MOSS-Image Base: checkpoint Text-to-Image de 5B para fine-tuning
MOSS-Image Base es el checkpoint de pre-entrenamiento 5B de MOSS-Image, conservado para trabajos de LoRA y fine-tuning, con control de diseño JSON y soporte de ComfyUI.
MOSS-Image Base
Text-to-ImageLayout ControlFine-TuningOpen WeightsEl checkpoint de pre-entrenamiento de MOSS-Image, publicado sin post-entrenamiento ni destilación de los parámetros de inferencia, de modo que toda la señal de entrenamiento permanece en los pesos. OpenMOSS lo recomienda como punto de partida para el entrenamiento de LoRA y para cualquiera que quiera construir sobre el modelo en lugar de ejecutarlo tal cual.
| Developer | OpenMOSS |
| Release Date | 2026-10-16 |
| Architecture | DiT de flujo único de 5B (42 capas) en el espacio latente de FLUX.2, codificador de texto Qwen3.5-9B, VAE de FLUX.2 |
| Parameters | 5B |
| License | Apache-2.0 |
| Sampling | 50 pasos o más, CFG 3 (rango de 3 a 6), shift 5, Euler, omisión de la rama negativa en la capa 22 |
Capacidades
- Renderizado de texto: texto legible en inglés y chino, con saltos de línea automáticos
- JSON de diseño: coloca cajas de texto y objetos mediante cajas delimitadoras en lugar de describir posiciones en prosa
- Formatos de prompt: lenguaje natural, secuencias de etiquetas o JSON de diseño, con prompts de hasta 4K tokens
- Alcance de resolución: de 0.25M (512×512) a 4M (2K) píxeles, ajustado para salidas de 1M, 1.5M y 2M
- Listo para LoRA: el checkpoint conserva toda la información de entrenamiento, y por eso es el que OpenMOSS sugiere para entrenar
Notas
Como no se destiló nada, el checkpoint base necesita las configuraciones de la guía de usuario para rendir bien: 50 pasos o más, CFG 3, shift 5 y omisión de la rama negativa en la capa 22. Desactivar la omisión de capas hace que la salida sea más realista, pero puede contraer el detalle. Los negativos que sugiere la guía son nsfw, worst quality, bad anatomy, watermark, jpeg artifact.
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Guides and workflows related to this model series.
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