阿里新发布的 Z-Image 模型，生成图片效果不错，但是显存需求要至少16G好像，本文介绍在32G内存下如何使用 CPU 运行 Z-Image 模型。

一、环境准备

首先创建 Conda 虚拟环境：

conda create -n zimage python=3.12conda activate zimage

然后安装依赖：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130pip install git+https://github.com/huggingface/diffuserspip install transformerspip install modelscope

接下来用modelscope下载模型到指定文件夹，注意，接下来将模型下载到了 ~/Z-Image-Turbo/ 这个目录，后面代码也存在这个路径下，就可以使用同一目录下 'Z-Image-Turbo' 这个文件夹当中的模型了。官方文档的参考代码是用hunggingface下载的，会有网络访问问题。这个模型大概有34G，要注意硬盘空间得足够。

cd ~/ # 进入工作目录modelscope download --model Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo --local_dir 'Z-Image-Turbo'

二、运行代码

还在上面那个目录，也就是 'Z-Image-Turbo' 这个文件夹所在的目录下，运行下面的代码：

import torchfrom diffusers import ZImagePipeline
pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(    "Z-Image-Turbo",    torch_dtype=torch.bfloat16,    low_cpu_mem_usage=True, # 这里开启了低内存模式，能够在32G以内运行Z-Image模型。)pipe.to("cpu") # 这里改用CPU，避免显存不足
prompt = "一只熊猫拿着报纸，报纸上的文字是“中国队勇夺世界杯”，熊猫特别高兴"# 2. Generate Imageimage = pipe(    prompt=prompt, # 提示词    height=1024, # 图片高度    width=1024,  # 图片宽度    num_inference_steps=9,  # This actually results in 8 DiT forwards    guidance_scale=0.0,     # Guidance should be 0 for the Turbo models    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42), # 这里也改成了CPU).images[0]
image.save("result.png")

运行上面的代码，会出现下面的进度显示：

Loading pipeline components...:   0%|                                      | 0/5 [00:00<?, ?it/s]`torch_dtype` is deprecated! Use `dtype` instead!Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 185.14it/s]Loading checkpoint shards: 100%|███████████████████████████████████| 3/3 [00:01<00:00,  1.52it/s]Loading pipeline components...: 100%|██████████████████████████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.26it/s]100%|██████████████████████████████████████████████████████████████| 9/9 [04:41<00:00, 31.24s/it]

由于咱们用的是CPU，速度会慢一些。我在AMD Ryzen 9 7945HX+128G RAM的笔记本上运行，好在上面开启了低内存模式，所以占用内存不超过30G，运行时间大概280秒，效果还行。

图片就会保存出一个result.png文件了。

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