MOSS-Image_4-step_adapter_lora

模型介绍

**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。

主要特点

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

局限与注意事项

暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。

来源报价与费用分析

同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。

公开评测与运行配置

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。

常见问题

资料来源与可追溯记录

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。