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上海h5网站开发,福州网站大全,有没有可以免费制作ppt的app,小程序制作二维码签到Z-Image-Turbo学术研究引用格式规范建议 引言#xff1a;为何需要标准化的学术引用格式 随着生成式AI技术在图像创作领域的广泛应用#xff0c;Z-Image-Turbo 作为阿里通义实验室推出的高效图像生成模型#xff0c;已被广泛应用于艺术设计、创意辅助和科研实验等多个领域。…Z-Image-Turbo学术研究引用格式规范建议引言为何需要标准化的学术引用格式随着生成式AI技术在图像创作领域的广泛应用Z-Image-Turbo作为阿里通义实验室推出的高效图像生成模型已被广泛应用于艺术设计、创意辅助和科研实验等多个领域。特别是在其WebUI二次开发版本由开发者“科哥”构建发布后社区中涌现出大量基于该工具的研究与实践案例。然而在学术论文、技术报告或项目文档中如何准确、规范地引用Z-Image-Turbo及其衍生实现目前尚缺乏统一标准。不一致的引用方式不仅影响文献的可追溯性也可能导致知识产权归属模糊、复现困难等问题。本文旨在提出一套适用于中英文期刊、会议论文及技术白皮书的Z-Image-Turbo 学术引用格式建议涵盖原始模型、二次开发版本、参数配置与生成结果的完整引用链条助力研究者提升学术表达的专业性与严谨性。核心原则引用应体现“可复现性”与“责任归属”有效的学术引用不仅要标明来源还需满足以下两个核心目标1. 可复现性Reproducibility其他研究者能根据引用信息定位到确切的技术实现并尽可能复现相关结果。2. 责任归属Attribution明确区分原始工作与衍生贡献尊重原作者与二次开发者的知识产权。因此针对 Z-Image-Turbo 的引用需包含 - 原始模型出处ModelScope - 二次开发实现者信息 - 使用的具体参数配置如提示词、CFG、步数等 - 输出图像的存储路径或哈希值用于验证推荐引用格式体系一、APA 格式适用于社会科学类论文1. 原始模型引用推荐基础引用Tongyi-MAI. (2025). Z-Image-Turbo: Fast image generation model [Computer software]. ModelScope. https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo2. 二次开发版本引用含本地修改Ke Ge [科哥]. (2025). Z-Image-Turbo WebUI: Local deployment and UI enhancement for rapid image synthesis (Version 1.0) [Modified software]. GitHub repository. https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT 注若无公开仓库可替换为“Personal communication”或注明“Private implementation”。3. 图像生成结果引用正文内标注 脚注在正文中描述图像时使用如下结构“生成图像见图1基于提示词‘一只可爱的橘色猫咪……’CFG7.5步数40尺寸1024×1024。”并在脚注中添加^1 图像由 Z-Image-Turbo v1.0Tongyi-MAI, 2025通过 Ke Ge2025开发的 WebUI 界面生成输出文件名outputs_20260105143025.png保存于本地./outputs/目录。二、IEEE 格式适用于工程与计算机科学类论文1. 原始模型引用[1] Tongyi-MAI, Z-Image-Turbo: Fast image generation model, ModelScope, 2025. [Online]. Available: https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo2. 二次开发实现引用[2] K. Ge, Z-Image-Turbo WebUI – Enhanced user interface for local AI image generation, Personal Repository, 2025. [Online]. Available: https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT3. 多图引用示例表格形式推荐| 图编号 | 提示词摘要 | 参数设置 | 引用条目 | |--------|------------|----------|---------| | Fig. 1 | 橘猫窗台阳光 | 1024×1024, 40步, CFG7.5 | [1], [2] | | Fig. 2 | 山脉日出油画风 | 1024×576, 50步, CFG8.0 | [1], [2] | | Fig. 3 | 动漫少女教室 | 576×1024, 40步, CFG7.0 | [1], [2] |✅ 建议在图注中补充“All images generated using Z-Image-Turbo WebUI (v1.0) by Ke Ge, based on Tongyi-MAI’s foundation model.”三、LaTeX/BibTeX 推荐条目对于使用 LaTeX 撰写论文的研究者建议将以下条目加入.bib文件原始模型BibTeXsoftware{zimageturo_original, author {Tongyi-MAI}, title {{Z-Image-Turbo: Fast image generation model}}, year {2025}, publisher {ModelScope}, version {1.0}, url {https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo} }二次开发版本BibTeXmisc{zimageturo_webui_kege, author {Ke Ge}, title {{Z-Image-Turbo WebUI: Enhanced Interface for Local Deployment}}, year {2025}, note {Private build with custom scripts and UI improvements}, url {https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT} }在 LaTeX 正文中引用\usepackage{graphicx} \begin{figure}[ht] \centering \includegraphics[width0.8\linewidth]{fig1.png} \caption{AI-generated cat image using Z-Image-Turbo~\cite{zimageturo_original,zimageturo_webui_kege}. Parameters: promptorange cat..., steps40, CFG7.5.} \label{fig:cat} \end{figure}高级引用场景支持科研可复现性的增强方案为了进一步提升研究透明度我们建议在附录或补充材料中提供以下信息1. 生成元数据记录模板JSON格式{ model: Z-Image-Turbo, version: 1.0, source: https://www.modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo, ui_developer: Ke Ge, ui_repository: https://github.com/kege/DiffSynth-Studio-ZIT, generation_params: { prompt: 一只金毛犬坐在草地上阳光明媚..., negative_prompt: 低质量模糊扭曲, width: 1024, height: 1024, num_inference_steps: 40, cfg_scale: 7.5, seed: 123456789, num_images: 1 }, output_file: outputs_20260105143025.png, generation_timestamp: 2026-01-05T14:30:25Z, hardware: NVIDIA RTX 3090, CUDA 12.1, software_stack: { python: 3.10, pytorch: 2.8, gradio: 4.0 } } 建议将此 JSON 文件随论文补充材料一同提交便于审稿人验证。2. 图像指纹Image Fingerprint建议为防止图像被篡改或误用建议对关键生成图像计算 SHA-256 哈希值并记录shasum -a 256 ./outputs/outputs_20260105143025.png # 输出示例a1b2c3d4e5f6... outputs_20260105143025.png可在图注中添加SHA-256: a1b2c3d4e5f6...不同引用层级的适用场景对照表| 引用层级 | 适用场景 | 必须包含要素 | |---------|----------|---------------| |基础引用| 一般性提及模型能力 | 原始作者、模型名、平台链接 | |完整引用| 实验方法描述 | 原始模型 二次开发者 参数 | |增强引用| 可复现研究发表 | 完整引用 元数据 哈希值 | |API引用| 批量生成研究 | Python调用代码片段 版本号 |常见错误与避坑指南| 错误做法 | 正确做法 | 说明 | |--------|--------|------| | ❌ “使用AI生成图像” | ✅ “使用Z-Image-Turbo模型Tongyi-MAI, 2025生成” | 避免泛化表述 | | ❌ “自己搭建的模型” | ✅ “基于Z-Image-Turbo的本地WebUI实现Ke Ge, 2025” | 明确非原创模型 | | ❌ 不记录种子值 | ✅ 记录seed值或注明“-1随机” | 影响结果可复现性 | | ❌ 只放图不标参数 | ✅ 图注中标明关键参数 | 保证实验透明度 |开源社区协作建议我们呼吁 1.ModelScope 平台为每个模型提供标准 BibTeX 导出功能 2.二次开发者在开源项目中明确声明原始出处 3.期刊编辑部在投稿指南中增加 AI 生成内容引用规范 4.研究者主动披露生成过程细节推动负责任的AI使用。总结建立可信、透明的AI生成内容引用生态Z-Image-Turbo 作为高性能图像生成工具正在成为科研与创作的重要助手。但技术越强大越需要配套的学术规范来保障其合理使用。本文提出的引用格式建议覆盖了从基础引用到高级可复现性支持的全链条需求适用于不同学科背景的研究者。我们鼓励大家在使用 Z-Image-Turbo 或其衍生版本时遵循以下三项基本原则1. 明确来源始终标注原始模型与二次开发者2. 记录参数保留提示词、CFG、步数、种子等关键信息3. 支持验证提供输出文件标识或哈希值以供核查唯有如此才能让AI生成内容真正融入学术话语体系既保护创新成果也促进知识共享。本文引用建议由技术社区整理欢迎反馈与共建。技术支持联系科哥微信312088415*项目地址Z-Image-Turbo ModelScope