z-image与wan2.7-image均支持1024×1024分辨率输出，但z-image需24gb显存且依赖rtx 4090d等高端卡，wan2.7-image仅需6gb显存，可在rtx 3060等消费级显卡运行。
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如果您在使用通义万相系列模型生成图像时关注输出分辨率上限，需区分不同模型的技术规格。当前通义万相官方发布的Z-Image与Wan2.7-Image两款主力文生图模型，在分辨率支持上存在明确差异。以下是针对该问题的具体说明：
一、造相Z-Image支持的最高分辨率
造相Z-Image是阿里通义万相团队开源的文生图扩散模型，原生支持768×768及以上分辨率的高清图像生成。该模型针对24GB显存生产环境深度优化，在单卡RTX 4090D上可稳定输出1024×1024分辨率的商业级画质图像。实测数据显示，1024×1024模式下总显存占用为21.8GB，在24GB显存环境中处于临界安全范围，需确保系统保留至少0.7GB缓冲空间。
1、启动Z-Image WebUI界面后，在“Resolution”参数栏手动输入宽度与高度数值。
2、将宽度和高度均设置为1024，确认输入框无红色报错提示。
3、选择Quality（50步精绘）模式以保障细节还原度，避免Turbo模式因步数过少导致边缘模糊。
4、点击“Generate”按钮执行推理，等待约90–120秒完成生成。
二、Wan2.7-Image支持的最高分辨率
Wan2.7-Image是阿里通义实验室于2026年4月1日发布的图像生成与编辑统一模型，其核心突破在于支持1024×1024分辨率生成且推理显存低于6GB。该模型采用生成与理解统一的架构，通过超大规模异构视觉与理解类数据训练，在保证高分辨率输出的同时大幅降低硬件门槛。这意味着主流消费级显卡（如RTX 3060 12GB）即可本地部署运行。
1、访问通义万相官网（https://tongyi.aliyun.com/wan/）或阿里云百炼平台进入Wan2.7-Image在线体验入口。
2、在参数设置区域查找“Output Resolution”选项，下拉菜单中直接选择1024×1024预设项。
3、确认“Precision Mode”设置为bfloat16，以匹配模型默认精度策略。
4、提交中文提示词后，系统将在约45–75秒内返回1024×1024尺寸图像。
三、实际部署中影响分辨率上限的关键限制
尽管Z-Image与Wan2.7-Image均标称支持1024×1024，但真实可用性取决于本地硬件配置与运行环境。显存容量、显存带宽、CUDA版本及PyTorch编译方式共同构成硬性边界。例如，在24GB显存设备上运行Z-Image时，若同时加载LoRA微调模块或启用ControlNet条件控制，显存余量将被进一步压缩，可能导致1024×1024任务失败。
1、检查GPU显存总量：执行nvidia-smi命令，确认Total Memory值不低于24GB（Z-Image）或6GB（Wan2.7-Image）。
2、关闭后台占用显存的进程：终止TensorBoard、其他AI服务实例或未关闭的Jupyter Notebook内核。
3、在Z-Image配置文件config.yaml中，将max_resolution字段显式设为1024，防止WebUI前端自动截断。
4、对Wan2.7-Image，禁用“Multi-image Batch Generation”功能，单次仅生成一张图像以规避显存峰值溢出。
