MOSS-Image_4-step_adapter_lora

モデル紹介

**English summary.** A 4-step, CFG-free adapter for OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT (50 steps × 2 forwards with CFG 3). It continues lodestones/MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd (data-space DMD, arXiv 2610.12102) restricted to 4 iterations, trained with DMAD (arXiv 2610.02188): a LoRA critic on the frozen teacher separates teacher samples from student samples, and the student minimises the negative critic logit. DiT time per 1024² image on one H100: 16.2 s (teacher) → 0.81 s. Compared with the lodestones checkpoint run for 4 steps, images have more detail and livelier composition, with some regressions (see Results). Same file format and sampler as the lodestones checkpoint; `inference.py` runs it with the release pipeline. Training code is in `code/`. MOSS-Image-SFT(50 ステップ・CFG 3 で 1 枚 100 回の DiT 計算)を、**4 回の計算・CFG なし**で画像を出せるようにする高速化アダプタです。 lodestones の 8 ステップ版(data-space DMD、update 2600)を出発点に、4 ステップに絞って DMAD で追加学習しました。 カスタムノード `comfyui/rapid-moss/` を同梱しています。ComfyUI 本体も MOSS-Image に対応していますが、専用サンプラーと time path の置き換えはなく、標準の `LoraLoaderModelOnly` は LoRA を bf16 の重みに足し込みます(当たる差分の相対誤差 81%)。標準ノードだけでも絵は出ますが、学習した生成器とは別物になります(下の比較)。このノードを使ってください。

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

よくある質問

出典と追跡記録

许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。