优可Z-image系列的二次元模型，是稳定单一画风的二次元大模型。基于Z-image base模型训练，继承了Z-image模型的几乎全部特点的综合二次元基础模型，拥有很好的语言理解能力，支持中文。

其核心能力在于：

1.能够以较为稳定且精美的二次元风格出图：基本画风为线条干净的二次元风格，细节适中，无需触发词。如果提示词中存在较多写实相关的词汇，建议在开头增加“二次元插画“作为强调风格的提示词；

2.极强的文本理解力：基于Z-image模型训练，较SDXL模型的理解控制能力有质的提升，适用于有较高文本控制需求的用户。训练较好地保留Z-image官方基础模型的大部分概念。

3.非常容易上手：采用了混合打标的模式，对长句短语，以及复杂的详细描述都能很好的支持；基于Z-image模型训练，支持中英文提示词输入。其中文的支持对于一般用户尤为重要。可以在图中画出中英文语句，日语平/片假名。

4.水彩风格优化（适用于V1.0）：对水彩风格进行了优化，画风清新，非常适配模型基础风格（详见例图）。可以使用水彩、watercolor等提示词触发。

5.天然好手和较好的肢体（适用于V2.0）：尤其是对高难度手势的支持，不易崩；

6.极高作图正确率（适用于V2.0）：画图不容易出错，整体细节出错率大幅降低，比如例图基本都可以一遍画对；

7.能画男人（适用于V2.0）：这条不用解释得太多，因为大多图集美少女比较多，男人的图集相对难找；

目前模型尚且不足的地方：

1.模型存在一定的光污染问题：推测主要是于Z-image对各类光线、氛围类提示词非常敏感，二次元画作颜色大都比较鲜亮（且本人挑选图集的时候也喜欢明亮色调的）。如果叠加较多的光线、氛围类提示词，以及多次重复某一色彩氛围概念的时候，如“”白色、柔和，清新可能会导致模型画出全白或者全黑的图片。如果某串提示词出现了这种情况，负面提示词写纯白画面、纯黑画面、纯色画面可以解决这个问题。

2.无法像SDXL一样用非常简单的提示词组合就画出好的画作：Z-image的概念拆分做的非常精准，如果提示词中没有描述，模型不会自动填充关联概念。举例来说，即使角色的各种细节写的很多，只要没写动作，角色可能就只是呆板的站着。把SDXL的提示词照搬，可能会获得较差的效果，推荐使用llm工具完善提示词来出图。

llm引导词示例：

将这张参考图反推成结构化的中文精准参数版提示词(AI 绘图工具专用格式)，对所有细节做分子级别的反推，达到能让我完美复刻的程度。*800字* 不要生成图片，*用代码框输出*，*不需要子标题* *不要写风格和画质* *包含运镜描述* *包含人物具体姿态* *不描述风格和画风，不要写手办或者雕塑* *不要有空白行* 不要签名和水印、logo

使用说明：

1.采样器使用euler或dpmpp_3m_sde_gpu，调度器使用sgm_uniform。

2.基础步数25~50步，CFG=4~5

3.推荐分辨率:1024*1536，1536*1024。1024*1024，1536*1536

4.如果提示词中含有大量光污染词，推荐使用纯白画面、纯黑画面、纯色画面

版本说明：

1.0模型上限更高，出图细腻画风完整，水彩表型特别好，但比较难用（出图较容易崩，不用触发词-二次元风格100%拟合）有光污染，但是加上负面“纯白画面”有可能会影响出图效果

2.0模型上限较1.0略低，但非常易用（牺牲了少量细节和美学，换取了错误率大幅降低，需要“二次元插画”提示词加强风格-二次元风格80%拟合）。光污染更严重了些，负面写“纯白画面“正好抵消。

如果大家觉得满意，请多多给我返图哈~

另外关注和收藏可以收到后续版本更新和新模型的消息~