RTX 5090環境でのZ-Image Base + AI Toolkit LoRA生成テスト記録

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最近は仕事が立て込んでいて、なかなかモデル検証に時間を割けていませんでした。 それでも合間を見ていくつかのモデルを触ってみたところ、Z-Image系の出力が思った以上に良かったので、備忘録も兼ねてまとめておこうと思います。

生成結果のサンプル

全体的に見て、第一印象は「かなり安定している」というもの。 特に肌の表現が自然で、違和感の少ない仕上がりになる点が印象的でした。

結論（まとめ）

今回の検証をざっくりまとめると、以下のようになります。

つまり、 👉「雰囲気・質感重視ならZ-Image」 👉「厳密なキャラ再現なら他モデル（Wanなど）」

という棲み分けがしっくりきます。

実行環境と生成速度

今回の検証環境は以下の通りです。

この構成で、

👉 1枚あたり約40秒という結果でした。

正直なところ、 このクラスのモデルとしては「悪くない速度感」です。

極端に速いわけではないですが、 品質とのバランスはかなり良好だと感じました。

ワークフローについて

今回のワークフローでは、最初に自動プロンプト生成を挟んでいます。

そのため、

という特徴があります。

ただし重要なのはここで、

👉 完成されたプロンプトを持っている場合は、シンプルな構成で十分

です。

むしろ余計な処理を減らした方が、 再現性やコントロール性は上がります。

AI ToolkitでのZ-Image BaseのLoRA学習

今回、AI Toolkitを使ってLoRAも2種類ほど学習してみました。

結果としてはかなり良好で、

という印象です。

学習時間については、

👉 Z-Image BaseのLoRA 1本あたり：約1時間強（RTX 5090）

でした。

このあたりはハードウェア性能にかなり依存しますが、 5090クラスであれば「気軽に試せるライン」に入ってきています。

総評

Z-Image Baseは、派手さはないものの、

この3点において非常にバランスが良いモデルです。

特に「肌の自然さ」は他モデルと比べても一段上に感じられ、 ポートレート系や雰囲気重視の作品にはかなり向いています。

一方で、

といった用途では、他モデルの方が優れるケースもあります。

おわりに

しばらく触れていなかった分、改めて最近のモデルの進化を実感しました。

Z-Imageは「尖ったモデル」ではないですが、日常的に使える完成度の高さが魅力です。

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