Z-Image Turbo

Z-Image Turbo to model Tongyi od Alibaby nastawiony na tempo i niski koszt jednego obrazu. Z krótkiego opisu robi fotorealistyczne kadry, a w razie potrzeby wpisuje w nie napis po angielsku albo chińsku. To narzędzie do masowej pracy: ilustracji do bloga, zdjęć stockowych do makiet i szybkiego sprawdzania pomysłów.

Co z nim zrobisz

• Setki ilustracji do bloga albo sklepu, generowane skryptem.
• Zdjęcia "stockowe" do makiety strony, zanim klient kupi właściwe.
• Tła i sceny do rolek przy ciasnym budżecie.
• Test pomysłu na prompt, zanim przeniesiesz go do droższego modelu.

Ustawienia w praktyce

• Proporcje: 1:1 (domyślne), 4:3, 3:4, 16:9 lub 9:16. Wyboru rozdzielczości nie ma.
• Prompt: do 1000 znaków. Zmieść w nim podmiot, otoczenie, światło i typ ujęcia.
• Napisy w obrazie dawaj po angielsku - producent deklaruje tylko angielski i chiński.
• Fotorealizm wzmocnisz, opisując aparat albo obiektyw, np. "shot on 50mm, natural light".
• Zdjęć wejściowych nie przyjmuje. Do edycji zdjęć wybierz inny model. Kontrolę nad seedem daje Z-Image Pro.

Prompt na start

Cozy home office by a window on a rainy afternoon, wooden desk with a laptop, a mug of tea and a small plant, raindrops on the glass, soft natural light, shot on 35mm, realistic photo

Zamień wnętrze na temat swojego wpisu na blogu, a końcówkę o aparacie zostaw.

Pytania

Ile kosztuje obraz z Z-Image Turbo?

0,09 zł za obraz, z VAT. Nieudana generacja to 0 zł, bo blokada wraca na saldo. Więcej o tym modelu piszę w tekście Z-Image Turbo.

Potrzebuję polskiego hasła na grafice. Co wybrać?

Z-Image może przekręcić polskie znaki, bo oficjalnie wspiera tylko angielski i chiński. Do polskich napisów lepiej sprawdzi się np. Nano Banana Pro.

Jak wygenerować kilkaset grafik bez klikania?

Wysyłaj zadania na POST /v1/generate z webhook_url albo z ?wait=60, jeśli wolisz czekać na odpowiedź. Przykład w Pythonie znajdziesz w poradniku generowanie obrazów przez API w Pythonie.

Z-Image Turbo w twoim kodzie

curl https://kadraris.com/v1/generate?wait=60 \
  -H "Authorization: Bearer $KADRARIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "z-image",
  "input": {
    "prompt": "Packshot of a white linen sneaker on a concrete block, hard midday sun, crisp shadow, 85mm",
    "aspect_ratio": "1:1"
  }
}'

import os, time, requests

API = "https://kadraris.com/v1"
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['KADRARIS_API_KEY']}"}

task = requests.post(f"{API}/generate", headers=H, json={
    "model": "z-image",
    "input": {
        "prompt": "Packshot of a white linen sneaker on a concrete block, hard midday sun, crisp shadow, 85mm",
        "aspect_ratio": "1:1"
    }
}).json()
while task["status"] in ("queued", "running"):
    time.sleep(3)
    task = requests.get(f"{API}/tasks/{task['id']}", headers=H).json()

print(task["status"], task["cost"], [o["url"] for o in task["output"]])

const API = "https://kadraris.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.KADRARIS_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" };

let task = await (await fetch(`${API}/generate`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "model": "z-image",
    "input": {
      "prompt": "Packshot of a white linen sneaker on a concrete block, hard midday sun, crisp shadow, 85mm",
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }),
})).json();

while (task.status === "queued" || task.status === "running") {
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
  task = await (await fetch(`${API}/tasks/${task.id}`, { headers })).json();
}
console.log(task.status, task.cost, task.output.map((o) => o.url));

Pola wejściowe

Tę listę w JSON-ie dostaniesz z GET /v1/models/z-image.