Адаптеры сообщества · Прочитано 2026-11-04
MOSS-Image IDM 2-Step: 2, 4, 8 и 50 шагов
Сравните учителя SFT с тремя адаптерами сообщества, посмотрите текстовые примеры автора и подготовьте файлы IDM. Это выбор чекпойнта, без собственного замера скорости.
Генератор использует Qwen Image 2.1: 8 кредитов за изображение 1K, как на /moss-image. Nano AI не загружает IDM или LoRA и не запускает веса MOSS-Image.
64 бесплатных кредита = 8 стандартных изображений. Карта не нужна.
Доска результатов
Здесь появятся сгенерированные варианты.
- Разработчик
- akhaliq / OpenMOSS
- Доступно на Nano AI
- Qwen Image 2.1 · 8 кредитов за изображение
- Страница обновлена
- 5 ноября 2026 г.
Источник: huggingface.co
Опубликованные текстовые примеры IDM v1
Исходные файлы 1024 × 1024 из карточки akhaliq на Hugging Face, прочитанной 2026-11-04: 2 шага, seed 42, export 750. Английское меню и китайская вывеска созданы не Nano AI. Это не сравнение 2/4/8/50 с одинаковым запросом.
MOSS-Image IDM 2-step: происхождение
Цепочка по карточкам Hugging Face, прочитанным 2026-11-04: MOSS-Image-Base → MOSS-Image-SFT (50) → lodestones DMD (8) → darask0 DMAD (4) → akhaliq IDM v1 (2). Это последовательные проекты дистилляции, а не четыре настройки обычного сэмплера. Учитель — SFT; MOSS-Image-Base является отдельным чекпойнтом.
Для генерации по тексту автор рекомендует v1 export 750 в runs/idm/export/000750/. Адаптер в корне — экспериментальная v2 для редактирования, ухудшившая общую генерацию по словам автора. Это реализация сообщества, а не веса, выпущенные командой статьи IDM.
В опубликованных примерах можно оценить плакаты, меню и китайские или английские надписи. Оценка визуальная, без результата LongText-Bench. Автор сообщает о неудачах превращения эскиза в фото и раскрашивания при 2–4 шагах; armV5 при 50 справился с этими случаями. Правки атрибутов — отдельное экспериментальное применение v2. Сайт не повторял GPU-эксперименты.
Выбор чекпойнта
- Дата чтения
- 2026-11-04
- Рекомендация для генерации
- v1 export 750 · runs/idm/export/000750/
- Локальная точность
- База SFT bf16; временной путь fp32; квантованные базы не проверены
- Генератор страницы
- Qwen Image 2.1 · 8 кредитов · 1K
Установка IDM в ComfyUI
Начните с работающего ComfyUI с поддержкой MOSS. Полный учебник остаётся на /comfyui-moss-image. Команды выполняются из корня ComfyUI через CLI Hugging Face и uvx.
- 1
Проверьте поддержку MOSS
Карточка требует ComfyUI с поддержкой MOSS-Image, master от 2026-10-16 или новее. Не используйте MOSS-Image-Base для этого адаптера.
- 2
Скачайте SFT, кодировщик и VAE
Нужны moss_image_sft_bf16.safetensors, кодировщик Qwen3.5-9B и flux2-vae.safetensors из Comfy-Org/MOSS-Image. Здесь выбран существующий bf16-кодировщик. Квантованные диффузионные базы автор IDM не проверял.
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
Скачайте v1 и соберите три файла
hf download сохраняет runs/idm/export/000750/. Скопируйте три файла прямо в models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/: узел проверяет только непосредственные подпапки.
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
Установите rapid-moss и перезапустите
Скопируйте узел darask0 в custom_nodes/rapid-moss/ и перезапустите 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
Откройте workflow и задайте 2 шага
Откройте custom_nodes/rapid-moss/example_workflows/rapid-moss-4step-native.json. Выберите akhaliq-idm-2step, steps 2 и тип Load CLIP moss_image. Используйте BasicGuider и SamplerCustomAdvanced с выходами SAMPLER и SIGMAS узла; замените исходное значение 4.
Необходимые файлы IDM v1
Пути проверены 2026-11-04 по карточке IDM, списку Comfy-Org и коду rapid-moss. Nano AI не скачивает эти веса.
| Файл | Каталог | Назначение |
|---|---|---|
| moss_image_sft_bf16.safetensors | ComfyUI/models/diffusion_models/ | Диффузионная база SFT bf16 |
| qwen3.5_9b_bf16.safetensors | ComfyUI/models/text_encoders/ | Кодировщик Qwen3.5-9B |
| flux2-vae.safetensors | ComfyUI/models/vae/ | VAE FLUX.2 |
| lora.safetensors | ComfyUI/models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ | Неслитая LoRA-разница v1 |
| time_embedding.safetensors | ComfyUI/models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ | Временной путь fp32 |
| dataspace.safetensors | ComfyUI/models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step/ | Смешивание и 2 кода шагов |
Что меняет каждый этап
50 → SFT
Учитель SFT: 50 шагов, CFG 3; карточка IDM считает 100 проходов DiT на изображение 1024².
8 → DMD
lodestones: data-space DMD в разработке, 8 вычислений без CFG; обновление 2600.
4 → DMAD
darask0: продолжение DMAD на 4 шага без CFG со своим сэмплером.
2 → IDM v1
akhaliq: IDM v1 на 2 шага; рекомендован export 750. Два прохода DiT не являются замером полного ускорения.
MOSS-Image: 2, 4, 8 и 50 шагов
Карточки Hugging Face прочитаны 2026-11-04. Число вычислений — не секунды: важны кодировщик, VAE и оборудование. Тестов производительности Nano AI нет.
| 50 · SFT | 8 · DMD | 4 · DMAD | 2 · IDM | |
|---|---|---|---|---|
| Автор / проект | OpenMOSS | lodestones | darask0 | akhaliq |
| Метод | SFT | data-space DMD | DMAD | IDM |
| Сэмплирование | 50 шагов · CFG 3 | 8 · без CFG | 4 · без CFG | 2 · без CFG |
| Чекпойнт | MOSS-Image-SFT | обновление 2600 | продолжение DMAD | v1 export 750 |
| Основной предел | Больше вычислений | В разработке | Особые временной путь и сэмплер | v2 ухудшает генерацию |
Загрузки и источники
Прочитано 2026-11-04. Технические инструкции опираются на первичные карточки и код. Civitai — ссылка поиска, а не проверенная загрузка IDM.
Отдельно попробовать Qwen Image 2.1
- 1
Выберите макет с текстом
Возьмите оригинальный запрос плаката или меню. Это не тест чекпойнтов IDM.
- 2
Оставьте Qwen Image 2.1
8 кредитов за изображение 1K. Файлы IDM и параметры ComfyUI не меняют этот сервис.
- 3
Создайте и проверьте надписи
Войдите и создайте изображение. Результат — Qwen Image 2.1, не MOSS-Image IDM.
Оригинальные запросы для генератора
Для Qwen Image 2.1; это не исходные запросы и не повтор оценки IDM.
Двуязычный плакат
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.
Макет меню
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.
Обложка книги
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.
Карточка выставки
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.
Почему обычного LoRA Loader недостаточно
- Слияние bf16 меняет результат
- Карточка IDM и darask0 описывают потерю разницы из-за округления при слиянии с bf16: около 81% относительной ошибки в их сравнении. LoraLoaderModelOnly также не применяет временной путь fp32 и сэмплер data-space. Используйте rapid-moss без слияния; это не общее правило для всех LoRA.
- Адаптера нет в списке
- Поместите lora.safetensors, time_embedding.safetensors и dataspace.safetensors вместе в непосредственную подпапку models/rapid_moss/. _adapter_dirs() не находит вложенные экспорты.
- Четыре шага при двух кодах
- Узел отклоняет steps выше числа кодов. Для IDM v1 задайте 2, а не 4 из примера workflow.
Вопросы и ответы
Вопросы о MOSS-Image IDM 2-step
Источники прочитаны 2026-11-04.
Какая модель работает на странице?
Qwen Image 2.1, 8 кредитов за изображение 1K. Nano AI не загружает IDM/LoRA или веса MOSS-Image.
Какой чекпойнт IDM выбрать для генерации?
Автор советует v1 export 750 в runs/idm/export/000750/. Корень/v2 — экспериментальные правки с ухудшением общей генерации.
Два шага означают ускорение в 50 раз?
Полное время здесь не измерено. Карточка считает 100 проходов DiT учителя с 50 шагами и CFG 3 против 2 у IDM; прочие этапы и оборудование не учтены.
Возможны структурные правки за 2–4 шага?
Автор сообщает о неудачах эскиза в фото и раскрашивания при 2–4 шагах; armV5 при 50 справился с этими случаями. Атрибуты — другое экспериментальное применение. Мы не повторяли тесты.
Где полные руководства?
Обзор модели — /moss-image, установка базы — /comfyui-moss-image, сравнение моделей — /moss-image-vs-krea-2. Эта страница посвящена адаптеру IDM.
Ещё на Nano AI
Руководства и сравнения MOSS-Image
Nano AI не связан с OpenMOSS, akhaliq и авторами адаптеров. Факты и исходные примеры прочитаны на Hugging Face 2026-11-04. Генератор использует Qwen Image 2.1; оценки авторов не являются замерами Nano AI.