آخر تحديث 20 أكتوبر 2026 · ComfyUI 0.42.0+ · دون عُقد مخصّصة
دليل ComfyUI MOSS-Image: التثبيت والتنزيل والتشغيل
أصبح دعم ComfyUI MOSS-Image مدمجًا أصليًا منذ ComfyUI 0.42.0. يسرد هذا الدليل الملفات المطلوبة بأسمائها الدقيقة، والمجلد الذي يوضع فيه كلٌّ منها، وما تحتاجه من VRAM، ومسارات العمل الرسمية، وحلول الأخطاء التي يواجهها الناس أكثر من غيرها.
لا تملك GPU، أو لا وقت لديك لتنزيل 13 GB؟
جرّب Qwen Image 2.1 أونلاين: كتابة نصوص مشابهة، دون أي تثبيت
يتطلب إعداد ComfyUI MOSS-Image تنزيل 13 GB و GPU بذاكرة 12 GB أو أكثر. و Qwen Image 2.1 هو النموذج الذي يُقارَن به MOSS-Image في أغلب الأحيان: فكلاهما يكتب نصوصًا صينية وإنجليزية داخل الصور، وتُظهر الاختبارات التي تقارن بينهما جنبًا إلى جنب أن النتائج متقاربة. وعلى Nano AI يعمل في متصفحك مقابل 8 أرصدة لكل صورة، ويستطيع أيضًا تعديل الصور، وهو ما لا يستطيعه MOSS-Image.
- المطوّر
- OpenMOSS
- تاريخ الإصدار
- 16 أكتوبر 2026
- المتاح على Nano AI
- Qwen Image 2.1 · 8 رصيد لكل صورة
- آخر تحديث للصفحة
- 20 أكتوبر 2026
المصدر: github.com
ما تحتاجه لتشغيل ComfyUI MOSS-Image
MOSS-Image هو نموذج OpenMOSS المفتوح لتحويل النص إلى صورة: محوّل انتشار بحجم 5B مع مُرمِّز النصوص Qwen3.5-9B و FLUX.2 VAE، صدر بترخيص Apache 2.0 في 16 أكتوبر 2026. ودُمج دعمه في ComfyUI في اليوم نفسه (طلب الدمج رقم 17095)، ثم صدر أول مرة في الإصدار المستقر 0.42.0 في 18 أكتوبر. ولا يستطيع الإصدار 0.41.3 أو أي إصدار أقدم تحميله.
مع الدعم الأصلي لا تحتاج إلى أي عُقد مخصّصة. فالعُقد القياسية Load Diffusion Model و CLIP Loader و Load VAE تقرأ الملفات المُعاد تجهيزها من Comfy-Org/MOSS-Image، ويضيف ComfyUI عقدة MOSS-Image Layout Prompt لتخطيطات JSON.
وما زالت إضافة MOSS-Image من OpenMOSS متاحة إن أردت تحميل مجلد Hugging Face الأصلي أو الإبقاء على مسار عمل قديم مبني على الإضافة. أما لإعداد ComfyUI MOSS-Image جديد، فاتّبع المسار الأصلي أدناه.
متطلبات ComfyUI MOSS-Image
- ComfyUI
- 0.42.0 أو أحدث، أو إصدار ليلي (nightly) يتضمن الإيداع (commit) e087d8f6
- العُقد المخصّصة
- لا حاجة إليها في المسار الأصلي
- أصغر تنزيل
- نحو 13 GB: نموذج 8 بت، ومُرمِّز نصوص 4 بت، و VAE صغير
- تنزيل الدقة الكاملة
- نحو 30 GB: النموذج ومُرمِّز النصوص بصيغة bf16
- ذاكرة GPU
- نجح التشغيل بذاكرة 12 GB مع ملفات 8 بت في اختبارات المجتمع؛ و16 GB أو أكثر تمنحك هامشًا مريحًا
- إعدادات القالب
- 25 خطوة، CFG 2.5، er_sde، المُجدوِل simple
- إعدادات OpenMOSS
- 50 خطوة، CFG 3، Euler، shift 5، تخطي الطبقة 22
- الدقة
- من 1 إلى 2 ميغابكسل، وطول كل ضلع من مضاعفات 16
- تعديل الصور
- لا يدعمه النموذج
- الترخيص
- Apache 2.0
طريقة تثبيت ComfyUI MOSS-Image
لا يحتاج المسار الأصلي إلى أي عُقد مخصّصة. تفترض الأوامر تثبيت ComfyUI عبر git؛ أما ComfyUI Desktop فيحدّث نفسه بنفسه، والنسخة المحمولة (portable) تُحدَّث عبر update/update_comfyui.bat.
- 1
حدّث ComfyUI إلى 0.42.0 أو أحدث
دُمج دعم MOSS-Image في 16 أكتوبر 2026، وصدر أول مرة في الإصدار 0.42.0 في 18 أكتوبر. حدّث ComfyUI، ثم ثبّت المتطلبات من جديد لتصبح الشيفرة الجديدة لمُرمِّز النصوص في مكانها.
cd ComfyUI git pull pip install -r requirements.txt - 2
نزّل ملفًا واحدًا من كل نوع
تحتاج إلى نموذج انتشار ومُرمِّز نصوص و VAE من Comfy-Org/MOSS-Image. وهذه الثلاثة هي التي تحمّلها القوالب الرسمية، بحجم إجمالي يقارب 13 GB. وتضعها أداة Hugging Face CLI مباشرة في المجلدات الصحيحة:
pip install -U huggingface_hub hf download Comfy-Org/MOSS-Image \ diffusion_models/moss_image_sft_int8_convrot.safetensors \ text_encoders/qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors \ vae/flux2-vae_small.safetensors \ --local-dir ComfyUI/models - 3
تحقّق من المجلدات
يوضع كل ملف في مجلده الخاص داخل ComfyUI/models. أعد تشغيل ComfyUI، أو اضغط R في الواجهة لتحديث قوائم النماذج.
ComfyUI/models/diffusion_models/moss_image_sft_int8_convrot.safetensors ComfyUI/models/text_encoders/qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors ComfyUI/models/vae/flux2-vae_small.safetensors - 4
افتح أحد قوالب ComfyUI MOSS-Image
افتح Templates، وابحث عن MOSS-Image، واختر أحد مسارات العمل الرسمية الأربعة: MOSS-Image Text to Image، أو MOSS-Image Base Text to Image، أو نسخة Layout-Guided من أيٍّ منهما.
- 5
تحقّق من عُقد التحميل ثم شغّل
تأخذ عقدة Load Diffusion Model ملف moss_image، وتأخذ عقدة CLIP Loader ملف qwen3.5_9b مع ضبط النوع (type) على moss_image، وتأخذ عقدة Load VAE ملف flux2-vae_small. اكتب وصفًا نصيًا وانقر على Run. تستخدم القوالب 25 خطوة و CFG 2.5 و er_sde؛ أما الإعدادات المرجعية من OpenMOSS فهي 50 خطوة و CFG 3 و Euler و shift 5 وتخطي الطبقة 22.
- 6
اختياري: إضافة OpenMOSS للمجلد الأصلي
لتحميل مجلد Hugging Face الكامل بدلًا من ذلك (نحو 27 GB)، ثبّت إضافة MOSS-Image من ComfyUI Manager، أو اربطها بالسكربت أدناه، ثم وجّه عقدة MOSS-Image HF Loader إلى المجلد.
git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Image.git cd MOSS-Image python comfyui/install.py --comfy-root /path/to/ComfyUI
ملفات نموذج ComfyUI MOSS-Image
كل الملفات موجودة في Comfy-Org/MOSS-Image على Hugging Face (Apache 2.0). اختر نموذج انتشار واحدًا ومُرمِّز نصوص واحدًا و VAE واحدًا. الأحجام كما ظهرت في 20 أكتوبر 2026.
| الملف | المجلد داخل ComfyUI/models | الحجم | متى تختاره |
|---|---|---|---|
| moss_image_sft_int8_convrot.safetensors | diffusion_models | 5.41 GB | الخيار الافتراضي في القوالب الرسمية: نسخة الضبط الدقيق بـ 8 بت |
| moss_image_sft_bf16.safetensors | diffusion_models | 10.2 GB | نسخة الضبط الدقيق بالدقة الكاملة، إن كانت لديك VRAM كافية |
| moss_image_base_int8_convrot.safetensors | diffusion_models | 5.41 GB | نموذج Base بـ 8 بت، لنماذج LoRA المدرَّبة على Base |
| moss_image_base_bf16.safetensors | diffusion_models | 10.2 GB | نموذج Base بالدقة الكاملة، للتدريب والبحث |
| qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors | text_encoders | 7.34 GB | أصغر مُرمِّز نصوص، وهو الذي تستخدمه القوالب الرسمية |
| qwen3.5_9b_int8_convrot.safetensors | text_encoders | 9.75 GB | مُرمِّز النصوص بـ 8 بت |
| qwen3.5_9b_bf16.safetensors | text_encoders | 19.3 GB | مُرمِّز النصوص بالدقة الكاملة |
| flux2-vae_small.safetensors | vae | 250 MB | مفكّك الترميز (decoder) الصغير المرفق مع خط المعالجة الرسمي والقوالب |
| flux2-vae.safetensors | vae | 336 MB | FLUX.2 VAE الكامل |
ما يُنتجه MOSS-Image
النصوص الصينية والإنجليزية الكثيفة هي أكثر ما يتميّز فيه MOSS-Image. هذه الصور مقتطعة من معرض بطاقة نموذج OpenMOSS دون أي تنقيح؛ ولم تُنشر الأوصاف النصية، لذا يصف التعليق تحت كل صورة محتواها.
إعدادات ComfyUI MOSS-Image الموصى بها
الخطوات: من 25 إلى 50
توصي OpenMOSS بـ 50 خطوة أو أكثر. وتستخدم قوالب ComfyUI 25 خطوة مع أداة أخذ العينات (sampler) er_sde، وهو ما يستغرق نحو نصف الوقت.
CFG: من 2.5 إلى 6
القيمة 3 هي الافتراضية الرسمية وتكفي للأوصاف الطويلة؛ ارفعها للأوصاف القصيرة. أما نماذج LoRA ذات 8 خطوات و4 خطوات فتستخدم CFG 1.
الإزاحة (shift): 5
مدمجة في النموذج الأصلي. وإن غيّرتها، فاستخدم ModelSamplingAuraFlow مع مُضاعِف قيمته 1، لا ModelSamplingSD3.
توجيه تخطي الطبقات: الطبقة 22
تخطّي الطبقة 22 في التمرير السلبي يحسّن التفاصيل، وتصلح الطبقتان 24 و26 أيضًا. وإيقافه يمنح مظهرًا أقرب إلى الصور الفوتوغرافية، لكن التفاصيل قد تتفكك.
الدقة: من 1 إلى 2 ميغابكسل
من 1024 × 1024 حتى نحو 1456 × 1456، بأي نسبة عرض إلى ارتفاع، على أن يكون طول كل ضلع من مضاعفات 16. ويستطيع النموذج العمل من 512 × 512 حتى 2K.
الوصف السلبي: وسوم قصيرة
اتركه فارغًا، أو استخدم وسوم الجودة من دليل المستخدم لدى OpenMOSS: worst quality, bad anatomy, watermark, jpeg artifact.
سرعة ComfyUI MOSS-Image واستهلاكه لذاكرة VRAM في اختبارات المجتمع
لم تنشر OpenMOSS أرقامًا لاستهلاك VRAM. هذه قياسات شاركها الناس على YouTube و note.com و X و Hugging Face في الأسبوع التالي للإصدار؛ وذروة الذاكرة مَقيسة على مستوى GPU بالكامل.
| ملفات النموذج | الأبعاد والخطوات | الوقت لكل صورة | ذروة VRAM | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5090، دقة كاملة | SFT bf16 | 1024 × 1024، 50 خطوة | 27.4 ثانية | 29.2 GiB |
| RTX 5090، 8 بت | SFT int8 | 1024 × 1024، 50 خطوة | 10.5 ثانية | 16.4 GiB |
| RTX 5090، خطوات القالب | int8 | 1 ميغابكسل، 25 خطوة | 5.7 ثانية | لم يُذكر |
| RTX 4070 12 GB | Base int8، مُرمِّز النصوص int8 | 832 × 1216، 50 خطوة | من 50 إلى 52 ثانية | 11.6 GiB |
| RTX 3060 Ti 8 GB | int8 | 720p، 50 خطوة | 52 ثانية | لم يُذكر |
| DGX Spark | لم يُذكر | 1024 × 1024، 25 و50 خطوة | 30 ثانية و48 ثانية | لم يُذكر |
مسارات عمل وأدوات ودروس ComfyUI MOSS-Image
المصادر الرسمية أولًا، ثم مشاريع المجتمع، وقد راجعناها جميعًا في 20 أكتوبر 2026.
طريقة كتابة الأوصاف النصية في ComfyUI MOSS-Image
- 1
صِف المشهد بالإنجليزية
الإنجليزية هي اللغة التي تحظى بأكبر قدر من بيانات التدريب. صِف العنصر الرئيسي والمكان والإضاءة والأسلوب؛ ويمكن أن يصل طول الوصف النصي إلى 4,096 رمزًا (token).
- 2
ضع النص المطلوب بين علامتي تنصيص
اكتب الصياغة المطلوبة حرفيًا بين علامتي تنصيص، وأضف فواصل الأسطر حيث ينبغي أن ينتهي كل سطر. وتصلح الصينية والإنجليزية كلتاهما.
- 3
حدّد مواضع العناصر بتخطيط
للملصقات والصفحات، استخدم قالب Layout-Guided أو تخطيط JSON: تعليق موجز يلخّص الصورة، ثم عناصر لكلٍّ منها مربّع بالبكسل يُقاس من مركز اللوحة.
أوصاف نصية تبدأ بها في ComfyUI MOSS-Image
الصق هذه الأوصاف في خانة الوصف الإيجابي (positive prompt)، أو في خانة الوصف السلبي حيث يُشار إلى ذلك. ومثال التخطيط مُعدّ للوحة بأبعاد 1024 × 1024.
تخطيط JSON (مثال رسمي)
{"summary": {"meta": ["poster"], "canvas": "single", "caption": "A minimalist travel poster with a cream background, a blue mountain illustration, and the title EXPLORE at the top."}, "items": [{"label": "text", "caption": "Large dark-blue uppercase title centered at the top.", "text": "EXPLORE", "bbox": [-416, -384, -288, 384]}, {"label": "object", "caption": "A flat blue mountain illustration in the lower center.", "bbox": [-192, -288, 384, 288]}], "bbox_coord_space": "abs_centralized", "bbox_format": "yxyx"}
صفحة مطبوعة فيها معادلات
A printed physics exam page in Chinese titled "物理" with numbered multiple-choice questions, a small diagram of a block on a 30° slope and the footer "物理试卷 第1页（共6页）", flat scan, black ink on white paper
ترتيب الوسوم
best quality, highres, scenery, night city, river, skyline reflections, long exposure, no humans
وصف سلبي (وسوم الجودة)
worst quality, bad anatomy, watermark, jpeg artifact
أخطاء ComfyUI MOSS-Image وحلولها
المشكلات الأكثر تكرارًا في الأيام الأولى بعد الإصدار، وما الذي حلّها.
- لا يظهر النوع moss_image في CLIP Loader
- إصدار ComfyUI لديك أقدم من 0.42.0؛ فالإصدار 0.41.3 لا يتضمن MOSS-Image. حدّثه، وشغّل pip install -r requirements.txt من جديد، ثم أعد التشغيل.
- نتائج غريبة بعد الانتقال من الإضافة
- تستخدم مسارات عمل الإضافة ModelSamplingSD3، وهي بمقياس خطوات زمنية (timestep) مختلف. افتح قالبًا أصليًا بدلًا من تبديل عُقد التحميل، وغيّر قيمة shift عبر ModelSamplingAuraFlow مع مُضاعِف (multiplier) قيمته 1.
- صور رمادية باهتة
- أزل --use-sage-attention من خيارات التشغيل. يفيد مستخدمون في صفحة النموذج لدى Comfy-Org بأنه يُفقِد مخرجات MOSS-Image تشبّع ألوانها.
- نفاد الذاكرة
- استخدم نموذج 8 بت، ومُرمِّز النصوص بـ 4 بت، و flux2-vae_small، والتزم بنحو 1 ميغابكسل، ودع ComfyUI يفرّغ جزءًا من الحمل إلى ذاكرة النظام، أو شغّله مع --lowvram.
- خطوط عمودية في صور SFT
- مشكلة معروفة في SFT. جرّب DeBand LoRA من المجتمع، أو إصلاح Kijai القائم على الوزن السالب، أو نموذج Base.
- صور سوداء
- السبب غالبًا فيض (overflow) في fp16 عند الدقة العالية. شغّل النموذج بـ bf16، أو استخدم أوزان FP16-fixed من KBlueLeaf.
- توليد بطيء جدًا
- 50 خطوة مع توجيه تخطي الطبقات تعني تمريرتين في كل خطوة. استخدم 25 خطوة كما في القالب، أو LoRA بـ 8 خطوات أو 4 خطوات عند CFG 1، أو عُقد Spectrum.
- كلمات خاطئة أو ناقصة
- ضع النص المطلوب حرفيًا بين علامتي تنصيص، وأضف فواصل الأسطر حيث ينبغي أن ينتهي كل سطر، واكتب بقية الوصف النصي بالإنجليزية، وارفع CFG نحو 4 إلى 6 مع الأوصاف القصيرة.
- الصورة المرجعية لا تُحدث أي أثر
- لا يستطيع MOSS-Image استخدام الصور المرجعية. وفي القوالب، لا يغذّي ref_image سوى مُحسِّن الأوصاف النصية الاختياري.
- البذرة نفسها، وصورة مختلفة عمّا في Python
- هذا متوقَّع. فمُجدوِل (scheduler) ComfyUI لا يحاذي خطواته مع شبكة التدريب التي يعتمدها خط المعالجة في Python، لذا تختلف المخرجات.
لا تملك GPU، أو لا وقت لديك لتنزيل 13 GB؟
جرّب Qwen Image 2.1 أونلاين: كتابة نصوص مشابهة، دون أي تثبيت
يتطلب إعداد ComfyUI MOSS-Image تنزيل 13 GB و GPU بذاكرة 12 GB أو أكثر. و Qwen Image 2.1 هو النموذج الذي يُقارَن به MOSS-Image في أغلب الأحيان: فكلاهما يكتب نصوصًا صينية وإنجليزية داخل الصور، وتُظهر الاختبارات التي تقارن بينهما جنبًا إلى جنب أن النتائج متقاربة. وعلى Nano AI يعمل في متصفحك مقابل 8 أرصدة لكل صورة، ويستطيع أيضًا تعديل الصور، وهو ما لا يستطيعه MOSS-Image.
الأسئلة الشائعة
الأسئلة الشائعة حول ComfyUI MOSS-Image
إجابات مختصرة عن أكثر ما يسأل عنه الناس بشأن تشغيل MOSS-Image في ComfyUI.
أي إصدار من ComfyUI يدعم MOSS-Image؟
الإصدار 0.42.0 الصادر في 18 أكتوبر 2026، أو إصدار ليلي (nightly) من 16 أكتوبر فصاعدًا (الإيداع e087d8f6). أما 0.41.3 فلا يدعمه، رغم أن بعض الأدلة تقول ذلك.
هل أحتاج إلى عقدة مخصّصة لتشغيل MOSS-Image في ComfyUI؟
لا. منذ الإصدار 0.42.0 تقرأ عُقد التحميل القياسية الملفات من Comfy-Org/MOSS-Image. ولا تحتاج إلى إضافة OpenMOSS إلا لتحميل مجلد Hugging Face الأصلي.
كم يحتاج ComfyUI MOSS-Image من ذاكرة VRAM؟
لا يوجد رقم رسمي. مع نموذج 8 بت ومُرمِّز النصوص بـ 4 بت نجحت بطاقة 12 GB في اختبارات المجتمع، وتشغّل بطاقات 8 GB إعدادات 4 بت أو GGUF مع التفريغ إلى ذاكرة النظام، ولكن ببطء. وبلغت ذروة الذاكرة بالدقة الكاملة نحو 29 GiB على RTX 5090.
هل توجد نسخة GGUF أو fp8 من MOSS-Image؟
ليس من OpenMOSS أو Comfy-Org، فهما توفّران بدلًا من ذلك ملفات 8 بت (int8) و4 بت (w4a8). وتوجد ملفات GGUF من المجتمع لكنها تحتاج إلى عُقد مخصّصة إضافية، وقد أعلنت Comfy-Org أن GGUF لن يُدعَم دعمًا أصليًا.
أين توضع ملفات ComfyUI MOSS-Image؟
داخل ComfyUI/models: ملفات moss_image في diffusion_models، وملفات qwen3.5_9b في text_encoders، وملفات flux2-vae في vae.
Base أم SFT في ComfyUI MOSS-Image؟
SFT للصور اليومية. و Base لتدريب LoRA، أو عندما تكون LoRA التي تستخدمها مدرَّبة على Base.
هل يستطيع ComfyUI MOSS-Image تعديل الصور أو استخدام صورة مرجعية؟
لا، فهو لتحويل النص إلى صورة فقط. وللتعديل، يقبل Qwen Image 2.1 و Nano Banana 2.1 على Nano AI حتى 5 صور مرجعية.
هل يمكنني الحصول على نتائج مشابهة دون تثبيت أي شيء؟
نعم. جرّب العرض التجريبي من OpenMOSS على Hugging Face، أو Qwen Image 2.1 على Nano AI، النموذج الذي يُقارَن به MOSS-Image في أغلب الأحيان في كتابة النصوص داخل الصور. وتحصل الحسابات الجديدة في معظم المناطق على 16 رصيدًا مجانيًا، تكفي لصورتين من Qwen Image 2.1.
المزيد من Nano AI
صفحات ذات صلة
Nano AI خدمة مستقلة لا ترتبط بأيٍّ من OpenMOSS و MOSI.AI و Comfy Org. أسماء الملفات وأحجامها وإصداراتها مصدرها Hugging Face و GitHub وملاحظات إصدار ComfyUI كما اطّلعنا عليها في 20 أكتوبر 2026؛ أما أرقام السرعة و VRAM فهي قياسات من المجتمع. والصور النموذجية من بطاقة نموذج OpenMOSS، وتُستخدم بموجب ترخيص Apache 2.0.