Windows 11 下 Z-Image-Turbo 完整部署与 Flash Attention 2.8.3 本地编译复盘

日期：2025年12月28日

环境：Windows 11 + RTX 3090 + PyTorch 2.9.1+cu130

目的：个人技术复盘 + 可复现部署指南

经过数天的反复尝试，终于在 Windows 环境下成功编译最新 Flash Attention 2.8.3，并让 Z-Image-Turbo 稳定运行在最佳性能状态。这篇笔记记录完整过程，重点是本地编译 2.8.3 和解决 Windows 特有的注意力后端兼容问题还有CUDA加速，供自己将来回顾，也希望能帮到其他 Windows 用户。

硬件与软件环境

操作系统：Windows 11 专业工作站版 26H1
GPU：NVIDIA RTX 3090（24GB，Compute Capability 8.6）
CPU：Intel Core Ultra 9 285K @ 3.70 GHz
内存：128 GB
Python：3.10.18
PyTorch：2.9.1+cu130（CUDA runtime 13.0）
CUDA Toolkit：13.1（完整安装版）
Visual Studio：2022 Professional（带 C++ 桌面开发工作负载）

最终成果

成功本地编译 Flash Attention 2.8.3 wheel（文件名：flash_attn-2.8.3-cp310-cp310-win_amd64.whl）
通过修改推理脚本强制使用 "flash" 后端
实测性能（1024×1024，8 步，cfg=0.0）：
- 采样阶段：约 6.9 秒（1.16 it/s）
- 总时间：约 16.7 秒（含模型加载）
生成质量极高，细节丰富，无明显瑕疵

关键步骤：本地编译 Flash Attention 2.8.3（100% 可复现）

必须在 Visual Studio 2022 的 x64 Native Tools Command Prompt 中操作：

Windows 下成功编译 Flash Attention 2.8.3 （flash-attn /flash_attn）个人复盘记录
Flash Attention 在 Windows 上编译成功复盘笔记

复制代码

git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git
cd flash-attention
git pull
git fetch --all --tags
git checkout v2.8.3
git submodule update --init --recursive

# 激活你的虚拟环境
G:\PythonProjects2\Z-Image\.venv\Scripts\activate

# 设置关键环境变量（成功核心！）
set DISTUTILS_USE_SDK=1
set MAX_JOBS=2                    # 128GB 内存下安全值
set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.6      # 只编译 RTX 3090 架构，避开新版 Hopper/Blackwell/softcap 内核崩溃
set NVCC_THREADS=2

# 清理旧缓存
python setup.py clean --all

# 开始编译（耗时 6~8 小时，可挂机）
python setup.py bdist_wheel

编译成功后，在 dist/ 目录生成 wheel，安装：

复制代码

pip uninstall flash-attn -y
pip install dist\flash_attn-2.8.3-cp310-cp310-win_amd64.whl

为什么这个配置能成功？

TORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.6：限制只编译 Ampere 架构，彻底避开 2.8.3 新增的复杂内核在 Windows 上的兼容性问题
低并行 + DISTUTILS_USE_SDK=1：防止内存溢出和 VC 环境重复激活

推理脚本优化：强制使用 Flash Attention 加速

原始项目脚本默认可能使用 _native_flash，在 Windows + RTX 3090 上会报 "No available kernel. Aborting execution."。

三个脚本的真实情况说明

通义MAI/Z形象

1. inference.py ------ 项目官方脚本（经过关键修改）

来源：Z-Image 项目仓库中自带的官方推理脚本（原始版本默认从环境变量读取后端，可能使用 _native_flash）
修改目的：在 Windows + RTX 3090 环境下强制使用本地编译的 Flash Attention 2.8.3（"flash" 后端），彻底解决 "No available kernel. Aborting execution." 错误，同时获得最佳加速。
修改点 ：
- 移除对 os.environ.get("ZIMAGE_ATTENTION", "_native_flash") 的依赖
- 硬编码 forced_backend = "flash"
- 添加注释和打印信息，便于确认后端切换成功
当前状态：这是基于官方演示修改后的脚本，性能最优（实测采样 6.9 秒）

2. run_zimage_diffusers.py ------ 基于官方 diffusers 示例的简化脚本

来源：参考 Hugging Face diffusers 官方 ZImagePipeline 示例（官方仓库中通常有类似 demo）
修改目的：提供一个最简洁、可直接运行的官方 pipeline 测试脚本，便于验证模型加载和基本生成功能
特点：不涉及自定义 attention 后端切换，依赖 diffusers 内置逻辑
注意：如果已安装 flash-attn 2.x，可能因 diffusers 最新版强制导入 FA3 函数而崩溃。建议运行前临时 pip uninstall flash-attn

3. test_zimage.py ------ 基于官方测试脚本的简化版

来源：利用 AI 工具自行修改的测试脚本
修改目的：快速验证官方 ZImagePipeline 是否能正常导入和生成，prompt 使用经典测试案例
特点：包含 CUDA 判断和图片保存逻辑
注意：同上，若安装 flash-attn 可能导入失败，建议卸载后运行

推荐主推理脚本（inference.py，已修改优化）：

替换官方 inference.py 脚本文件

复制代码

"""Z-Image PyTorch Native Inference（Windows 优化版）"""

import os
import time
import warnings
import torch

warnings.filterwarnings("ignore")
from utils import AttentionBackend, ensure_model_weights, load_from_local_dir, set_attention_backend
from zimage import generate

def main():
    model_path = ensure_model_weights("ckpts/Z-Image-Turbo", verify=False)
    dtype = torch.bfloat16
    compile = False
    output_path = "example.png"
    height = 1024
    width = 1024
    num_inference_steps = 8
    guidance_scale = 0.0
    seed = 42

    # 强制使用本地编译的 Flash Attention 2.8.3
    forced_backend = "flash"
    set_attention_backend(forced_backend)

    prompt = "Young Chinese woman in red Hanfu, intricate embroidery. Impeccable makeup, red floral forehead pattern. ..."

    if torch.cuda.is_available():
        device = "cuda"
        print("Chosen device: cuda")

    components = load_from_local_dir(model_path, device=device, dtype=dtype, compile=compile)
    AttentionBackend.print_available_backends()
    print(f"Chosen attention backend: {forced_backend}  # 强制指定，性能最优")

    start_time = time.time()
    images = generate(prompt=prompt, **components, height=height, width=width,
                      num_inference_steps=num_inference_steps, guidance_scale=guidance_scale,
                      generator=torch.Generator(device).manual_seed(seed))
    end_time = time.time()
    print(f"Time taken: {end_time - start_time:.2f} seconds")
    images[0].save(output_path)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行效果：

复制代码

python inference.py

带 CUDA 加速的支持

(.venv) G:\PythonProjects2\Z-Image>python inference.py

PyTorch version is >= 2.5.0, check pass.

2025-12-28 11:48:34.982 | INFO | utils.helpers:ensure_model_weights:202 - ✓ All 16 required files exist in ckpts\Z-Image-Turbo
Chosen device: cuda

Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 29.17it/s]

Available attention backends list: ['flash', 'flash_varlen', '_flash_3', '_flash_varlen_3', 'native', '_native_flash', '_native_math']

Chosen attention backend: flash # 强制指定，避免 _native_flash 错误

2025-12-28 11:48:55.094 | INFO | zimage.pipeline:generate:106 - Generating image: 1024x1024, steps=8, cfg=0.0

2025-12-28 11:48:55.446 | INFO | zimage.pipeline:generate:211 - Sampling loop start: 8 steps

Denoising: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:06<00:00, 1.16it/s]

Time taken: 16.72 seconds

附赠两个测试脚本（基于官方 diffusers 示例）

注意：这两个脚本使用官方 diffusers pipeline，若已安装 flash-attn 可能因版本冲突导入失败。建议运行前临时 pip uninstall flash-attn。

run_zimage_diffusers.py

复制代码

import torch
from diffusers import ZImagePipeline

pipe = ZImagePipeline.from_pretrained("Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "一只超级可爱的小猫咪坐在古风窗台上，窗外下雪，毛发蓬松细腻，阳光洒落，写实摄影风格，8k高清"

image = pipe(prompt=prompt, height=1024, width=1024,
             num_inference_steps=8, guidance_scale=0.0).images[0]

image.save("zimage_cat_snow.png")
print("生成完成！图片已保存为 zimage_cat_snow.png")

运行效果：

复制代码

python run_zimage_diffusers.py

标题

(.venv) G:\PythonProjects2\Z-Image>python run_zimage_diffusers.py

Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:10<00:00, 3.41s/it]

Loading pipeline components...: 40%|███████████████████████████████████▏ | 2/5 [00:10<00:18, 6.14s/it]`torch_dtype` is deprecated! Use `dtype` instead!

Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 33.34it/s]

Loading pipeline components...: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5/5 [00:10<00:00, 2.13s/it]

100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:08<00:00, 1.00s/it]

生成完成！图片已保存为 zimage_cat_snow.png

test_zimage.py

复制代码

import torch
from diffusers import ZImagePipeline

pipe = ZImagePipeline.from_pretrained("Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16, low_cpu_mem_usage=False)

if torch.cuda.is_available():
    pipe.to("cuda")

prompt = "A Beautiful women, hyper-detailed, 8K, cinematic lighting"

image = pipe(prompt=prompt, height=1024, width=1024,
             num_inference_steps=8, guidance_scale=0.0).images[0]

image.save("watercolor_countryside.png")
print("图像已保存为 watercolor_countryside.png")

运行效果：

复制代码

python test_zimage.py

(.venv) G:\PythonProjects2\Z-Image>python test_zimage.py

Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:04<00:00, 1.64s/it]

Loading pipeline components...: 20%|█████████████████▌ | 1/5 [00:05<00:20, 5.04s/it]`torch_dtype` is deprecated! Use `dtype` instead!

Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 106.97it/s]

Loading pipeline components...: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5/5 [00:05<00:00, 1.17s/it]

100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:08<00:00, 1.00s/it]

图像已保存为 watercolor_countryside.png

结语

通过本地编译 Flash Attention 2.8.3 + 强制 "flash" 后端，这套方案彻底解决了 Windows 平台下 Z-Image-Turbo 的兼容性和性能瓶颈。

生成的图片质量令人惊艳（汉服美女细节完美、小猫咪毛发蓬松真实），性能也达到 RTX 3090 的极致水准。

本地 wheel 已永久备份，这份记录留作备忘，也欢迎有需要的朋友交流。

Windows 用户的 Z-Image-Turbo CUDA 部署，终于不再是梦。