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# Z-Image-Turbo
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🎨 **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。
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[](https://gradio.app/)
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[](https://www.python.org/)
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[](https://docs.astral.sh/uv/)
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## 功能特性
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- ⚡ **极速生成** — 8 步 DiT 前向传播即可生成高质量图像
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- 🖼️ **自定义尺寸** — 支持 512~2048 像素范围的图像尺寸
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- 🎲 **种子控制** — 支持固定种子或随机种子，便于复现结果
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- 💡 **示例提示词** — 内置丰富的中文示例提示词
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- 🌐 **远程 API 调用** — 通过 OpenAI 兼容 API 调用图像生成服务
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- 🎨 **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
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### 环境要求
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- Python >= 3.12
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- [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 包管理器
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### 安装依赖
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```bash
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uv sync
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```
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### 配置环境变量
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创建 `.env` 文件：
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```env
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IMAGE_API_URL=https://llm.dev.maimaiag.com/v1/images/generations
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IMAGE_API_KEY=your-api-key-here
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```
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### 启动应用
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```bash
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uv run python app.py
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```
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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
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```
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├── app.py # Gradio 应用主入口
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├── pyproject.toml # uv 项目配置与依赖
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├── requirements.txt # 备用依赖列表（Gradio Space 兼容）
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├── .env # 环境变量（需自行创建，不提交到仓库）
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└── README.md # 本文件
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## 技术栈
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- **前端/UI**: [Gradio 6](https://gradio.app/)
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- **后端**: Python 3.12+
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- **包管理**: [uv](https://docs.astral.sh/uv/)
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- **图像处理**: Pillow
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- **API 协议**: OpenAI 兼容的 Images Generations API
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## 部署
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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。
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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
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MIT License
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