z-image/turbo

POST

/openapi/v2/rhart-image/z-image/turbo

阿里巴巴通义实验室推出的极速文生图基础模型，以60亿参数实现亚秒级图像生成。采用创新的S3-DiT单流架构，仅需8步采样即可输出媲美大参数模型的摄影级真实感画面。专注解决双语文字渲染难题，中英文内嵌文字生成准确率远超同类模型。16GB显存即可流畅运行，为高频内容生产、实时交互应用和规模化商业部署提供极致性价比。

请求参数

Header 参数

Body 参数application/json必填

示例

{
    "10##text": "一幅静物画，以央美考试美术作品的水准呈现，在丰富褶皱布上摆放的一组不锈钢金属器皿，大卫石膏头像、玻璃器皿与葡萄等各种水果的组合，物体摆放疏密有致形成均衡构图，画面具有丰富的灰度层次，手绘线条与调子精细入微，着重对不锈钢金属器皿进行光影特写，整体画面呈现精致的明暗关系，展现其独特的质感与光泽。",
    "28##select": "9:16",
    "29##file_type": "png"
}

请求示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

curl --location --request POST 'https://www.runninghub.cn/openapi/v2/rhart-image/z-image/turbo' \
--header 'Authorization: Bearer [Your API KEY]' \
--header 'Authorization: Bearer [Your API KEY]' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "10##text": "一幅静物画，以央美考试美术作品的水准呈现，在丰富褶皱布上摆放的一组不锈钢金属器皿，大卫石膏头像、玻璃器皿与葡萄等各种水果的组合，物体摆放疏密有致形成均衡构图，画面具有丰富的灰度层次，手绘线条与调子精细入微，着重对不锈钢金属器皿进行光影特写，整体画面呈现精致的明暗关系，展现其独特的质感与光泽。",
    "28##select": "9:16",
    "29##file_type": "png"
}'

返回响应

🟢200成功

application/json

任务结果查询接口：/openapi/v2/query

Body

示例

提交任务响应示例任务完成（查询状态接口）响应示例

{
    "taskId": "2013508786110730241",
    "status": "RUNNING",
    "errorCode": "",
    "errorMessage": "",
    "results": null,
    "clientId": "f828b9af25161bc066ef152db7b29ccc",
    "promptTips": "{\"result\": true, \"error\": null, \"outputs_to_execute\": [\"4\"], \"node_errors\": {}}"
}

修改于 2026-03-21 04:00:08

z-image/turbo-lora

wan-2.2/text-to-image-lora