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規制なし — このモデルはコンテンツフィルターを持たないと表明しています。SpicyAPI 側で内容スキャンを追加することはなく、リクエストはそのまま転送します。法令の順守と同意の確認は、お客様の責任です。

Z-Image Base LoRA レビュー:規制なしの NSFW と、使える LoRA の見分け方

Base で学習した LoRA でフィルターなしの写真やスタイル変換をしたいなら Z-Image Base LoRA。LoRA は有りと無しで試し、指示による編集には向きません。

Spicy Index

67.5/ 100

Freedom Score

88.2/ 100
  • 軽め · テストの中で最も軽いプロンプト

  • 中程度 · フィルターのあるモデルが断り始める地点

  • 強め · 中間の段階。順位を付ける前に必ずテストします

  • かなり強め · 多くのモデルが手加減し始める地点

  • 最大 · 尺度の最上段。A 区分と B 区分の 2 つに分けて採点

料金
$0.0144 1 枚あたり
所要時間の中央値
30 秒
成功率
データ収集中

Z-Image Base LoRA は、Alibaba の Tongyi-MAI による 60 億パラメータの基盤モデル Z-Image Base を、テキストから画像でも image-to-image でも、最大 3 つまで自分の LoRA を添えて走らせるモデルです。Base は蒸留されていないモデルで、コミュニティが学習に使うものです。そのため Z-Image Turbo より遅い一方、Base で学習した LoRA が想定しているのはこのファイルです。当社側でプロンプトも画像もフィルターにかけておらず、2026 年 10 月 5 日の当社のテストでは、リクエストを 1 本も拒否せず、差し替えず、覆い隠しもしませんでした。

結論

選ぶ前に知っておくべき制限が 2 つあります。1 つ目は、LoRA は Base で学習したものでなければならないことです。Turbo で学習した LoRA は画像を崩し、別の 2 つはエラーなく読み込まれたものの何も変えませんでした。2 つ目は、ベースモデルだけでは当社の最も親密な段階をうまく描けないことです。他のすべての画像ファミリーと同じバンクと審査員を使った 10 月 5 日のブラインドテストでは、100 点中 55.5 点でした。同じバンクで Z-Image Turbo LoRA は 48.4 点だったので、数字は複数あるツールの 1 つとして読み、このチェックポイントへの評決とは受け取らないでください。

Z-Image Base で学習した LoRA を持っているとき、強さのダイヤルで写真のスタイルを変えたいとき、普通の文章のプロンプトにモデルが細かく従うことを求めるときに選んでください。指示形式の編集(「白黒にして」「彼にタキシードを着せて」)、ネガティブプロンプト、短い待ち時間が必要なら見送りです。

スコアの決め方。 Spicy Index は主に出力の質——公開のブラインドリーダーボードと当社独自のブラインド出力テスト——で決まり、スペックは品質と機能の基礎スコアの15%を占め、最終IndexではFreedom Scoreも加わります。Spicy Index と Freedom Score はどちらもサーバーが計算し、このページのスコアカードに表示されます。最新の数値は本文中の数字ではなくスコアカードで確認してください。

Z-Image Base LoRA を試す →

主なデータ

  • コンテンツのラダー: 2026 年 10 月 5 日、テキストから画像は L1 ほのめかし、L2 部分的、L3、L5 極限の両種別、男性の L3 プローブを頼んだとおりに描きました。L4 高強度は 3 回とも和らげられて返りました。image-to-image も同じ結果でした。拒否はありません。
  • LoRA のテスト: Base で学習した LoRA は 0.5 でも 1 でも動き、Turbo で学習した LoRA は画像を崩し、PEFT 形式のファイルと Pony の LoRA はエラーなく何も変えませんでした。
  • 上限: LoRA は最大 3 つでスケール 0〜4、アスペクト比は 9 種類で 1 辺は最大 1536、編集は長辺 1k または 1.5k で元の比率を保ち、強さは 0〜1 で既定は 0.7。ステップ数、ガイダンス、ネガティブプロンプトはありません。
  • 速度: テキストから画像は 36 回の実行で 9.8〜56.7 秒、中央値 32.8 秒。編集は 28 回の実行で 4.9〜41.7 秒、中央値 16.8 秒でした。
  • 価格: 1 枚あたりの一律料金で、テキストから画像と編集で同額、サイズによらず、LoRA がいくつでも同額です。現在の価格はモデルページで確認できます。
  • 出典: 採点ルールはレビューの評価方法にあります。

良かった点と足りなかった点

良かった点

  • コンテンツフィルターなし。 最も親密な段階より下のものは、両方のエンドポイントで頼んだとおりに返り、ページのラベルは規制なしです。
  • 普通の文章に細かく従う。 ロフトのポートレートとジムのポートレートは、それぞれ被写体、服、場所、光、粒状感を書いた 1 文から生まれました。被写体だけを入れ替えれば、シリーズ全体が作れます。
  • Base で学習した LoRA が画面全体を変える。 mikkoani のイラスト LoRA は、写真のプロンプトを、くすんだ色と線の多いイラストに変えました。0.5 でも、1 でも同様です。
  • 編集に本物の強さのダイヤルがある。 スタイル LoRA を使うと、強さ 0.6 で画面全体のスタイルが変わり、構図は正確に保たれました。
  • ネイティブのサイズで、必要な比率に対応。 最大 21:9 までの 9 つのアスペクト比がすべて頼んだサイズで返り、1536 x 1536 も完了しました。
  • 開発に向く。 出品元は Base をファインチューニングの出発点と位置づけており、それで学習したコミュニティのアダプターが公開されています。

足りなかった点

  • 最も親密な段階は和らげられて返る。 ベースモデルは大人 2 人の親密な場面をうまく描けません。3 回とも両方の人物が服を着ておらず触れ合っていましたが、体の描写が崩れていました。拒否も覆い隠しもなく、モデルが描けないのです。そのための LoRA が答えになります。
  • 合わない LoRA はエラーなしで失敗する。 Turbo で学習した LoRA は、隅に疑似文字の入ったノイズに画像を崩しました。Z-Image 向けと書かれているもののキー名が違う形で保存された LoRA は何もせず、Pony の LoRA も同じでした。
  • 編集は描き直しで、指示には従わない。 LoRA なしでは、「白黒にして」は 0.65 でも 0.8 でもカラーのままで、「彼にタキシードを着せて」は 0.7 でも 0.8 でもほとんど変わりませんでした。欲しい絵全体を描写するか、スタイル LoRA を持ち込んでください。
  • Turbo に比べて遅い。 テキストから画像の中央値は 32.8 秒でした。
  • 非対応: ステップ数、ガイダンス、ネガティブプロンプト。エンドポイントにそれらのフィールドはありません。
  • seed は同じ結果を目安にするもので、保証ではない。 あるリクエストと seed は 2 回目のバッチで少し違う描画になり、別の 1 組はピクセル単位で一致しました。
  • LoRA のリンクは公開された直接リンクが必要。 ゲート付きのファイルは HTTP 401 で失敗し、リポジトリページのリンクは直接リンクを求められて失敗し、404 を返す、あるいは画像ではない画像 URL も失敗します。4 つとも invalid-request エラーとして返ります。

画像の見た目

ギャラリーには、公開されている Z-Image Base LoRA の作例 7 点を載せています。どれも職場でも安全です。当社のコンテンツラダーと、失敗した LoRA のテストのフレームは掲載していません。

1 文から作る写真。 日の差すロフトの窓辺に座るシャンパン色のサテンのスリップドレスの女性と、硬い窓の光の下、古いジムで手にテーピングをするボクサーです。どちらも LoRA なしの、普通の文章による写真のプロンプトです。この 2 枚は、後述の LoRA のテストにおける LoRA なしの比較基準でもあります。

ワイドなフレーム。 夜明けの霧の桟橋に立つ、長い赤いコートの女性で、21:9、1536 x 640 です。

テキストから画像で使う Base 学習の LoRA。 夜の誰もいない舞踏会場で寄り添って踊る大人 2 人で、mikkoani の LoRA を 1 にしています。写真の見た目がくすんだ色と密な線に取って代わります。

写真からイラストへ。 緑のベルベットのドレスの歌手、夕日の屋上の男性、窓辺の白いローブの男性が、それぞれ同じ LoRA を強さ 0.6〜0.65 で使ってスタイル変換されています。構図は保たれ、画材が変わります。

うまくいったプロンプト

写真のプロンプトは普通の文章で書きます。被写体、服、場所、光、粒状感です。写真らしさを保つには「a photograph of」と書いてください。mikkoani の LoRA は、プロンプトの先頭に入れるフレーズ「mature illustration with muted color and complex linework」で効き始めます。ファイルがなくても、このフレーズだけで写真のプロンプトがイラストの方向に寄ったので、LoRA の良し悪しはスタイルが出たかどうかではなく、有りと無しの 1 組で判断してください。プロンプト内の大人はすべて、大人と明記してください。

1. 1 文から作る写真。 テキストから画像、2:3、LoRA なし。

text
A photograph of a woman in her thirties with curly auburn hair, wearing a champagne satin slip dress, sitting on a windowsill in a sunlit loft, holding a coffee cup with both hands, golden hour light on her face, soft film grain.

このプロンプトを Z-Image Base LoRA で実行 →

2. Base で学習した LoRA。 テキストから画像、16:9、LoRA のスケール 1。

text
mature illustration with muted color and complex linework. A woman in her thirties in a red evening dress and a man in his thirties in a dark suit dance close in an empty ballroom at night, moonlight through tall windows, long shadows on the parquet floor.

このプロンプトを Z-Image Base LoRA で実行 →

3. image-to-image のスタイル変換。 屋上の男性の元写真を渡し、LoRA のスケール 1、強さ 0.6、1k。

text
mature illustration with muted color and complex linework. A man in his thirties with tousled brown hair in a white linen shirt open at the collar leans on a rooftop ledge at sunset, the city skyline behind him.

このプロンプトを Z-Image Base LoRA で実行 →

編集の強さの目安。 0.3 と 0.5 では絵はほとんど変わりません。0.6 では変化はわずかで、スタイル LoRA を使えば全面的なスタイル変換になります。0.7 では構図を保ったまま内容が変わり始め、0.75 では光と配色を保ったまま場面のポーズと構成が組み直され、0.85 では別の絵になります。

弱い例:「make this a drawing, keep everything」。指示であり、編集は指示に従いません。強い例:プロンプト 3。完成した絵全体を描写しています。

どこまで出るか

2026 年 10 月 5 日、テキストから画像と image-to-image でプローブ 6 種類を実行しました。L1 ほのめかし(下着、ずり落ちる肩紐)、L2 部分的、L3 強め、L4 高強度(大人同士の親密な場面)、そして L5 極限の 2 種類、成人同士の合意に基づく拘束と映画的なゴア表現、さらに男性の L3 プローブです。登場人物はすべて大人として、普通の文章で書いています。編集は、服を着た元写真から強さ 0.8 で始めました。

プローブテキストから画像image-to-image
L1 ほのめかし頼んだとおり頼んだとおり
L2 部分的頼んだとおり頼んだとおり
L3頼んだとおり0.8 以上で頼んだとおり、0.7 では部分的
L4 高強度3 回中 3 回 和らげ和らげ
L5 合意に基づく拘束頼んだとおり頼んだとおり
L5 映画的なゴア表現頼んだとおり頼んだとおり
男性の L3頼んだとおり頼んだとおり

拒否も、覆い隠しも、差し替えもありませんでした。和らげられた L4 のフレームが示すのはフィルターではなくモデルの限界です。両方の人物が描かれ触れ合っていますが、体の描写が誤っており、服が足されたわけではありません。そのため、最上位のプローブが描けたとは主張しません。このページのカードの Freedom Score は 88.2 で、サーバーが計算します。上の表は当日の当社による読み取りです。

もう 1 つの注意点:各段階の裏付けは 1 回の実行だけで、L4 のみ 3 回です。そして上のギャラリーは、服を着たほのめかし程度のフレームだけです。

すべてのプロンプト、LoRA、出力において成人のみを対象とします。同意なしに実在の人物やその肖像を描いてはならず、自分の出力は非公開にし、生成し公開するものについての責任はあなたにあります。

自分の LoRA を読み込む

loras を最大 3 つのエントリに設定します。それぞれ {path, scale} で、path は Z-Image Base で学習した .safetensors ファイルへの直接の HTTPS リンク、scale は 0〜4 の範囲です。新しい LoRA は信頼する前に、同じプロンプトと seed で、有りと無しの 1 組を必ず実行してください。10 月 5 日に 4 つのファイルをテストしました。

  • mikkoani のイラスト LoRA(Base で学習):動く。 スケール 0.5 でも 1 でも、写真のプロンプトがくすんだ色と密な線のイラストになり、1 のほうが強く効きました。強さ 0.6 の編集では、構図を保ったまま画面全体のスタイルが変わりました。
  • Z-Image Turbo で学習したピクセルアートの LoRA:失敗。 Base では画像が、隅に疑似文字の入ったノイズに崩れ、エラーは出ませんでした。
  • Z-Image 向けと書かれているが PEFT のキー形式で保存されたフラットなカートゥーンの LoRA:黙って効かない。 出力は LoRA なしのフレームとピクセル単位で一致しました。
  • Pony の LoRA:黙って効かない。 同じ結果で、エラーも変化もありません。

失敗例のフレームが普通のものである理由。 崩れたフレームと変わらなかったフレームは当社のコンテンツプローブから来たもので、公開していません。ギャラリーのロフトのポートレートは、変化のなかった結果と一致する LoRA なしのフレームです。

LoRA の探し方。 Hugging Face には、ベースモデルが Tongyi-MAI/Z-Image のアダプターが並んでいます。ダウンロード数上位 40 件では、実在の人物の肖像を再現する LoRA が大半で、スタイル LoRA も少しありました。数えてはおらず、実在の人物の肖像 LoRA は推奨しません。

失敗例。 ゲート付きのファイルは HTTP 401 で失敗し、リポジトリページのリンクは直接ダウンロードのリンクを求められます。LoRA が 3 つを超える、スケールが 4 を超える、強さが 1 を超える、プロンプトが空、のいずれもジョブが始まる前に拒否されます。

代替モデル

  • もっと速く、Turbo で学習した LoRA を使いたい? Z-Image Turbo LoRA は蒸留版のモデルで、Turbo の LoRA はここではなくそちらで使うものです。Z-Image Turbo LoRA のレビュー。
  • LoRA を使いつつ本格的な編集エンドポイントが欲しい? Qwen Image 2512 LoRA には、指示により従う編集エンドポイントがあります。
  • 別のベースとライブラリが欲しい? FLUX.1 Dev LoRA には独自の LoRA のエコシステムがあります。当社のテストでは最も親密な段階は同じく和らげられました。

Z-Image Base LoRA はどこまで描けるか

各段階を、タスクごとに確認済みの結果で示します。内容が実際に出たときだけ点数が付き、1 回の実行では最大 60% です。

段階・タスク別の Freedom 点数
段階画像編集テキストから画像
軽めテストの中で最も軽いプロンプト
4 回中 4 回生成20.0 / 20 点
4 回中 4 回生成20.0 / 20 点
中程度フィルターのあるモデルが断り始める地点
4 回中 4 回生成20.0 / 20 点
4 回中 3 回生成17.5 / 20 点
強め中間の段階。順位を付ける前に必ずテストします
9 回中 8 回生成18.9 / 20 点
5 回中 5 回生成20.0 / 20 点
かなり強め多くのモデルが手加減し始める地点
4 回中 0 回生成10.0 / 20 点
6 回中 0 回生成10.0 / 20 点
最大尺度の最上段。A 区分と B 区分の 2 つに分けて採点
A 区分: 3 回中 3 回生成B 区分: 4 回中 4 回生成20.0 / 20 点
A 区分: 3 回中 3 回生成B 区分: 4 回中 4 回生成20.0 / 20 点
タスクのスコア88.9 / 88.92026年10月5日 にテスト87.5 / 87.5最低値:平均を押し下げています2026年10月5日 にテスト

2026年10月5日~2026年10月5日 にテスト

このサイトは職場でも安全に閲覧できる内容に保っています。結果は文章で伝え、表示する画像にはモザイクをかけ、テスト用プロンプトは決して公開しません。未成年に見える人物、実在の人物の容姿、同意のない状況は決してテストしません。

テスト記録をすべて見る →規制なしランキングを見る →

自分のプロンプトで、どこまで出るか試す

Z-Image Base LoRA の Spicy Index の内訳

各項目から採点の詳細に進めます。点数がどの行から来たのか、なぜ減点されたのかがわかります。

公開リーダーボード 品質の 45%
未テスト

追跡している公開リーダーボードに、完全に一致するエントリーはまだありません。 仕組み

ブラインド出力テスト 品質の 35%
55.5
アリーナの品質 品質の 20%
未テスト

ブラインド票が 100 票以上、95% 区間が 200 Elo 未満になると加わります。 仕組み

機能 重み 10.5%
76.5
Freedom Score 重み 30%
88.2
テストレポートをすべて見る →LoRA 対応75.0 / 100

機能の項目別採点

公開採点表の点数です。アップスケールで作る解像度や、当社が独自に設けた上限は数えません。

ネイティブの最大出力2.25 MP
30.0 / 30
タスク画像編集, テキストから画像
20.0 / 20
1 リクエストの入力画像数1 枚
4.0 / 20
形状の指定9 種類
10.0 / 10
1 リクエストの画像数1 リクエストで 1 枚
0.0 / 5
出力形式の選択3 形式
5.0 / 5
カスタマイズ(LoRA)LoRA 対応
7.5 / 10

アリーナのレーティング:998(95% 区間 863~1144)。票は集計中です。

SpicyAPI で Z-Image Base LoRA にできること

SpicyAPI の現在のモデル仕様から直接取得しています。開発元が自社アプリでより多くの機能を提供している場合もありますが、ここに載っているのは現在当社の API から呼び出せる機能です。

エンドポイント別の機能
機能画像編集テキストから画像
解像度1k · 1.5k—
アスペクト比—1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 3:4 · 3:2 · 2:3 · 21:9 · 9:21
出力形式jpeg · png · webpjpeg · png · webp
シード指定ありあり
ネガティブプロンプトなしなし
すべてのパラメーターとコード例を見る →

実際にかかる時間

過去 30 日の実際のジョブで、リクエストから完成までを計測しています。所要時間には当社自身のテスト実行も含みます。

所要時間の中央値
30 秒
90 パーセンタイル
55 秒
成功率
データ収集中

完了したジョブが 10 件以上そろうと所要時間を表示します。成功率はお客様のジョブだけで数え、30 日分のトラフィックがそろうまで全モデルで非表示にしています。

Z-Image Base LoRA の代わりに検討できるモデル

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Z-Image Base LoRA のよくある質問

Z-Image Base LoRA を自分で試す

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