MOSS-Image MAX ULTRA LoHa: выход 4 МП в ComfyUI

MOSS-Image это 5B-модель текста и компоновки от OpenMOSS, которую сайт освещал на релизе, вместе с её дистилляцией в малое число шагов и несколькими дообучениями от сообщества. Её штатные примеры рабочих процессов работают при 1024×1024. Этот адаптер предназначен для того, чтобы продвинуть ту же модель далеко за пределы такого холста, а это отличается от задачи адаптеров с малым числом шагов, которые привлекала модель до сих пор.

На что нацелен адаптер

Карточка модели состоит из одного абзаца и прямо называет цель: адаптер LoHa для Comfy-Org/MOSS-Image, «обученный улучшать генерацию при 4 МП и более высоких разрешениях». Обучающий набор описан как «смесь, вероятно, слишком большого количества аниме и фотографий», от 3,5 МП до 10 МП.

Это весь опубликованный охват. В карточке не указаны рекомендуемая сила, число шагов, настройки сэмплера и никакие числа бенчмарков, кроме примеров рендеров. Название репозитория по-прежнему заканчивается на _test, и ничто в нём не объявляет адаптер завершённым или переведённым в стабильный релиз.

Четыре версии, одна структура файлов

Два размера указывают на изменение структуры между v0.1 и v0.2, а не на новый прогон обучения, поскольку файлы v0.2–v0.4 байт в байт совпадают по размеру. Журнала изменений в репозитории нет: коммиты это чистые загрузки, а README по-прежнему показывает v0.3 как самую новую иллюстрированную версию.

Что показывают примеры

Карточка публикует одно и то же сравнение набором: без адаптера, v0.1, v0.2, v0.3. Файлы AVIF имеют размер 4096×2304, то есть 9,4 МП, а PNG-запасные варианты 2736×1536, или 4,2 МП.

Рендер 4096×2304 без адаптера	LoHa v0.1 при 4096×2304

LoHa v0.2	LoHa v0.3

Набор примеров, опубликованный вместе с адаптером. Источник: comfyanonymous/MOSS_image_MAX_ULTRA_hires_lora_test

Что внутри файла

Хотя в имени файла указано lora, веса это LoHa, разложение через произведение Адамара: чтение заголовка safetensors даёт 600 тензоров, состоящих из hada_w1_a, hada_w1_b, hada_w2_a, hada_w2_b и alpha для каждого модуля, а не пары lora_down/lora_up, как у обычной LoRA.

Покрытие по 42-слойному DiT неравномерно. 120 адаптированных модулей распределяются так: qkv во всех 42 слоях, ffn_up_gate во всех 42, o в 21 и ffn_down в 15, при этом ранги 16, 32 и 64 смешаны между ними. Ключи содержат префикс diffusion_model., поэтому файл уже использует именование ComfyUI.

Загрузка в ComfyUI

Новых нод и пакетов узлов нет. Ядро ComfyUI содержит адаптер весов LoHa (comfy/weight_adapter/loha.py), и стандартный загрузчик LoRA выбирает его автоматически, когда видит ключи hada_*. Граф это обычный граф MOSS-Image:

• Load Diffusion Model с однофайловыми весами из Comfy-Org/MOSS-Image, либо moss_image_base_bf16.safetensors, либо его вариантом int8 ConvRot, так как в карточке базой названа MOSS-Image-Base.
• LoraLoaderModelOnly с одним из файлов moss_hires_lora_test_v0.*.safetensors.
• Пустой латентный тензор, заданный под целевой холст. Опубликованные примеры имеют размер 4096×2304, и каждый размер в репозитории кратен 16.

У адаптера нет триггерного слова; в карточке вообще не описано никаких изменений условия.

Мнение сообщества

Ветка на Reddit, где всплыл адаптер, опубликованная u/Crazy-Repeat-2006 под заголовком «MOSS Image - MAX ULTRA hires by ComfyUI Team», показала привычный раскол. Один комментатор признал больший холст, но не результат («Разрешения больше, а уши меньше. Меня это не убедило»), а отдельная подветка объяснила, что такое LoHa, и утверждала, что адаптеры через произведение Адамара в основном обменивают память, а не качество. Ни один комментарий в ветке не сообщает о контролируемом сравнении, и сама карточка его не заявляет.

Вот честное состояние доказательств: адаптер от авторитетного автора, нацеленный на реальный пробел, с примерами рендеров, но без бенчмарка и без стабильного релиза.

Доступность

• Адаптер: comfyanonymous/MOSS_image_MAX_ULTRA_hires_lora_test, четыре версии, от 132 МБ до 182 МБ.
• Базовые веса: Comfy-Org/MOSS-Image, где упакованы moss_image_base и moss_image_sft в bf16 и int8 ConvRot, а также текстовый энкодер Qwen3.5-9B и VAE FLUX.2.
• Исходные модели: MOSS-Image-Base и MOSS-Image-SFT.