ZDraw AI Studio

1. 介绍

ZDraw AI Studio 是一个基于 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 模型的本地 AI 绘画工作站。它集成了高性能的推理引擎和直观的 Web 界面，支持文本生成图像（Text-to-Image）及 LoRA 模型扩展。

界面预览

项目特点

• 高性能：基于 Turbo 模型，支持 8 步快速推理。
• 本地化：完全本地运行，保护隐私。
• 易用性：一键启动 WebUI，无需复杂配置。
• 自动管理：支持运行时自动下载缺失的模型文件。
• LoRA支持：支持LoRA权重加载。
• 显存优化：自动启用Flash Attention加速，降低显存占用。

2. 本地部署方案

请确保已安装 Python 3.10+ 及 Git。

2.1 使用 NVIDIA RTX 系列 GPU 推理（推荐）

这是推荐的运行方式，能够获得最佳的性能体验。

1. 克隆项目

   git clone https://github.com/crazyma99/ZDraw-AI-Studio.git
   cd ZDraw-AI-Studio

2. 安装依赖 建议使用虚拟环境（如 venv 或 conda）。

   # 安装 PyTorch (建议根据自己的 CUDA 版本访问 pytorch.org 获取安装命令，以下为示例)
   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
   
   # 安装项目依赖
   pip install -r requirements.txt

3. (可选) 安装 Flash Attention 加速 Flash Attention 可以显著提高推理速度并减少显存占用。

   • 官方仓库: Dao-AILab/flash-attention

   • 安装方法: 请确保已安装 CUDA Toolkit（通常在 PyTorch 安装时包含，或者需要单独安装完整的 CUDA 开发包）。

     pip install flash-attn --no-build-isolation

     注意：在 Windows 上编译可能较为复杂，建议寻找对应 Python 和 CUDA 版本的预编译 whl 包进行安装。

   • 自动启用: 本项目已内置自动检测机制。只要成功安装了 flash-attn，程序启动时会自动检测并启用 Flash Attention 3 (优先) 或 Flash Attention 2。

4. 启动服务

   python main.py

2.2 使用 CPU 推理（不推荐）

如果没有 NVIDIA 显卡，可以使用 CPU 运行，但速度会显著变慢。

1. 安装依赖

   pip install torch torchvision torchaudio
   pip install -r requirements.txt

2. 启动服务

   python main.py

   程序会自动检测设备，若无 GPU 则回退至 CPU 模式。

3. 模型下载

3.1 运行时自动下载

首次运行 python main.py 时，系统会自动检测 Z-Image-Turbo 目录。如果目录不存在或为空，程序将自动调用 modelscope 下载模型文件。

3.2 手动下载

如果您所处的网络环境无法直接连接 ModelScope，可以选择手动下载模型。

1. 访问模型主页：https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo/

2. 将所有模型文件下载至项目根目录下的 ./Z-Image-Turbo/ 文件夹中。

   目录结构应如下所示：

   ZDraw-AI-Studio/
   ├── Z-Image-Turbo/
   │   ├── model_index.json
   │   ├── scheduler/
   │   ├── text_encoder/
   │   ├── ...
   ├── main.py
   ├── requirements.txt
   └── ...