Adaptateurs communautaires · Lu le 2026-11-04
MOSS-Image IDM 2-Step face à 4, 8 et 50 étapes
Comparez le professeur SFT et trois adaptateurs communautaires, consultez les exemples de texte et préparez les fichiers IDM. Un guide des checkpoints, sans mesure locale de vitesse.
Ce générateur utilise Qwen Image 2.1 : 8 crédits par image 1K, comme /moss-image. Nano AI ne charge ni IDM ni LoRA et n’exécute pas les poids MOSS-Image.
64 crédits offerts = 8 images standard. Sans carte bancaire.
Tableau des résultats
Vos variantes générées s'afficheront ici.
- Développé par
- akhaliq / OpenMOSS
- Disponible sur Nano AI
- Qwen Image 2.1 · 8 crédits par image
- Page mise à jour
- 5 novembre 2026
Source: huggingface.co
Exemples de texte publiés avec IDM v1
Fichiers originaux 1024 × 1024 de la fiche Hugging Face d’akhaliq, lue le 2026-11-04 : 2 étapes, seed 42, export 750. Menu anglais et enseigne chinoise, non générés par Nano AI. Ce n’est pas un comparatif 2/4/8/50 à prompt identique.
MOSS-Image IDM 2-step : la filiation
Filiation des fiches Hugging Face lues le 2026-11-04 : MOSS-Image-Base → MOSS-Image-SFT (50) → lodestones DMD (8) → darask0 DMAD (4) → akhaliq IDM v1 (2). Ce sont des projets de distillation successifs, pas quatre réglages d’un échantillonneur ordinaire. Le professeur est SFT ; MOSS-Image-Base est un autre checkpoint.
L’auteur recommande v1 export 750 dans runs/idm/export/000750/ pour le texte vers image. L’adaptateur à la racine est la continuation expérimentale v2 de retouche, qui a dégradé la génération générale selon l’auteur. Cette implémentation communautaire n’est pas une publication des poids par les auteurs du papier IDM.
Les exemples publiés permettent d’inspecter affiches, menus et textes chinois ou anglais. L’évaluation est visuelle, sans score LongText-Bench. L’auteur rapporte des échecs croquis vers photo et colorisation à 2–4 étapes ; armV5 à 50 réussit ces cas. Les modifications d’attributs relèvent de v2 expérimentale. Ce site n’a pas refait les expériences GPU.
Repères des checkpoints
- Date de lecture
- 2026-11-04
- Texte vers image conseillé
- v1 export 750 · runs/idm/export/000750/
- Précision locale
- Base SFT bf16 ; voie temporelle fp32 ; bases quantifiées non testées
- Générateur de cette page
- Qwen Image 2.1 · 8 crédits · 1K
Installer le parcours IDM dans ComfyUI
Partez d’un ComfyUI compatible MOSS fonctionnel. Le tutoriel complet reste sur /comfyui-moss-image. Commandes depuis la racine ComfyUI, avec la CLI Hugging Face via uvx.
- 1
Vérifier la prise en charge MOSS
La fiche exige ComfyUI avec MOSS-Image, master depuis le 2026-10-16. N’utilisez pas MOSS-Image-Base pour cet adaptateur.
- 2
Télécharger SFT, encodeur et VAE
Prenez moss_image_sft_bf16.safetensors, un encodeur Qwen3.5-9B et flux2-vae.safetensors dans Comfy-Org/MOSS-Image. Nous choisissons l’encodeur bf16 listé. Les bases de diffusion quantifiées ne sont pas testées par l’auteur IDM.
uvx --from huggingface_hub hf download Comfy-Org/MOSS-Image \ diffusion_models/moss_image_sft_bf16.safetensors \ text_encoders/qwen3.5_9b_bf16.safetensors \ vae/flux2-vae.safetensors --local-dir models - 3
Télécharger v1 et réunir les trois fichiers
hf download conserve runs/idm/export/000750/. Copiez les trois fichiers directement dans models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ : le nœud ne parcourt que les sous-dossiers directs.
uvx --from huggingface_hub hf download akhaliq/MOSS-Image-IDM-2-Steps \ runs/idm/export/000750/lora.safetensors \ runs/idm/export/000750/time_embedding.safetensors \ runs/idm/export/000750/dataspace.safetensors --local-dir /tmp/moss-idm-v1 mkdir -p models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step cp /tmp/moss-idm-v1/runs/idm/export/000750/*.safetensors models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ - 4
Installer rapid-moss et redémarrer
Copiez le nœud de darask0 dans custom_nodes/rapid-moss/, puis redémarrez ComfyUI.
uvx --from huggingface_hub hf download darask0/MOSS-Image_4-step_adapter_lora \ --include "comfyui/rapid-moss/*" --local-dir /tmp/rapid-moss cp -r /tmp/rapid-moss/comfyui/rapid-moss custom_nodes/rapid-moss - 5
Ouvrir le workflow et choisir 2 étapes
Ouvrez custom_nodes/rapid-moss/example_workflows/rapid-moss-4step-native.json. Choisissez akhaliq-idm-2step, steps 2 et Load CLIP de type moss_image. Utilisez BasicGuider et SamplerCustomAdvanced avec les sorties SAMPLER et SIGMAS du nœud ; remplacez le 4 du modèle.
Fichiers requis pour IDM v1
Chemins vérifiés le 2026-11-04 dans la fiche IDM, les fichiers Comfy-Org et le code rapid-moss. Nano AI ne télécharge pas ces poids.
| Fichier | Destination | Rôle |
|---|---|---|
| moss_image_sft_bf16.safetensors | ComfyUI/models/diffusion_models/ | Base de diffusion SFT bf16 |
| qwen3.5_9b_bf16.safetensors | ComfyUI/models/text_encoders/ | Encodeur Qwen3.5-9B |
| flux2-vae.safetensors | ComfyUI/models/vae/ | VAE FLUX.2 |
| lora.safetensors | ComfyUI/models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ | Delta LoRA v1 non fusionné |
| time_embedding.safetensors | ComfyUI/models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ | Voie temporelle fp32 |
| dataspace.safetensors | ComfyUI/models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ | Mélange et 2 codes d’étapes |
Ce qui change à chaque étape
50 → SFT
Professeur SFT : 50 étapes, CFG 3 ; la fiche IDM compte 100 passes DiT par image 1024².
8 → DMD
lodestones : data-space DMD en développement, 8 évaluations sans CFG ; mise à jour 2600.
4 → DMAD
darask0 : continuation DMAD à 4 étapes sans CFG, avec échantillonneur dédié.
2 → IDM v1
akhaliq : IDM v1 à 2 étapes ; export 750 conseillé. Deux passes DiT ne mesurent pas l’accélération totale.
MOSS-Image : 2, 4, 8 et 50 étapes
Fiches Hugging Face lues le 2026-11-04. Le nombre d’évaluations n’est pas une durée : encodeur, VAE et matériel comptent aussi. Aucun benchmark Nano AI.
| 50 · SFT | 8 · DMD | 4 · DMAD | 2 · IDM | |
|---|---|---|---|---|
| Auteur / projet | OpenMOSS | lodestones | darask0 | akhaliq |
| Méthode | SFT | data-space DMD | DMAD | IDM |
| Échantillonnage | 50 étapes · CFG 3 | 8 · sans CFG | 4 · sans CFG | 2 · sans CFG |
| Checkpoint | MOSS-Image-SFT | mise à jour 2600 | continuation DMAD | v1 export 750 |
| Limite principale | Plus d’évaluations | En développement | Voie temporelle et échantillonneur dédiés | v2 dégrade le texte vers image |
Téléchargements et sources
Lu le 2026-11-04. Instructions techniques fondées sur les fiches et le code primaires. Civitai est un lien de recherche, pas un téléchargement IDM vérifié.
Essayer Qwen Image 2.1 séparément
- 1
Choisir une composition avec texte
Utilisez un prompt original d’affiche ou de menu. Ce n’est pas un test des checkpoints IDM.
- 2
Garder Qwen Image 2.1
8 crédits par image 1K. Les fichiers IDM et réglages ComfyUI ne modifient pas cet endpoint.
- 3
Générer et lire le texte
Connectez-vous et générez. Le résultat vient de Qwen Image 2.1, pas de MOSS-Image IDM.
Prompts originaux pour ce générateur
Pour Qwen Image 2.1 ; ce ne sont ni les prompts sources ni une reproduction de l’évaluation IDM.
Affiche bilingue
An original botanical exhibition poster on cream paper, title "GARDEN NOTES", subtitle "花园笔记", a green leaf illustration in the center, generous margins, no people, no logos.
Mise en page de menu
A simple chalkboard menu titled "TEA BREAK", exactly two lines "Green tea $3" and "Oat latte $5", chalk lettering and a small teacup drawing, no people, no logos.
Couverture de livre
An original gardening book cover, title "SMALL GARDENS", subtitle "Notes for every season", a simple line drawing of three terracotta pots, cream and green palette, no people, no logos.
Carton d’exposition
An original gallery invitation card titled "PAPER & LIGHT", date "18 MAY", a folded paper sculpture on a pale blue background, clean type hierarchy, no people, no logos.
Pourquoi un LoRA Loader ordinaire ne suffit pas
- La fusion bf16 modifie le résultat
- La fiche IDM et darask0 décrivent une perte du delta lors de la fusion bf16 par arrondi, avec environ 81 % d’erreur relative dans leur comparaison. LoraLoaderModelOnly omet aussi la voie temporelle fp32 et l’échantillonneur data-space. Utilisez rapid-moss sans fusion ; cela ne concerne pas toutes les LoRA ordinaires.
- Adaptateur absent du sélecteur
- Placez lora.safetensors, time_embedding.safetensors et dataspace.safetensors ensemble dans un sous-dossier direct de models/rapid_moss/. _adapter_dirs() ne trouve pas les exports imbriqués.
- Quatre étapes pour deux codes
- Le nœud refuse steps au-delà du nombre de codes. Pour IDM v1, choisissez 2 et non les 4 du workflow exemple.
FAQ
Questions sur MOSS-Image IDM 2-step
Sources lues le 2026-11-04.
Quel modèle fonctionne ici ?
Qwen Image 2.1, 8 crédits par image 1K. Nano AI ne charge ni IDM/LoRA ni poids MOSS-Image.
Quel checkpoint IDM choisir pour générer ?
L’auteur conseille v1 export 750 dans runs/idm/export/000750/. La racine/v2 est expérimentale pour la retouche et a dégradé la génération générale.
Deux étapes signifie-t-il 50 fois plus rapide ?
Aucune durée totale n’est mesurée ici. La fiche compte 100 passes DiT pour le professeur à 50 étapes CFG 3 contre 2 pour IDM ; le reste et les différences matérielles sont exclus.
Peut-on retoucher la structure en 2–4 étapes ?
L’auteur rapporte des échecs croquis vers photo et colorisation à 2–4 étapes ; armV5 à 50 réussit ces cas. Les attributs sont un autre usage expérimental. Nous n’avons pas refait les tests.
Où sont les guides complets ?
Consultez /moss-image pour le modèle, /comfyui-moss-image pour la base et /moss-image-vs-krea-2 pour le comparatif entre modèles. Cette page porte sur IDM.
À découvrir aussi sur Nano AI
Guides et comparaisons MOSS-Image
Nano AI est indépendant d’OpenMOSS, d’akhaliq et des auteurs des adaptateurs. Faits et exemples originaux lus sur Hugging Face le 2026-11-04. Le générateur utilise Qwen Image 2.1 ; les évaluations des auteurs ne sont pas des mesures Nano AI.