MOSS-Image Base: 파인튜닝을 위한 5B 텍스트 기반 이미지 생성 체크포인트
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MOSS-Image Base는 MOSS-Image의 공개된 5B 사전 학습 체크포인트로, 레이아웃 JSON 제어와 ComfyUI 지원을 갖춘 LoRA 및 파인튜닝 작업을 위해 유지됩니다.
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MOSS-Image Base
텍스트 기반 이미지 생성레이아웃 제어파인튜닝오픈 웨이트MOSS-Image의 사전 학습 체크포인트로, 추론 파라미터에 대한 후속 학습이나 증류 없이 공개되어 전체 학습 신호가 가중치에 그대로 남아 있습니다. OpenMOSS는 LoRA 학습의 출발점으로, 그리고 모델을 그대로 실행하기보다 직접 확장하려는 사용자에게 이 체크포인트를 권장합니다.
| 개발사 | OpenMOSS |
| 출시 날짜 | 2026-10-16 |
| 아키텍처 | FLUX.2 잠재 공간의 5B 단일 스트림 DiT(42개 레이어), Qwen3.5-9B 텍스트 인코더, FLUX.2 VAE |
| 파라미터 | 5B |
| 라이선스 | Apache-2.0 |
| 샘플링 | 50 스텝 이상, CFG 3(범위 3~6), shift 5, Euler, 레이어 22에서 네거티브 분기 건너뛰기 |
기능
- 텍스트 렌더링: 영어와 중국어를 읽을 수 있게 표시하며 자동 줄바꿈을 지원합니다
- 레이아웃 JSON: 위치를 글로 설명하는 대신 바운딩 박스로 텍스트 상자와 객체를 배치합니다
- 프롬프트 형식: 자연어, 태그 시퀀스 또는 레이아웃 JSON을 사용하며 프롬프트는 최대 4K 토큰까지 지원합니다
- 해상도 범위: 0.25M(512×512)에서 4M(2K) 픽셀까지이며, 1M, 1.5M, 2M 출력에 맞춰 조정되었습니다
- LoRA 지원: 이 체크포인트는 전체 학습 정보를 유지하므로 OpenMOSS가 학습용으로 권장하는 버전입니다
참고 사항
증류가 이루어지지 않았기 때문에 기본 체크포인트가 제대로 동작하려면 사용자 가이드의 설정이 필요합니다. 50 스텝 이상, CFG 3, shift 5, 그리고 레이어 22에서의 네거티브 분기 건너뛰기입니다. 레이어 건너뛰기를 끄면 출력이 더 사실적으로 변하지만 디테일이 무너질 수 있습니다. 가이드에서 제안하는 네거티브는 nsfw, worst quality, bad anatomy, watermark, jpeg artifact입니다.
관련 문서
Guides and workflows related to this model series.
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