MOSS-Image MAX ULTRA LoHa 为 ComfyUI 带来 4 MP 输出

MOSS-Image 是 OpenMOSS 推出的 5B 文本与布局模型，本站曾在发布时报道，此外还有少步数蒸馏以及若干社区微调版本。其官方示例工作流运行在 1024×1024 下。而这个适配器要做的是把同一个模型推到远超该画布的尺寸，这与该模型此前吸引到的低步数适配器属于不同的问题。

适配器的目标

模型卡片只有一段话，直接说明了目标：一个面向 Comfy-Org/MOSS-Image 的 LoHa 适配器，“训练用于改善 4 MP 及更高分辨率下的生成效果”。训练数据被描述为“大概过多比例的动漫和照片的混合”，范围在 3.5 MP 到 10 MP 之间。

这就是全部公开范围。卡片没有记录推荐强度，没有步数，没有采样器设置，除了样例渲染图之外也没有任何基准数据。仓库名称仍以 _test 结尾，其中没有任何内容声明该适配器已完成或已晋升为稳定版本。

四个版本，一种文件结构

这两种体积差异说明 v0.1 到 v0.2 之间发生了结构变化，而不是一次新的训练，因为 v0.2 到 v0.4 的体积字节级完全一致。仓库没有更新日志：提交都是裸上传，README 仍将 v0.3 显示为最新带图示的版本。

样例展示了什么

卡片以一组形式发布了同一组对比：无适配器、v0.1、v0.2、v0.3。AVIF 文件为 4096×2304，即 9.4 MP；PNG 备用文件为 2736×1536，即 4.2 MP。

未使用适配器的 4096×2304 渲染图	LoHa v0.1，4096×2304

LoHa v0.2	LoHa v0.3

随适配器一同发布的样例集。来源：comfyanonymous/MOSS_image_MAX_ULTRA_hires_lora_test

文件内部结构

尽管文件名写的是 lora，但权重实际是 LoHa，即 Hadamard 积分解：读取 safetensors 头部可得到 600 个张量，由每个模块的 hada_w1_a、hada_w1_b、hada_w2_a、hada_w2_b 和一个 alpha 组成，而不是普通 LoRA 的 lora_down/lora_up 配对。

在 42 层的 DiT 上，覆盖并不均匀。120 个被适配的模块分布为：全部 42 层的 qkv、全部 42 层的 ffn_up_gate、21 层的 o 以及 15 层的 ffn_down，其中混合了 16、32 和 64 的秩。键名带有 diffusion_model. 前缀，因此该文件已经符合 ComfyUI 的命名方式。

在 ComfyUI 中加载

不需要新节点，也不需要节点包。ComfyUI 核心自带 LoHa 权重适配器（comfy/weight_adapter/loha.py），标准 LoRA 加载器在识别到 hada_* 键时会自动选用它。工作流就是普通的 MOSS-Image 工作流：

• Load Diffusion Model（UNet加载器），使用来自 Comfy-Org/MOSS-Image 的单文件权重，可以是 moss_image_base_bf16.safetensors 或其 int8 ConvRot 变体，因为卡片指明基础模型为 MOSS-Image-Base。
• LoraLoaderModelOnly，加载 moss_hires_lora_test_v0.*.safetensors 中的某一个文件。
• 空 Latent 设为目标画布。公开样例为 4096×2304，且仓库中每个尺寸都是 16 的倍数。

该适配器不带触发词；卡片完全没有描述任何条件改动。

社区解读

让这个适配器浮出水面的 Reddit 帖子由 u/Crazy-Repeat-2006 发布，标题为“MOSS Image - MAX ULTRA hires by ComfyUI Team”，引发了常见的两极分化。一位评论者认可更大的画布但不认可结果（“分辨率是更大了，但耳朵更小了。我没被说服”），另一个子帖解释了 LoHa 是什么，并认为 Hadamard 积适配器主要是在换内存，而不是换质量。帖子里没有任何评论报告了受控对比，卡片本身也没有这样宣称。

这就是证据的诚实状态：一位可信作者发布的适配器，瞄准一个真实存在的缺口，有样例渲染图，但没有基准测试，也没有稳定版本。

获取方式

• 适配器：comfyanonymous/MOSS_image_MAX_ULTRA_hires_lora_test，四个版本，132 MB 到 182 MB。
• 基础权重：Comfy-Org/MOSS-Image，以 bf16 和 int8 ConvRot 打包了 moss_image_base 与 moss_image_sft，另含 Qwen3.5-9B 文本编码器和 FLUX.2 VAE。
• 上游模型：MOSS-Image-Base 与 MOSS-Image-SFT。