【实测】白嫖 Google Colab T4 跑阿里的“造相” (Z-Image-Turbo)，竟然还能开 WebUI？
最近 AI 绘图圈子又热闹了，阿里的通义实验室刚发了个新模型叫 Z-Image-Turbo（中文名“造相”）。号称 60 亿参数、8 步采样就能出图，甚至还支持中英文混排渲染。
听起来很美好，对吧？但一看配置要求，很多人（包括我）手里的老显卡就开始瑟瑟发抖。
不过，结合 NeuralFalconYT 的油管教程 和 老E的博客，我发现原来大神已经把路铺平了。
最惊喜的是，NeuralFalconYT 提供的版本不仅仅是跑代码，还贴心地套了个 WebUI！这意味着我们可以在 Google Colab 的免费 T4 显卡上，像用 SD WebUI 一样点点点就能出图。
今天就带大家实操一下，看看这个“Turbo”加持的 WebUI 版在云端到底香不香。
为什么要折腾这个？
简单说两个理由：
它是真·懂中文：原生支持在图里写汉字，生成的招牌、海报不像“鬼画符”了。
有界面（WebUI）：不用对着枯燥的代码框改参数，这就很舒服。
穷：本地显存不够，只能薅 Google 的羊毛。
✋ 准备工作
Google 账号。
魔法上网（连 Colab 必备）。
GitHub 链接（下面会给）。
🚀 部署步骤（带 WebUI 版）
第一步：获取 Notebook
这次我们直接用 NeuralFalconYT 大佬整理好的 GitHub 仓库。
👉 点击进入 GitHub 仓库: Z-Image-Colab
进去后，在 README 文件里找那个 "Open in Colab" 的蓝色按钮，点它！
第二步：关键设置（必看！）
进去了别手滑直接点运行！先做两件事：
看右上角，一定要连接到 T4 GPU。
点菜单栏的【修改】 -> 【笔记本设置】，确认硬件加速器是 T4 GPU。
注意：如果你用的是 CPU 跑，那基本上是跑不动的。
第三步：一键运行
点击那个大大的 “全部运行” (Run All) 或者一个个点播放键。
脚本会自动安装环境、下载 4-bit 量化模型。
此时你可以去喝杯水，安装过程大概需要几分钟。
红字报错警告：如果看到 pip 依赖报错，只要代码没停，通常直接忽略即可。
第四步：见证奇迹的时刻
当最后一个代码块跑完后，留意底部的输出信息。
你会看到一个类似 Running on public URL: https://xxxx.gradio.live 的链接。
点开它！
这就是我们要的 WebUI 界面。终于不用在代码行里改 Prompt 了，直接在网页里输入：
Prompt: 想画啥写啥（支持中文！比如“赛博朋克街道，霓虹灯写着‘夜之城’”）。
Negative Prompt: 不想要的元素。
Generate: 点击生成。
🤔 真实体验 & 避坑指南
1. 速度怎么样？
实测在 T4 上，生成一张图大概需要 1 分钟左右（约 67 秒）。
虽然没有本地高端卡那么丝滑，但因为有了 WebUI，等待的时候你可以去调整参数，体感上比干等代码跑完要好很多。
2. 显存够用吗？
稳：大佬做的这个版本用了 4-bit 量化，显存占用控制得很好，T4 的 16G 显存绰绰有余。
别作死：尽量别开太离谱的高分辨率，毕竟 Colab 免费版的系统内存（RAM）给得不多，爆内存还是会崩的。
3. 效果如何？
中文渲染：依旧是它的杀手锏。路牌、标语、海报文字，识别率非常高。
交互体验：有了 Gradio 做的 WebUI，调整步数（Steps）、提示词权重什么的方便多了，这才是现代 AI 玩家该有的体验嘛。
📝 总结
如果你没有高端显卡，又想尝鲜阿里的这个“造相”模型，强烈建议用 NeuralFalconYT 这个带 WebUI 的版本。
优点：
有 WebUI！有 WebUI！有 WebUI！（重要的事情说三遍）。
白嫖 Google 算力，零成本。
中文理解能力满分。
缺点：
T4 毕竟是老将，出图速度不算快，稍微要有的一点耐心。
免费版 Colab 可能会断连（Runtime Disconnect），记得别闲置太久。
一句话建议： 趁着链接还能用，赶紧去 GitHub 领那个 Notebook，体验一下“打字就能生成中文海报”的快乐！
🔗 资源传送门：
GitHub 项目 & Colab 入口：https://github.com/NeuralFalconYT/Z-Image-Colab
图文参考：AppsCross - 老E的博客
评论
发表评论