MOSS-Image 2 步出图 LoRA,主打文字渲染

基于 MOSS-Image-SFT,经 lodestones 8 步、darask0 4 步逐级蒸馏后,用 IDM(内在分布匹配)损失训练成 2 步、无需 CFG 的 LoRA。作者称在留出的密集文字提示上,有部分提示 2 步结果胜过 50 步教师模型;另有一个实验性的编辑版 v2。

原题:MOSS-Image-IDM-2-Steps

基于 MOSS-Image-SFT,经 lodestones 8 步、darask0 4 步逐级蒸馏后,用 IDM(内在分布匹配)损失训练成 2 步、无需 CFG 的 LoRA。作者称在留出的密集文字提示上,有部分提示 2 步结果胜过 50 步教师模型;另有一个实验性的编辑版 v2。

为什么重要 MOSS 出带文字的海报、菜单类图片可以只跑 2 步,社区首个按 IDM 训练的开放实现。

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许可证:可商用 · ComfyUI:模型卡提到 · 显存:显存未标

理由

  • 作者主动写明 v2 编辑版让通用文生图变差,文生图请用 v1
  • 附在线 Demo Space 和成组样图

用法

  • 文生图用 runs/idm/export/000750/ 下的 v1;做局部属性编辑用仓库根目录或 adapter_v2/ 的 v2,2 步、不开 CFG

风险

  • 社区实现,评测是作者自己的小规模对比;两个检查点用途不同,选错会变差

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抱脸 text-to-image 上升榜第 10

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