Z-Image-Turbo 必须依赖 NVIDIA GPU（最低 RTX 3060/12GB），无独显或仅集显无法运行；Midjourney 虽不耗本地算力，但转嫁网络不稳定、排队不可控和提示词黑盒等隐性成本。
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没显卡也能跑？——不能。Z-Image-Turbo 依赖 NVIDIA GPU，最低要求 RTX 3060（12GB 显存），RTX 4090 实测单图 3 秒；无独立显卡或仅集成显卡的机器无法启动，torch.cuda.is_available() 会直接返回 False，后续所有推理步骤抛出 CUDA error: no kernel image is available。
Midjourney 真的“不看硬件”？
是，但代价藏在链路里。它不消耗你本地算力，但把三类成本转嫁给了用户：
- 网络稳定性：Discord 长连接易断，
imagine提交后无响应，重试三次才触发生成很常见 - 排队不可控：Pro 套餐也挡不住高峰时段，
Waiting in queue... (position 7)可能卡住 8 分钟以上 - 协议黑盒：提示词被服务端预处理（如自动补全“masterpiece, best quality”），
no text类负向词常被忽略
它省掉的是显卡，没省掉的是等待、妥协和不确定性。
Z-Image-Turbo 的“本地”到底锁死了什么？
不是锁死功能，而是锁死执行边界——所有计算、缓存、日志、元数据都停在 /root/workspace/ 下，不发请求、不连外网、不上传任何 token。这意味着：
-
CFG scale调到 15，不会触发服务端风控限流 - 批量生成 100 张图，用
for i in {1..100}; do python run_z_image.py --prompt "v2.1 product shot $i"; done，全程无中断 - 中文提示词如“青砖灰瓦马头墙，徽派建筑黄昏侧光”无需翻译，
text_encoder直接走本地bert-base-chinese权重
它的“重”，是把控制权焊死在你手里；它的“轻”，是省掉所有中间代理。
模型架构差异如何影响实际出图节奏？
Z-Image-Turbo 基于 DiT（Diffusion Transformer），默认仅需 9 步推理；Midjourney v6 底层仍是优化过的 Latent Diffusion，常规 50 步起步。这不只是数字差，它决定三件事：
- 显存占用曲线：Z-Image-Turbo 在
step=3时显存峰值已稳定，Midjourney 在step=35后仍频繁换页 - 中断容忍度：Z-Image-Turbo 中断后可从
step=5resume；Midjourney 中断=重排+重计费 - 批处理粒度：Z-Image-Turbo 支持
batch_size=4一次推完；Midjourney 每次/imagine仅返回 4 张，但它们是串行生成的
DiT 不是噱头，是让“本地跑得动”这件事真正落地的底层支点——少一步，就少一次显存拷贝、少一次调度延迟、少一分失控可能。
