# Z-Image-Turbo

🎨 **极速 AI 图像生成应用** — 基于 [Z-Image-Turbo](https://huggingface.co/openai/z-image-turbo) 模型，仅需 8 步即可生成精美图像。

[![Gradio](https://img.shields.io/badge/Gradio-6.0+-yellow)](https://gradio.app/)
[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.12+-blue)](https://www.python.org/)
[![uv](https://img.shields.io/badge/uv-managed-purple)](https://docs.astral.sh/uv/)

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## 功能特性

- ⚡ **极速生成** — 8 步 DiT 前向传播即可生成高质量图像
- 🖼️ **自定义尺寸** — 支持 512~2048 像素范围的图像尺寸
- 🎲 **种子控制** — 支持固定种子或随机种子，便于复现结果
- 💡 **示例提示词** — 内置丰富的中文示例提示词
- 🌐 **远程 API 调用** — 通过 OpenAI 兼容 API 调用图像生成服务
- 🎨 **现代 UI** — 基于 Gradio 6 的现代化界面，支持响应式布局

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## 快速开始

### 环境要求

- Python >= 3.12
- [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 包管理器

### 安装依赖

```bash
uv sync
```

### 配置环境变量

创建 `.env` 文件：

```env
IMAGE_API_URL=https://llm.dev.maimaiag.com/v1/images/generations
IMAGE_API_KEY=your-api-key-here
```

### 启动应用

```bash
uv run python app.py
```

应用启动后，默认在本地 `http://127.0.0.1:7860` 运行。

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## 项目结构

```
.
├── app.py              # Gradio 应用主入口
├── pyproject.toml      # uv 项目配置与依赖
├── requirements.txt    # 备用依赖列表（Gradio Space 兼容）
├── .env                # 环境变量（需自行创建，不提交到仓库）
└── README.md           # 本文件
```

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## 技术栈

- **前端/UI**: [Gradio 6](https://gradio.app/)
- **后端**: Python 3.12+
- **包管理**: [uv](https://docs.astral.sh/uv/)
- **图像处理**: Pillow
- **API 协议**: OpenAI 兼容的 Images Generations API

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## 部署

本项目可直接部署到 [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces) 或其他支持 Gradio 的平台。

Space 配置参考 `README.md` 顶部的 YAML Front Matter（保留在原始文件中用于 Hugging Face 识别）。

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## 许可证

MIT License