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Z-Image Turbo LoRA image-to-image は、元画像 1 枚を自前の LoRA 3 つまででスタイル変換します。強度 0〜1(既定 0.8)で元からの変化量を決め、出力は元画像の比率を保ちます。

最低価格 $0.012/枚

プレイグラウンド

入力

画像編集
315/5000
変更点だけでなく、返ってきてほしい画像全体を書きます。被写体、服装、舞台、そしてスタイルか LoRA のトリガーワード。 1 文字以上 · 5000 文字以内
1/1

ファイルやメディアのリンクをドロップ、貼り付け、または選択 · 1 ファイル・1 件 10 MB まで・JPG · PNG · WEBP · GIF

  • 1
1 / 1 ファイル
スタイルを変えたい画像です。結果はそのアスペクト比を保ち、長辺は resolution に応じて 1024 または 1536 ピクセルで返ります。
結果の長辺の長さです。1k は 1024 ピクセル(既定)、1.5k は 1536 ピクセルです。アスペクト比は常に元画像に従うため、縦長の元画像は 1.5k で 1024 x 1536 になります。どちらも料金は同じです。
変化の強さ
元画像からどこまで離れるかを 0 から 1 で指定します。既定の 0.8 はレイアウトを保ったままスタイルを変え、0.6 ではほとんど変わらず、1 に近いと元画像はおおまかな目安にすぎなくなります。 0 以上 · 1 以下
スタイル LoRA1/3

Classic Painting

Z-Image Turbo 向けに学習した {path, scale} を最大 3 つ。scale は 0 から 4 です。ここではスタイル LoRA がスタイル変換の大部分を担います。 3 件以内
出力形式
JPEGPNGWebP
既定は JPEG で、必要なら PNG か WebP も選べます。
シード値
strength を調整する間、結果を比べられる状態に保ちます。 0 以上 · 2147483647 以下
セーフティチェックオフ

SpicyAPI はこのモデルにセーフティチェックをかけません。プロンプトと素材はそのままモデルに渡り、出力はモデル自身が決めます。

送信と料金見積もりを有効にする前にアカウントを確認しています。

出力

実行待ち
tango-as-oil-paintingサンプル出力

関連モデルと次のステップ

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LoRA の検証は数秒で、本番のバッチは一律料金で

Z-Image Turbo LoRA は、Alibaba の Z-Image Turbo(パラメーター 60 億、サンプリング 8 ステップに蒸留)に、手持ちの LoRA ファイルを最大 3 つまで読み込んで生成します。当社の実行では 1 枚あたりおよそ 3〜10 秒で返り、料金はどのアスペクト比でも、2 つのエンドポイントのどちらでも同じで、LoRA を読み込んでも上乗せはありません。だからこそ、Z-Image Turbo 向けの LoRA が実際に何をするのかをいちばん手早く確かめられる場所であり、量をこなす本番でもコストが読める場所です。プロンプトにも、ウェイトにも、画像にも、プラットフォーム側のフィルターはかかりません。

プレイグラウンドを開く
LoRA の検証は数秒で、本番のバッチは一律料金で
1 リクエストの LoRA
最大 3 つ。各 {path, scale}、scale は 0 から 4 で、1 が中立
速度
当社の実行で 1 枚あたり約 3〜10 秒(サンプリング 8 ステップ)
テキストから画像
約 100 万画素、21:9 から 9:21 までの 9 種類の比率
編集
元画像 1 枚、strength は 0 から 1(既定 0.8)。元画像の形を保ち、当社のテストでは長辺 1024 px
料金
どのサイズでも、どちらのエンドポイントでも 1 枚ごとの一律料金。LoRA の追加料金なし
コンテンツフィルター
なし。その用途向けに学習された LoRA を読み込んだ状態で、当社で最も強いレベルのテストも書いたとおりに生成
高速ループ
LoRA への疑問は、集中が切れる前に答えが出る新しい LoRA について知りたいことの大半は、2 枚の画像で分かります。同じプロンプトと同じシードで、ファイルありとなしを 1 回ずつ。1 枚数秒なので、この比較と、その後の scale の段階テストまでが、午後いっぱいではなく短い作業 1 回に収まります。
一律料金
請求額は枚数で決まるアスペクト比、出力形式、読み込む LoRA の数で料金は変わらず、編集もテキストから画像と同じ料金です。バッチの予算は枚数を数えるだけ。正方形で下書きして後から切り抜くのではなく、公開する比率のまま下書きしましょう。
限界
できないこと1 リクエストにつき画像 1 枚、約 100 万画素です。編集にはマスクがなく、フレーム全体を描き直し、仕上がりも小さくなります(当社のテストでは長辺 1024 ピクセル)。もっと大きなフレームや、複数枚の画像からの編集が必要なら、Qwen Image 2512 LoRA が長辺 1536 ピクセルまで、元画像 3 枚まで対応します。LoRA はそちらのベース向けに学習したものを使ってください。

Z-Image Turbo LoRA で LoRA を使いこなす

ルックは LoRA に任せる

ルックは LoRA に任せる

雨の窓辺の例で、プロンプトが決めているのは場面と光だけです。夜の窓辺に座る女性、顔に当たる暖かなランプの光、ガラスを伝う雨。写真らしい仕上がりはコミュニティ製の Realism LoRA が担い、そのトリガーワードはプロンプトの先頭に置いています。絵の内容はふつうの文章で書き、スタイルはファイルに任せましょう。

プロンプトを書き直す前に strength を決める

プロンプトを書き直す前に strength を決める

編集では、元画像がどれだけ残るかを strength が決めます。舞台で撮った写真をクラシック絵画の LoRA に strength 0.75 で通すと、歌手もベルベットのドレスもマイクも同じ位置のまま、フレーム全体が筆致に変わりました。既定の 0.8 はレイアウトを保ったままスタイルを変え、0.6 ではほとんど変わらず、1 に近づくと元画像はゆるい手がかりになります。

  • このベース向けのファイルか確かめる

    FLUX、SDXL、Qwen-Image 向けの LoRA はエラーなく読み込まれますが、ここではほとんど効きません。同じプロンプトとシードでファイルありとなしが同じに見えるなら、ほぼ確実に別のモデル向けに学習されたものです。Hugging Face には Z-Image Turbo 向けの LoRA が数百件あるので、まずはそこから探しましょう。

  • 重ねるときは控えめに

    1 リクエストで最大 3 つの LoRA を、それぞれ 0 から 4 の scale で指定できます。スタイル LoRA を 2 つとも最大強度にすると、たいてい互いにぶつかります。2 つ目は 0.5 前後から入れ、シードを固定したまま少しずつ上げて、1 つ目を飲み込まずにそのルックが出るところを探しましょう。

  • リンクもリクエストの一部と考える

    ファイルはリクエストの実行時に取得されるため、大きな LoRA ほど時間がかかり、ログインが必要なリンクではリクエストが失敗します。ゲート付きの Hugging Face リポジトリは HTTP 401 を返します。説明ページではなく、.safetensors ファイルそのものをダウンロードできる公開 URL を使ってください。失敗したリクエストには課金されません。

Z-Image Turbo LoRA を使う人たち

  • シリーズ全体を同じスタイルで、コストも事前に分かる

    イラスト・SNS チーム

    シリーズ全体を同じスタイルで、コストも事前に分かる

    ピクセルアートなどのスタイル LoRA を読み込み、レイアウトごとにシードを固定して、被写体の一文だけを差し替えます。チャンネルごとにどんな比率が混ざっても、シリーズ全体でルックも料金もそろいます。

  • 肖像画のシリーズを一度に描き上げる

    ポートレート・キャラクター制作

    肖像画のシリーズを一度に描き上げる

    クラシック絵画の LoRA を使うと、文章で書いた肖像が、筆致とニスとろうそくの光をまとった油彩画になります。被写体、シード、LoRA を固定し、背景かポーズだけを変えれば、統一感のあるギャラリーができます。

  • 線画を写真に

    コンセプトアーティスト・イラストレーター

    線画を写真に

    線画を編集エンドポイントに送り、Realism LoRA を読み込んで strength を 0.8 にします。当社のカートゥーンの歌手は、ヴィンテージマイクの前に立つ緑のベルベットドレスの女性の写真になって返ってきました。構図はそのまま、画材だけが変わっています。

  • ユーザーの LoRA を、そのままの形で

    コミュニティ LoRA を提供するプラットフォーム

    ユーザーの LoRA を、そのままの形で

    あらゆる種類のコミュニティ LoRA は審査なしで読み込まれ、結果もフィルターされません。サイズにも読み込む LoRA の数にも関係なく 1 枚の料金が同じなので、ユーザーのリクエストにいくらかかるかは実行前に分かります。

Z-Image Turbo LoRA で、最初のテストから本番バッチまで

  1. Z-Image Turbo 向けの LoRA を探す

    モデルカードでトリガーワードと推奨強度を確認し、.safetensors ファイルの直接ダウンロードリンクをコピーします。

  2. ファイルありとなしで 1 回ずつ

    同じプロンプト、同じシードで 1 回ずつ実行します。スタイル LoRA なら違いはひと目で分かるはずです。何も変わらなければ、最初の手順に戻りましょう。

  3. scale を段階的に試す

    ほかの条件はすべて固定し、1 から 0.2 ずつ動かします。被写体を乗っ取らずにルックが決まる値を採用しましょう。

  4. 公開する比率で下書きする

    1:1 と 21:9 では構図が変わり、料金はどの比率でも同じなので、正方形で下書きする理由はありません。

  5. バッチを回し、同じ配列でリスタイルも

    確定した loras 配列をすべてのプロンプトに付けて送ります。既存の画像には同じ配列で編集エンドポイントを使い、まず strength を 0.8 から決めましょう。

コピーして使える Z-Image Turbo LoRA のプロンプト

  • ありとなしの比較ペア

    Realism LoRA を読み込んだ状態と、loras を空にした状態で、同じシードで 1 回ずつ。2 枚の差が、そのファイルの貢献のすべてです。

    Realism, a woman in a dark wool coat waiting at a tram stop at night, rain on the shelter glass, warm light from a kiosk on her face, city lights blurred behind her, 35mm film grain
  • スタイル LoRA のシリーズ用の一文

    ピクセルアートの LoRA で、この文の形はそのままに、被写体と場所だけを差し替えます。トリガーは常に先頭です。

    Pixel art style. Two friends sharing an umbrella on a neon-lit street at night, puddles reflecting the signs, steam rising from a noodle stall, string lights overhead
  • 写真を描き直し、ポーズは保つ

    絵画の LoRA を使った編集、strength 0.75 向けです。モデルはフレーム全体を描き直すので、変えたい部分だけでなく、仕上がり全体を書きましょう。

    A classical oil painting of the same man in a grey suit at a café table by the window, afternoon light, heavy brushwork, dark museum varnish

Z-Image Turbo LoRA についてのその他の質問

高速ループとして使う

Z-Image Turbo 向けの LoRA を探し、ありとなしの比較で読み込まれていることを確かめ、シードを固定して scale を段階的に試し、公開する比率で下書きします。どの画像も数秒で返り、料金も同じなので、テストは安く、バッチのコストは読めます。既存の画像なら、プロンプトに手をつける前に編集の strength を決めましょう。