LoRAs de contrôle MOSS-Image dans ComfyUI : Canny, profondeur, pose

ComfyUI Wikinews

Sept LoRAs d'édition type ControlNet pour MOSS-Image-SFT, une par carte de contrôle, avec workflow ComfyUI, exemples et un seul fichier de 290 Mo.

thedeoxen a publié le 10 novembre sept LoRAs de contrôle pour MOSS-Image-SFT : canny, profondeur, pose, normal, lineart, scribble et segmentation. Chacun est un LoRA unique de rang 64 d'environ 290 Mo, avec son propre flux de travail ComfyUI et sa grille d'exemples contrôle-vers-résultat, ce qui vous permet de choisir la carte dont vous disposez déjà et de la lancer.

Ce sont des LoRAs d'édition, pas un nouveau modèle de contrôle. La carte est fournie comme image de référence et le prompt décide de ce que deviennent les formes.

Exemple de contrôle de profondeur

Contrôle de profondeur (à gauche) avec des résultats générés à partir de différents prompts

Ce que prend chaque LoRA

LoRACarte de contrôle à fournirPréprocesseur dans le flux de travail fourniCheckpoint
Cannyfines arêtes blanches sur fond noirCannyétape 4500
Profondeurprofondeur en niveaux de gris, le proche est blancDepth Anything V2 (ViT-L)étape 5000
Posesquelette DWPose, arrière-plan noirDWPoseétape 4500
Normalnormal map en espace caméraBAE normal mapétape 5000
Lineartfines lignes blanches, lineart grossierLineArtétape 5000
Scribbletraits blancs libresHEDétape 5000
Segmentationrégions de couleur uniesegmentation sémantique UniFormerétape 4500
Contrôle de poseContrôle Canny
Squelette DWPose vers une figure en plein sautArêtes Canny vers un nouveau matériau et un nouveau décor

Comment l'exécuter

  1. Chargez MOSS-Image-SFT : UNet moss_image_sft_int8_convrot.safetensors, CLIP qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors avec le type moss_image, VAE flux2-vae_small.safetensors.
  2. Ajoutez le LoRA sur l'UNet avec une force de 1.0. Descendez vers 0.7 si le contrôle est trop rigide.
  3. Fournissez la carte de contrôle comme unique image de référence dans Encodage de texte MOSS-Image Edit, et définissez edit_format sur ai-toolkit sur l'encodage positif comme sur l'encodage négatif. Ces LoRAs ont été entraînés avec le kv cache activé.
  4. Échantillonnez avec 30 étapes, CFG 4, euler et simple.

Les préprocesseurs des flux de travail (Canny, Depth Anything V2, DWPose, BAE, LineArt, HED, UniFormer) proviennent du pack ControlNet Auxiliary Preprocessors, et non du cœur de ComfyUI. Si vous disposez déjà d'une carte, passez le préprocesseur et connectez l'image directement au nœud d'encodage.

Contrôle de segmentation

Régions de couleur unie issues d'UniFormer, restylées selon le prompt

En quoi cela diffère de l'adaptateur officiel

L'adaptateur de contrôle de couleur/profondeur MOSS-Image officiel part du bruit et prend une carte de régions plus une carte de profondeur comme conditionnement. Ces LoRAs traitent au contraire la carte comme une image de référence, ce qui explique qu'ils fonctionnent avec n'importe lequel des sept types de cartes et que le prompt porte toute l'apparence. La contrepartie est qu'un contrôle fort peut retenir trop fermement : les cartes recommandent une force de 0.7 lorsque la composition semble figée.

Téléchargements

Modèle de base : OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT. Chaque dépôt contient son propre moss_image_<type>_control.json, que vous pouvez glisser dans ComfyUI une fois les trois fichiers de base en place.

Commentaires

Connectez-vous avec GitHub pour rejoindre la discussion.

Chargement des commentaires…
LoRAs de contrôle MOSS-Image dans ComfyUI : Canny, profondeur, pose | ComfyUI Wiki