを使用すべきタイミングはいつですか?

このホステッドプラットフォーム外で使用できるオープンソースモデルが必要な場合はZ-Imageを選択してください。特に精密なprompt制御とセルフホスティングオプションが最優先事項の場合に適しています。主に厳選された組み込みスタイルと効率化されたホステッド生成プロセスが必要な場合はGPT-4oまたはSeedream 4を選択してください。

Z-ImageとZ-Image-Turboの違いは何ですか?

Z-Imageはその製品ラインのコア6B基盤モデルです。Z-Image-Turboは、高速でより軽量な推論に最適化されたベースモデルの凝縮・蒸留バージョンです。そのため、Turboバリアントはコミュニティワークフローやローカルデプロイメント設定で広く議論されているのです。

Z-Imageの画像を商業的に使用できますか?

公式の上流Z-ImageモデルウェイトはApache-2.0のライセンスの下で提供されますが、生成されたアセットの商業的使用はお客様の具体的な使用ケース、コンテンツガイドライン、およびこのプラットフォームの利用規約に依存します。プロフェッショナルな制作作業の場合は、モデルの出力が自動的に商業的に承認されると想定せず、常に標準的な法規則およびブランド承認規則に従ってください。

Z-Imageはオープンソースであり、セルフホスティングできますか?

はい。Tongyi-MAIは公式の上流Z-Imageビルドをリリースしており、このモデルはdiffusersベースのパイプライン、ローカル推論ツール、ComfyUIユーティリティアプリ、コミュニティワークフローパックとネイティブに連携します。これにより、クローズドでホステッドのみのAI画像ジェネレーターと比較して、モデルの調査、デプロイ、修正がはるかに容易になります。

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Z-Imageで今日から制作を始めよう

内蔵されたジェネレーターを開き、詳細なpromptまたは1枚の参照画像から開始し、Z-Imageを使用して、このプラットフォーム上で制御可能なtext-to-image生成と効率的なsingle-reference編集を実行します。

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