プロンプトを書く
場面、被写体、光を説明します。曖昧な指示より、具体的な指示のほうがよい画像を得られます。
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画像の説明を入力するとZ-Image-Turboが端末上で描きます。モデルはHugging Faceから一度取得してブラウザにキャッシュされ、73hiのサーバーを経由せず、プロンプトも送信しません。
グラフィックカード
GPUはまだ確認していません。確認時にモデルはダウンロードしません。
Windowsで別のGPUを選ぶ
Windows版Chromeはブラウザに割り当てられたGPUを使います。このページでは、すべての搭載GPUを一覧表示したり、ブラウザが公開していないGPUに切り替えたりできません。
- Windowsの 設定 → システム → ディスプレイ → グラフィックの設定を開きます。このツールで使うブラウザを追加してください。例： chrome.exe または msedge.exe.
- アプリの オプション を開き、次の項目のGPU名を確認します： 高パフォーマンス。目的のカードであれば選択して保存します。特定のGPUを選べる場合は、希望のカードを指定してください。
- Chromeでは次を開くこともできます：
chrome://flags/#force-high-performance-gpu。利用可能ならオプションを有効にしてChromeを再起動します。これは高性能GPUを要求するもので、カード名で選択するものではありません。 - ブラウザを完全に終了して再起動し、ここに戻って次を選択します： GPUを確認。表示されるGPUとf16対応を確認してから、次を選択します： モデルを読み込む.
Windowsの両方の選択肢に同じ望まないGPUが表示される場合、「高パフォーマンス」だけでは別のGPUを選べません。まずブラウザがそのGPUを利用できる必要があります。GPU名は型番ではなく、メーカーとアーキテクチャで表示される場合があります。
Windows版ChromeのGPU制限最初にモデルを読み込み、プロンプトを入力して生成してください。
初回の モデルを読み込む ではHugging Faceから約5.5 GBを取得するため、数分以上かかることがあります。完了までタブを開いたままにしてください。保存領域が利用可能ならキャッシュされ、ローカルファイルを選べば取得を省略できます。モデル取得前に小さなGPUテストを行います。WebGPUのf16シェーダーに対応するGPUが必要です。複数GPU搭載の端末では、システムのグラフィック設定でブラウザ用の対応GPUを選び、ブラウザを完全に再起動する必要がある場合があります。
ここに画像が表示されます
モデルファイル
上の各ファイル名は直接リンクになっており、クリックするとそのファイルだけを取得できます。手動読み込みには
.onnx_data の付属ファイルもグラフと一緒に取得する必要があります。INT4 ONNX版の公開先：
huggingface.co/webnn/Z-Image-Turbo。Hugging Faceはクロスオリジンリクエストを許可しているため、このページはHubから直接取得します。
簡単な3ステップ
オンラインでAI画像を生成する方法
アカウントや順番待ち、サーバーへの送信なしで、言葉から画像を描けます。
モデルを読み込む
次を選択： モデルを読み込む 。ファイルの準備ができたら、次を選択： 生成。生成では読み込み済みファイルを使い、モデルを再取得しません。
画像を保存する
ノイズ除去が完了するとキャンバスに画像が表示され、PNGでダウンロードできます。
仕組み
端末内で完結する拡散モデル
プロンプトを符号化し、潜在表現から数ステップでノイズを除去して、VAEで画素に変換するまで、すべてページ内で処理します。
| 段階 | 処理内容 | 実行場所 |
|---|---|---|
| トークナイザー・テキストエンコーダー | プロンプトをモデルが理解できる埋め込み表現に変換 | ブラウザ内 |
| Transformer | 各ステップで除去するノイズを予測 | ブラウザ内 |
| スケジューラーヘルパー | フローマッチングのステップを適用し、次の潜在表現を生成 | ブラウザ内 |
| VAEデコーダー | 完成した潜在表現を画像に変換 | ブラウザ内 |
初回のみのダウンロード： モデルファイルは合計約5.5 GBです。73hiではなくHugging Faceから取得し、次回のためにブラウザへキャッシュします。
無料AI画像生成ツール
非公開・利用上限なし・透かしなし
第三者にプロンプトを渡さずに画像を作成できます。
アップロード不要
プロンプトと画像は端末の外に出ません。ダウンロードするのはモデルだけです。
GPUによる高速化
WebGPUでノイズ除去をグラフィックカード上で実行するため、画像を数分ではなく数秒で生成できます。
細かく設定可能
解像度、ステップ数、シードを指定し、同じ画像を再現できます。
利用上限なし
登録不要、1日の回数制限なし。生成した画像に透かしも入りません。
よくあるご質問
AI画像生成のFAQ
モデルはどこから取得しますか？
Z-Image-TurboのINT4 ONNX版を、クロスオリジン読み込みを許可するHugging Faceから直接取得します。73hiのサーバーはモデルを保存・中継しません。
ダウンロードが大きいのはなぜですか？
テキストエンコーダーとTransformerは、4ビット量子化でも合計約5.5 GBあります。初回実行後はブラウザにキャッシュされます。
GPUは必要ですか？
はい。Transformerの重みだけで3.44 GBあり、wasm32版WebAssemblyはメモリ全体が4 GBに制限されるため収まりません。WebGPUで重みをグラフィックカードに転送することが、このモデルをブラウザで動かす唯一の方法です。ChromeまたはEdge 130以降を使用してください。
プロンプトは送信されますか？
いいえ。プロンプトの符号化と画像生成はすべて端末上で行います。ダウンロードするのはモデルと小さなトークナイザーだけです。
512 x 512は動くのに1024 x 1024で失敗するのはなぜですか？
重みは全解像度で同じですが、Transformer内のアテンションマップは画像トークン数の2乗に比例して増えます。512 x 512では64 x 64の潜在表現で4,096トークン、1024 x 1024では128 x 128で16,384トークンとなり、中間データは16倍です。これはWebAssemblyではなくGPUメモリの問題で、ランタイムはすでにGPUの最大上限を要求しています。1024で失敗したら768をお試しください。768以上ではノイズ除去前にテキストエンコーダーを解放し、画像用メモリをできるだけ確保します。
ネガティブプロンプトはどう動作しますか？
空欄なら通常どおりです。入力してガイダンスを1より大きくすると、各ステップで両方のプロンプトを評価して結果を組み合わせるClassifier-Free Guidanceを実行し、指定した内容を避ける方向へ誘導します。ガイダンス1では誘導しません。Z-Image-Turboは少数ステップに蒸留されたモデルなので、彩度が高くなりすぎないよう1.2～2程度の低い値を使ってください。Transformerの実行回数が倍になるため、生成時間もおよそ2倍になります。
ダウンロード済みのファイルを使えますか？
はい。ファイル選択でモデルを指定すると、再ダウンロードせずローカルのファイルを使います。