字节跳动开源BitDance自回归图像生成模型：实力强劲，ComfyUI实战对比Z-image-turbo与白转千问0.3
分类: 生图平面类 |发布于: 2/25/2026 |最后更新: 2/25/2026
概述
字节跳动（ByteDance）近期开源了一款名为 BitDance 的自回归图像生成模型，在图像生成质量上表现出色。B站博主 T8star-Aix 在本期视频中对该模型进行了详细的项目讲解，并在 ComfyUI 环境下与当前热门的 Z-image-turbo 和白转千问0.3 进行了效果对比测试。
核心要点
- BitDance 模型介绍：这是字节跳动开源的自回归（Autoregressive）图像生成模型，采用了不同于传统扩散模型的生成范式，在图像质量和生成效率上都有不错的表现。
- ComfyUI 集成：视频演示了如何在 ComfyUI 中使用 BitDance 模型，相关节点已开源（Comfyui-bitdance），方便用户快速上手。
- 效果对比：T8star-Aix 将 BitDance 与 Z-image-turbo、白转千问0.3 进行了横向对比，展示了各模型在不同场景下的生成效果差异，BitDance 在多个测试中表现强劲。
- 开源资源：模型权重已通过网盘分享，原项目地址：GitHub - BitDance。
适用场景
BitDance 模型适合对图像生成质量有较高要求的创作者，尤其是已经在使用 ComfyUI 工作流的用户。自回归架构为图像生成提供了新的技术路线选择。