monalisa-1 上現已可用的輕量模型 · Tongyi-MAI
現已可用Z-Image AI 影像生成器
一個控制項精簡的文生圖條目，每次生成固定 4 點數，是 monalisa-1 上價格最低的選擇。
線上 AI 圖像產生器
在 monalisa-1 工作室，用目前真正可用的模型產生 AI 圖像
monalisa-1 模型會顯示但保持停用。monalisa-1 工作室裡的每次請求、價格與產生的 AI 圖像，都對應您實際選擇的生產模型。
您的 AI 圖像會出現在這裡
選擇一個可用模型，寫出具體的提示詞，每個結果都會綁定真正產生它的那個 AI 圖像產生器模型。
什麼是 Z-Image？
Z-Image 是本站 monalisa-1 透過 Kie 提供的文生圖模型。這套串接刻意只暴露上游真正接受的輸入：一條提示詞，以及五種畫面比例中的一種。
這種克制本身就是重點。沒有上傳區、沒有解析度開關、沒有格式切換，從一個想法到一張圖之間不隔任何設定。每次 4 點數讓它成為 monalisa-1 上最便宜的條目，也就成了把同一個念頭試十種取景的自然去處。
刻意收窄的控制面
Z-Image 適合直來直往的提示詞到畫面流程：沒有參考圖上傳，沒有密集的品質參數矩陣，也沒有需要繞開的非法組合。提示詞上限 1000 字元，這會推著你寫清楚一句話，而不是一整段模稜兩可的描述。
當任務需要參考圖、編輯或明確的解析度時，monalisa-1 目錄裡有更合適的答案：GPT Image 2 和 Nano Banana 系列。Z-Image 並不想成為它們，它是讓探索階段保持便宜的那塊草稿本。
Z-Image 規格表
表很短，因為 Z-Image 只暴露上游可驗證接受的控制項。
- 解析度
- 由上游管理，未暴露解析度控制
- 畫面比例
- 1:1、4:3、3:4、16:9、9:16
- 工作流程
- 僅文生圖
- 積分
- 每次生成固定 4 monalisa-1 點數，本目錄最低
- 提示詞長度
- 最長 1000 字元
- 參考圖
- 不支援 —— 沒有圖生圖工作流程
- 適合場景
- 不需要參考圖或解析度控制的提示詞探索
- 已知限制
- 不支援編輯、不支援參考圖上傳、不提供解析度設定
如何在 monalisa-1 上用 Z-Image 生成
兩個決定，然後生成 —— 整套流程就這麼多。
- 1
寫清楚一句話
你有 1000 字元。寫明主體、取景和光線，把套話刪掉 —— 在這個長度上，短而具體的提示詞勝過長而含糊的那種。
- 2
在五種比例裡選一個
1:1、4:3、3:4、16:9 或 9:16。這是上游模型唯一接受的幾種比例，所以介面不會給出任何會被拒絕的選項。
- 3
先便宜地疊代，再往上走
每次 4 點數，你完全可以多試幾輪。方向定了之後把圖下載下來，帶進 GPT Image 2 或 Nano Banana 2 當參考圖，去做編輯或 4K 輸出。
Z-Image 與 monalisa-1 上的其他模型
Z-Image 用能力換價格。清楚知道它放棄了什麼，就很容易判斷什麼時候留在這裡、什麼時候該換更完整的模型。
Z-Image 與 GPT Image 2
GPT Image 2 每次 6 點數，可基於最多 16 張參考圖編輯，提示詞可到 5000 字元，輸出涵蓋 1K 到 4K。Z-Image 這些都沒有，單次卻便宜三分之一 —— 它屬於草稿階段，不屬於交付階段。
GPT Image 2Z-Image 與 Nano Banana 2
Nano Banana 2 每次 15 點數，為合成而生，最多 14 張參考圖，還有 PNG / JPG 開關。Z-Image 的價格不到它的三分之一，而且完全沒有上傳區，兩者分工清楚：在這裡探索，到那邊拼合。
Nano Banana 2Z-Image 與 monalisa-1
monalisa-1 是仍在研發中的藝術優先模型，全部規格標註為待公布，既不能選擇也無法付費。Z-Image 現在就能用，是那項工作推進期間測試構圖想法最便宜的方式。
monalisa-1Z-Image 在 monalisa-1 上適合什麼
- 1
概念縮圖
看重數量而不是完成度的構圖研究與取景測試。
- 2
低成本同條件比較
以本目錄最低的固定價格，把同一條提示詞跑遍幾種畫面比例。
- 3
簡單的社交與編輯視覺
不需要參考圖、不需要二次編輯、也不需要 4K 匯出的直接需求。
Z-Image 常見問題
Z-Image 支援圖像編輯嗎？
不支援。它的目錄條目僅提供文生圖，沒有上傳區，也沒有圖生圖工作流程。需要基於參考圖編輯時，請用 GPT Image 2 或 Nano Banana 2。
Z-Image 可以選 4K 輸出嗎？
目前串接沒有為 Z-Image 暴露解析度控制，輸出尺寸由上游管理。需要明確選擇 1K、2K 或 4K 時，請用 GPT Image 2 或 Nano Banana 系列。
為什麼 Z-Image 的控制項更少？
介面只暴露上游可驗證接受的輸入，這樣非法請求既不會到達服務商，也不會消耗你的點數。
Z-Image 生成一次消耗多少點數？
固定 4 monalisa-1 點數 —— 本目錄中最低，對比 GPT Image 2 的 6、Nano Banana 2 的 15 和 Nano Banana Pro 的 45。
Z-Image 的提示詞能寫多長？
最長 1000 字元，比其他條目的 5000 字元短，所以請把主體、取景和光線放在最前面。
Z-Image 支援哪些畫面比例？
五種：1:1、4:3、3:4、16:9、9:16。沒有自動選項，也沒有 2:3 和 3:2。
Z-Image 的結果能拿去別的模型當參考圖嗎？
可以。把圖片下載下來，在 GPT Image 2 或 Nano Banana 2 的圖生圖工作流程裡上傳即可 —— 這正是從便宜草稿走到成品畫面的常規路徑。
Z-Image 適合做藝術風格的作品嗎？
以它的價格來說，提示詞驅動的作品表現不錯，但它沒有任何參考圖控制，無法把一種風格穩定貫穿整個系列。需要藝術方向上的一致性時，本站正在做的是 monalisa-1，而它目前尚不可用。
在 monalisa-1 上把一條提示詞變成第一版視覺方向
選擇五種被接受的畫面比例之一，在 monalisa-1 上以 4 點數用 Z-Image 生成。
使用 Z-Image 創作