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ImageMake

Z-Image AIイメージジェネレーター

Tongyi-MAI が開発したZ-Imageは、promptへのアライメント、柔軟な視覚出力、TurboやEditを含む特殊なダウンストリームバリアントを目的としたオープンソースの6B画像ファンデーションモデルです。このブラウザベースのツールを使用して、text-to-imageと合理化されたsingle-reference image-to-imageパイプラインをタブ内で直接実行できます。

生成したい画像を説明してください
◆ 4
Z-Imageの使い始め方

このプラットフォームでZ-Imageを使用して高品質のビジュアルを作成し、text-to-imageと合理化されたsingle-reference image-to-imageワークフローを効率化しましょう

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を明確かつ正確に定義したまま、高速で的を絞った調整で結果を洗練させましょう。

01

被写体と視覚的な目標を説明する

核心的な被写体、カメラアングル、照明設定、構図、最終的な画像に必要なテキストをすべて記載した詳細なpromptを作成しましょう。

02

必要な場合に参照画像を1枚アップロードする

特定の雰囲気、製品のシルエット、または一般的なレイアウトの方向性を固定するために、参照画像を1枚アップロードし、明確な自然言語のpromptで生成出力を誘導しましょう。

03

迅速なバリエーションを生成し、結果を洗練させる

好みのアスペクト比で画像を作成し、複数の生成されたオプションを比較し、構図と含まれるテキストがすべてあなたのビジョンに完全に一致するまでpromptを調整しましょう。

Z-Imageの核心的な強み

プレミアムベース画像モデルとしてZ-Imageを他と差別化する点

Z-Imageは、信頼性の高いpromptアライメント、強力なバリアントモデルラインナップ、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るオープンソースの6Bファンデーションモデルです。

オープンソースの6Bファンデーションモデル

Z-Imageは完全なプロダクトファミリー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クローズドでホスティング専用のプラットフォームに縛られることなく、公式アップストリームビルドを確認、微調整、デプロイできるようにします。

公式アップストリームのApache-2.0リリースは完全に公開されており、GitHubとHugging Faceから利用可能です。
Z-Image-TurboやZ-Image-Editを含むダウンストリームファミリーバリアントの基盤となります。
ワンクリックのホスティング型生成だけに依存するのではなく、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を最優先とする場合、このモデルを選択してください。
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明確で予測可能な結果を得るための高精度なPromptとネガティブprompt制御

公式ドキュメントでは、強力なpromptアライメントと効果的なネガティブpromptの手法が強調されており、あなたのpromptによる調整が最終的な生成出力に明確に反映されることを保証します。

このモデルは、被写体、構図、希望するスタイル、最終画像から除外したい要素を明確に示した場合に最適に機能します。
このレベルの制御は、ポスターデザイン、プロダクト写真、レイアウトに敏感なpromptプロジェクトで特に有用です。
すべての生成実行でコアpromptが一貫している場合、生成されたオプションの反復と比較がはるかに簡単になります。
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多様な視覚スタイルとユースケースに対応する単一ベースモデル

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、リアルな写真、洗練されたポスターレイアウト、よりスタイル化されたクリエイティブな方向性間をシームレスに移行できます。

クリエイティブなワークフローの早い段階で単一の美学に縛られることなく、リアル、ポスタースタイル、完全にスタイル化されたクリエイティブな方向性間の移行をサポートします。
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、構図、アートディレクションの微調整をテストするのに最適です。
この柔軟性は、最終的な単一のクリエイティブな方向性を決定する前の最初のブレインストーミングフェーズで非常に役立ちます。
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完全なローカルランタイムサポートとComfyUIの統合

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、コミュニティのワークフローパックと完全に互換性があります。

ホスティングされたデモバージョンだけに依存するのではなく、実績のある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すでに利用可能です。
LoRA、ControlNet、および幅広いカスタムワークフローテストとシームレスに統合できます。
このレベルのサポートは、ローカルデプロイメントがモデル選択プロセスの重要な要素である場合に不可欠です。
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最適な使用例

Z-Imageの最適な使用例

promptガイドによる画像生成、ポスターレイアウトデザイン、プロダクト向けビジュアル、およびsingle-referenceのリファインメント作業をこのプラットフォーム上で直接行えるように設計されています。

Prompt主導のプロダクト&マーケティングビジュアル

正確なフレーミング、一貫性のあるマテリアルのレンダリング、洗練されたスタジオ照明が必要な場合、鮮明なプロダクト写真、プロフェッショナルなパッケージモックアップ、ターゲットを絞った広告コンセプト、ランディングページのヒーロービジュアルを作成できます。

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

正確なpromptの制御と明確で読みやすいテキストが重要となるイベントポスター、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を活用してください。

リファレンスベースの画像リファインメント

コアコンセプトをゼロから再構築する必要なく、1枚のリファレンス画像を調整してスタイル、フレーミング、全体的な視覚的トーンを変更できます。

セルフホスティングとワークフロー重視のデプロイメント

後から同じモデルを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 フォーミュラと実世界の例

効果的なZ-Image promptsの作成:実用的なテンプレートと実世界の例

各サンプルカードには、実証済みのprompt promptパターン、実世界でZ-Imageが生成した出力、その成功を導いた正確な文章選択が掲載されています。各カードを展開すると、完全なprompt、それが機能する理由の解説、これらの例を参考に独自のpromptsを作成するためのヒントを確認できます。

プロダクトビジュアル

業界をリードするprompt Alignment Benchmarkの基準

高精度な商業用照明制御を伴う鮮明なプロダクトビジュアルに最適です。

柔らかなスタジオ照明の下、石の台座に置かれたプレミアムスキンケア用ボトルの写真。

プレミアムスキンケア製品のヒーロー画像

実証済みの業界標準のPromptベストプラクティスに基づく生成ワークフローガイド

[製品] + [カメラアングル] + [下地/背景] + [照明] + [商業用仕上げ]

完全なpromptドキュメンテーションと技術仕様を詳しく確認しましょう包括的な内訳を表示

詳細なpromptの内訳と概要

薄いベージュ色の石の台座に置かれたプレミアムなガラス製スキンケアボトル、柔らかな指向性スタジオ照明、微妙な影、クリーンな編集構図、高級eコマース用ヒーローショット、最小限の背景、リアルな反射、ハイエンドなパッケージング写真。

このPromptが際立った高品質な出力を実現するコア機能コンポーネント

このpromptは、Z-Imageのリアリズム、照明制御、洗練された商業用ビジュアルスタイルという強みに適合します。

目標とする生成済みプロジェクトの最終結果

ランディングページ、店頭バナー、またはPDPのヒーロー画像として最適なクリーンなプロダクト画像。

クリエイティブ業界のプロフェッショナル向け専門家による秘訣

  • まずコア製品の名前を指定し、次にお好みの撮影タイプと下地の設定を固定して一貫した結果を得ましょう。
  • 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

業界をリードするprompt Alignment Benchmarkの基準

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事項であるポスターレイアウトに最適です。

大きな「Summer Pulse 2026」見出しと太字の中国語テキストを使用したバイリンガルフェスティバルポスター。

バイリンガルな音楽フェスティバルポスター

実証済みの業界標準のPromptベストプラクティスに基づく生成ワークフローガイド

[ポスターの主題] + [見出しテキスト] + [テキストの言語] + [レイアウトの階層] + [背景スタイル]

完全なpromptドキュメンテーションと技術仕様を詳しく確認しましょう包括的な内訳を表示

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」、小さな中国語サブタイトル「城市电子音乐节」、ネオンオレンジとシアンのアクセントを使用した黒い背景、明確な視覚的階層、中央寄せの見出しブロック、ダイナミックだが読みやすいイベントポスターデザイン。

このPromptが際立った高品質な出力を実現するコア機能コンポーネント

Z-Imageは、読みやすい中国語または英語のテキストを単なる装飾要素として使用するのではなく、クリエイティブコンセプトに組み込んだ場合に最も強力な結果をもたらします。

目標とする生成済みプロジェクトの最終結果

より明確な見出しブロックと読みやすい補足テキストを備えたテキスト対応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専門家による秘訣

  • モデルが文言を正確に再現できるよう、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ビジュアルスタイルから分離してください。
Image-to-image

業界をリードするprompt Alignment Benchmarkの基準

ターゲットを絞った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完全に保持したいsingle-reference編集に最適です。

リファレンスに基づくパッケージングリフレッシュ用promptから生成された、セージグリーンのアクセントを備えたマットホワイトのスキンケアポンプボトル。

リファレンスに基づくパッケージングアップデート

実証済みの業界標準のPromptベストプラクティスに基づく生成ワークフローガイド

[変更しない要素] + [変更する要素] + [新しい照明/スタイル/構図の指示]

完全なpromptドキュメンテーションと技術仕様を詳しく確認しましょう包括的な内訳を表示

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、正面を向いた構図を保持してください。パッケージング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、より柔らかなスタジオ照明、よりクリーンなプレミアムスキンケアブランディングの方向性、より洗練された小売り向けプレゼンテーションに変更します。

このPromptが際立った高品質な出力を実現するコア機能コンポーネント

これはZ-Imageの強力なsingle-reference編集機能に適合し、リクエストを集中させたままにします。

目標とする生成済みプロジェクトの最終結果

製品のアイデンティティを保持しつつパッケージングの方向性をアップグレード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専門家による秘訣

  • まず、保持したい一貫した要素(オブジェクトの形状、フレーミング、コア製品の構造など)をリストアップしてください。
  • 1つのリファレンス画像が生成を正しく誘導できるよう、要求する変更を集中的かつ正確に行ってください。
マーケティングクリエイティブ

業界をリードするprompt Alignment Benchmarkの基準

製品への焦点を明確にし、活気のあるビジュアルを必要とするハイエナジーな商業広告コンセプトに最適です。

晴れたビーチの背景に、スプラッシュするコールドブリューが描かれた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

実証済みの業界標準のPromptベストプラクティスに基づく生成ワークフローガイド

[主題] + [視覚的演出] + [構図] + [色/照明] + [使用シチュエーション]

完全なpromptドキュメンテーションと技術仕様を詳しく確認しましょう包括的な内訳を表示

詳細なpromptの内訳と概要

商業用アイスコーヒーキャンペーンのビジュアルで、アイスがスプラッシュするコールドブリューのカップをクローズアップ、ドリンクの横には高級コーヒーのパッケージ、明るい夏の日差し、ビーチサイドの雰囲気、エネルギッシュな構図、鮮明なプロダクトフォトグラフィ、高級飲料広告スタイル、ロゴなし、ブランド名なし、シンプルなパッケージデザイン。

このPromptが際立った高品質な出力を実現するコア機能コンポーネント

このpromptは、ブランド固有のコピーを省きつつ、プロダクトのセットアップ、照明、キャンペーンの目標を明確に示しています。

目標とする生成済みプロジェクトの最終結果

有料ソーシャル、季節別プロモーション、またはランディングページのヒーローエリアに活用できる飲料広告の演出案です。

クリエイティブ業界のプロフェッショナル向け専門家による秘訣

  • 構図に意図を持たせるため、マーケティングチャネルまたは想定される使用シチュエーションに注目してください。
  • 複数の矛盾する動きではなく、スプラッシュやクローズアップのような1つの強力なアクションを指定してください。
Z-Imageを選ぶべきタイミング

オープンウェイトとローカルデプロイの柔軟性を優先する場合はZ-Imageを選んでください

明確で視認性の高いpromptの調整を行いたい場合、このホスティングページ外で同じモデルを再利用したい場合、またはオープンな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を選んでください。

今後も継続して使用できる単一のモデルを求める場合はZ-Imageを選択してください

最初にこのプラットフォーム上で高品質なビジュアルを作成し、後から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を選んでください。正確なpromptの制御とモデルへの完全なアクセスを最優先する場合、このモデルは理想的な選択肢です。

事前ビルドされたホスティングスタイルを好む場合は代替モデルを試してください

独自の事前ビルドされたビジュアルスタイルを好み、オープンなモデルウェイト、ローカルデプロイ、またはダウンストリームのカスタマイズを優先しない場合はGPT-4oまたはSeedreamを試してください。これらのホスティングツールは、カジュアルユーザーにとってより洗練されたシンプルな生成体験を提供することが多いです。

コミュニティのインサイトと実証例

Z-Imageに関するコミュニティの事例と外部での議論

これらのキュレーションされたビデオ、Xの投稿、およびRedditフォーラムの会話は、Z-Imageに関する実際の外部の事例とコミュニティのインサイトを提供します。これらのリソースは、モデルと先ほど説明されたpromptのパターンに慣れた後で、補足的な実証資料として非常に役立ちます。

キュレーションされたAIビデオ生成作品のショーケース

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

活気のあるRedditコミュニティの会話スレッド

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ツールおよびプロジェクト

これらのGitHubプロジェクトは、Z-Imageまたはより広範なモデルファミリーと直接関連性があるか手動で審査されています。これらのリソースを使用して、モデルを確認したり、ローカルで実行したり、他の開発者がモデルを中心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調査したりしてください。

GitHub 公式オープンソースプロジェクト01の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アップストリーム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、研究レポートのリンク、標準的な推論ガイダンスの主要なソースとして機能します。

10,481 プロジェクトリポジトリ全体で獲得したGitHubスターの総数
Apache-2.0
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問

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

Koko-boya / Comfyui-Z-Image-Utilities

ComfyUIユーティリティノード

Z-Imageの画像生成ワークフロー専用に開発された特殊なComfyUI拡張機能で、promptの強化機能、画像対応のprompting、プリビルド済みの統合サンプリングノードを搭載しています。

116 プロジェクトリポジトリ全体で獲得したGitHubスターの総数
Apache-2.0
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問

GitHub 公式オープンソースプロジェクト03の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モデルファミリー向け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、リファイナーとアップスケーラーの工程、GGUFおよびSafetensorsのモデルチェックポイント向けの事前設定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全体で獲得したGitHubスターの総数
Unlicense
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問

GitHub 公式オープンソースプロジェクト04の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とZ-Image-Turbo専用に開発された厳選されたカスタムComfyUIノードのセットで、スタイル管理、潜在空間のセットアップ、ワークフローの使いやすさを向上させるヘルパーツールを含みます。

166 プロジェクトリポジトリ全体で獲得したGitHubスターの総数
MIT
オープンソースプロジェクトの公式ハブを訪問
FAQs

よくある質問

ImageMake に関する役立つ情報

Z-Imageとは何ですか?

Z-Imageは、より広範なZ-Image製品ラインアップのコアベースモデルとして機能し、Tongyi-MAIが開発したオープンソースの6B画像ファンデーションモデルです。このモデルは、promptへのアライメント、適応可能な視覚的互換性、ファインチューニングやローカルのセルフホスティングにわたる柔軟なダウンストリーム利用を最優先事項としています。

Z-Imageはどのような場面に最適ですか?

Z-Imageは、prompt誘導型の画像生成、ポスターコンセプトデザイン、製品向けビジュアル、そして後からComfyUI、ローカル推論ツール、または別のセルフホスティング環境に移行できるワークフローで活躍します。

ここでZ-Imageはimage-to-imageをサポートしていますか?

もちろんです。このプラットフォームでは、Z-Imageはtext-to-imageとsingle-reference image-to-imageの両方のワークフローを完全にサポートしています。参照画像を1枚アップロードして、最終的に生成するアセットのコアとなる構図、製品のシルエット、または全体的な視覚的トーンを固定しましょう。

ここでZ-Imageはどのようなアスペクト比をサポートしていますか?

Z-Imageはこのプラットフォームですべての主要なアスペクト比を完全にサポートしており、1:1、4:3、3:4、16:9、9:16が含まれます。この選択肢には、標準的な正方形レイアウトから縦長、横長、ソーシャルメディア向けに最適化されたクリエイティブサイズまですべてが含まれます。

Z-Imageのためにより良いpromptを書くにはどうすればいいですか?

まず核心的な被写体を概説し、その後、スタイル、カメラアングル、照明設定、素材、最終的な画像に必要なテキストなどの具体的な詳細を追加しましょう。Z-Imageは、必須の要素と柔軟な変数を明確に分離すると最も強力な結果を得られます。これはポスターデザイン、製品写真、そしてsingle-referenceのリファインメント作業に特に役立ちます。

GPT-4oまたはSeedream 4の代わりにZ-Imageを使用すべきはどのような場合ですか?

このホスティングされたプラットフォームの外で利用できるオープンソースモデルが必要な場合は、特に正確なpromptの制御とセルフホスティング機能が最優先事項である場合は、Z-Imageを選択してください。主にキュレーションされた組み込みスタイルと合理化されたホスティングされた生成ワークフローを求める場合は、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はその製品ファミリーのコアとなる6Bファンデーションモデルとして機能します。Z-Image-Turboは、ベースモデルを合理化して蒸留したバージョンで、より高速で軽量な推論に最適化されています。そのため、Turboバリアントはコミュニティのワークフローやローカルデプロイ環境でよく話題になります。

Z-Imageで生成した画像を商用利用できますか?

公式のアップストリームZ-ImageモデルのウェイトはApache-2.0のライセンス下にありますが、生成されたアセットの商用利用は、特定の使用例、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サービス利用規約に依存します。プロの制作プロジェクトでは、モデルの出力が自動的に商用利用に承認されると仮定するのではなく、常に標準的な法的手続きとブランド承認プロトコルに従ってください。

Z-Imageはオープンソースで、セルフホスティングできますか?

もちろんです。Tongyi-MAIが公式のアップストリーム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、コミュニティのワークフローパックでネイティブに実行されます。これにより、クローズドでホスティング専用のAIイメージジェネレーターよりも、モデルの調査、デプロイ、調整がはるかに簡単になります。

ご不明な点がありましたら、サポートチームがお手伝いします。

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今すぐ Z-Image で作成を開始しましょう

内蔵のジェネレーターを起動し、詳細な prompt または1枚の参照画像から始め、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 の生成と効率化された single-reference の編集を実行してください。

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