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模型範例
瀏覽媒體與文字範例。






決策適配
決策適配
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
模型參數
提供方
Alibaba
類別
圖片
能力
文字轉圖片
點數模式
點數費率: 0.8 / 張圖片
輸入路徑
僅提示詞
提示設定
最多 1,000 個字元
開發者存取
確認模型欄位、參考媒體規則和點數行為後,可透過 Public API v1 呼叫 Z-Image。
Z-Image 常見問題
當工作需要低成本的第一版視覺概念、早期社群圖形方向檢查,或在使用較貴模型前測試提示詞時,Z-Image 很合適。它是目前最低的圖片入門級別,每次生成固定 1 點數,並能快速輸出單張圖片以便反覆測試。
在 Rivya 上,Z-Image 目前支援文字轉圖片。
早期最重要的檢查通常是畫面形狀。實務上,這通常已足以判斷 Z-Image 是否適合便宜的第一版視覺概念和早期社群圖形方向檢查,之後再決定是否投入更重的迭代。
Rivya 標示 Z-Image 每次生成 1 點數。這是目前目錄中最低的圖片入門級別,適合一次性提示詞測試和粗略概念,再投入更昂貴的生成。
當你需要每次生成 1 點數的最低圖片入門級別,以及適合快速迭代的單張圖片輸出時,請選 Z-Image。若工作需要更豐富的控制項、參考圖片引導或更精細的最終細節,再升級到成本更高的模型。
當第一次執行瞄準便宜的第一版視覺概念、早期社群圖形方向檢查,以及使用較貴模型前的提示詞測試時,可以從這裡開始。這能讓第一次執行保持務實:先在這裡檢查輸入、方向和輸出品質,再把它變成更長專案。
這個頁面目前支援文字轉圖片。這讓第一個結果保持提示詞引導,通常已足以判斷此模型是否適合便宜的第一版視覺概念,再決定專案是否需要更重的設定。
執行前,主要檢查是畫面形狀。這通常就是決定第一個結果是否足夠接近,讓你能繼續在這裡朝便宜的第一版視覺概念迭代,而不必把設定變得過重。
頁面是公開的,但實際第一版提示詞圖片生成仍需登入。Rivya 目前標示每次生成 1 點數。你可以先整理提示詞和輸出形狀,再於準備生成時登入。
當你仍在驗證便宜第一版視覺概念的初始提示詞和輸出形狀時,可以留在這個頁面。當工作需要儲存歷史、重複修圖、素材管理,或圍繞同一素材展開更長視覺專案時,再開啟完整 Studio。
比較替代模型
使用文字生成圖片,或透過最多 16 張參考圖編輯圖片。支援 1K、2K、4K 解析度,以及自動、透明和不透明背景。
為什麼考慮它
如果下一個任務需要 提示詞 + 可選圖片,可以考慮它。
使用文字生成圖片,或透過最多 16 張參考圖編輯圖片。支援 1K、2K、4K 解析度,以及自動、透明和不透明背景。
為什麼考慮它
如果下一個任務需要 提示詞 + 可選圖片,可以考慮它。
OpenAI 在 Rivya 上較新的 GPT Image 模型,支援 text-to-image、image-to-image、最多 16 張參考圖片,以及清楚的 1K / 2K / 4K 點數層級。
為什麼考慮它
如果下一個任務需要 提示詞 + 可選圖片,可以考慮它。