--- title: moss-image-five-workflows-324 canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/moss-image-five-workflows-324" md_url: "https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/moss-image-five-workflows-324.md" repository: Sunjian520/moss-image-five-workflows-324 last_updated: 2026-11-01 downloads: 0 stars: 0 --- # moss-image-five-workflows-324 > moss-image-five-workflows-324 - Sunjian520 在 ModelScope 开源的模型。AI-KSK 视频324：ComfyUI 工作流合集及配套教程封面，不含模型权重。 - **Repository**: Sunjian520/moss-image-five-workflows-324 - **Downloads**: 0 - **Stars**: 0 - **Last updated**: 2026-11-01 Source: https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/moss-image-five-workflows-324 --- # MOSS五工作流合集：入门、对比、布局与色彩实验 这期实际包含五份独立JSON，共70个节点，含五个说明节点，不需要凑成六个工作流。内容覆盖单路SFT、Base/SFT双路、三档采样预设、JSON布局输入和色彩LoRA。本文依据静态配置写作，没有新增GPU推理、性能或画质实测。 ## 文件导航 | Code / purpose | Workflow | Promotional cover | |---|---|---| | 01 — MOSS Color-Depth LoRA Experiment | [JSON]() | [Cover]() | | 02 — MOSS Three-Preset Comparison: 50 / 8 / 4 | [JSON]() | [Cover]() | | 03 — MOSS Base and SFT: Shared-Input Comparison | [JSON]() | [Cover]() | | 04 — MOSS JSON Layout: Structured Text Prompt | [JSON]() | [Cover]() | | 05 — MOSS SFT: A Simple Text-to-Image Starting Point | [JSON]() | [Cover]() | JSON副本与原文件字节一致。封面只作宣传素材，不当作默认输入或已验证结果。五个图中没有LoadImage节点，采用EmptyFlux2LatentImage；当前画布均为1024×1024、batch 1，不是已产出的图像尺寸证明。 ## 公共准备 共用SFT文件为`moss_image_sft_int8_convrot.safetensors`，编码器为`qwen3.5_9b_bf16.safetensors`（类型`moss_image`），VAE为`flux2-vae.safetensors`。Base分支与LoRA实验还需下文的额外文件。权重不在本包中；对应节点版本、上游下载来源和硬件要求须另行确认，不猜安装地址，也不根据文件名推导量化机制。 先导入一份JSON，处理缺失节点和模型匹配，再检查提示词、画布和连接。采样器数组有额外控制值，不能只凭位置猜参数名；Note中的步数/CFG描述是作者说明，仍应与对应版本界面核对。 ## 分工作流操作 ### 01｜色彩深度LoRA实验 节点2的SFT模型经过LoRA节点3（strength_model=0.8），再进入SLG节点4和采样器10。修改节点7的霓虹雨夜提示词，检查节点8负向文本与节点9画布；用实际输出记录不同强度的变化，不凭文件名判断效果。说明已撤回“蒸馏LoRA”的旧称，所谓官方来源也未独立核验。 额外模型：`moss_image_color_depth_control.safetensors` 保存前缀：`N05_色彩深度_LoRA控制_12`。这是配置，不代表文件已生成。 ### 02｜50／8／4三分支配置对比 共享SFT加载器8分成SLG节点9、DMD LoRA节点14和Turbo LoRA节点19三路，两份LoRA强度均为1。修改共享正向提示词4，同时核对负向文本：第一路接节点5，其余两路接空文本6。检查采样器10、15、20，分别追踪保存节点12、17、22。Note把三路描述为50／8／4步且CFG不同；这里并非只改变步数，不能用作已经完成的单变量速度测试。 额外模型：`MOSS_DMD_8STEP_QKV_FORGE_FIX.safetensors`、`moss_image_sft_4step_v2.0.safetensors` 保存前缀：`N03_SFT_50_vs_8_vs_4步_横评_12`、`N03_SFT_50_vs_8_vs_4步_横评_17`、`N03_SFT_50_vs_8_vs_4步_横评_22`。这是配置，不代表文件已生成。 ### 03｜Base与SFT共享输入对比 节点7与12分别选择Base、SFT文件，各自经过SLG节点8、13，再进入采样器9、14。正向4、负向5、latent 6和VAE 3为共享输入；两个采样器保存的数组相同。修改节点4的茶壶场景提示词后，仍应分别检查两路实际配置，再把保存节点11和16的真实输出按分支标记。不能从文件名或一组配置推导训练历史、整体画质胜负。 额外模型：`moss_image_base_int8_convrot.safetensors` 保存前缀：`N02_Base对比SFT_同参双路_11`、`N02_Base对比SFT_同参双路_16`。这是配置，不代表文件已生成。 ### 04｜JSON Layout结构化文本输入 正向文本节点6直接保存一段JSON，含summary、items、bbox_coord_space=abs_centralized与bbox_format=yxyx。示例请求EXPLORE文字和蓝色山形，两个框为[-100,-480,100,-40]与[-300,80,300,460]。修改时同步调整描述、文字和框，保持JSON语法有效；检查节点8画布和采样配置，再看节点11实际保存的结果。这些字段不是已验证的像素坐标实现，也没有专门的框编辑器或JSON校验节点。 额外模型：不增加上述公共选择之外的权重。 保存前缀：`N04_JSON_Layout_结构化布局_11`。这是配置，不代表文件已生成。 ### 05｜SFT单路文生图入门 SFT模型节点2经过SLG节点3进入采样器9；SLG保存single_layers="22"等字段，latent节点8为1024×1024、batch 1。修改节点6的山谷提示词，检查负向7、画布8及实际采样器界面，再跟踪解码10与保存11。Note把它描述为50步／CFG3等预设，但提到2K实验不代表当前默认2K；提及的另一份预设文档也不在本包中。 额外模型：不增加上述公共选择之外的权重。 保存前缀：`N01_SFT_50步_入门文生图_11`。这是配置，不代表文件已生成。 ## 怎样比较才不会得出错误结论 先用05梳理单路流程；03用于观察两个模型文件的共享输入配置；02用于观察三套预设的差异；04检查结构化文本输入；01观察新增LoRA支路。它们是不同实验组织方式，不是已验证的画质排名。 尤其02同时改变LoRA、SLG路径、负向条件，Note还描述了不同CFG，不能把它写成只改变步数的测试。03虽然两路保存数组相同，也不自动证明运行状态与其它环境变量完全一致。请记录节点和权重版本、实际参数、提示词、硬件、耗时与真实结果后再判断。 ## 常见检查与边界 - 缺模型或节点：确认具体实现和匹配文件，不要盲换同名近似版本。 - 输出不像封面：封面不是当前提示词的实测示例；01默认霓虹雨夜，02默认温室，03默认茶壶，04请求EXPLORE海报，05默认山谷。 - 布局文字没对齐：JSON语法正确不等于模型已准确理解坐标和文字；04没有独立框编辑器或JSON验证节点。 - 文件找不到：保存前缀不是既有输出路径；没有真实运行记录便不能宣称已保存成功。 - 2K、加速或官方LoRA：分别核对当前画布、真实测量和权重来源，不把标题或旧Note当证明。 ## 教程、资源与权属 当前素材说明指向不同主题，因此不填入未经确认的教程或RunningHub链接，也不把相邻目录的网址移过来。确认对应关系后才能补充，不机械替换国内/国际域名。 源Note保留M14、M06、M03、M08、M02等来源标记。来源标记不是授权证明。工作流、基础模型、LoRA、节点代码、封面及生成内容需要分别确认许可；本合集不承诺统一开源或商用授权，不附带权重，也未发布上传。 ## 本期资源 ### 01 — MOSS-Image｜色彩深度LoRA·光影与色彩控制实验版 - RunningHub AI: https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/2113906855339978754?inviteCode=rh-v1111 - Civitai: https://civitai.com/models/3018467 - Video: https://youtu.be/09qEF5oo8Gc · https://www.bilibili.com/video/BV1ZHHP6FEVZ/ ### 02 — MOSS-Image｜50步原版 vs 8步DMD vs 4步Turbo·三档加速横评版 - RunningHub AI: https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/2113906849406201857?inviteCode=rh-v1111 - Civitai: https://civitai.com/models/3018465 - Video: https://youtu.be/09qEF5oo8Gc · https://www.bilibili.com/video/BV1ZHHP6FEVZ/ ### 03 — MOSS-Image｜Base vs SFT 双模型同参对决·画质横评版 - RunningHub AI: https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/2113906846670061569?inviteCode=rh-v1111 - Civitai: https://civitai.com/models/3018464 - Video: https://youtu.be/09qEF5oo8Gc · https://www.bilibili.com/video/BV1ZHHP6FEVZ/ ### 04 — MOSS-Image｜JSON Layout 结构化布局·图文排版控制版 - RunningHub AI: https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/2113906852581289985?inviteCode=rh-v1111 - Civitai: https://civitai.com/models/3018466 - Video: https://youtu.be/09qEF5oo8Gc · https://www.bilibili.com/video/BV1ZHHP6FEVZ/ ### 05 — MOSS-Image｜SFT 50步高质量文生图·新手入门版 - RunningHub AI: https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/2113906843746922497?inviteCode=rh-v1111 - Civitai: https://civitai.com/models/3018463 - Video: https://youtu.be/09qEF5oo8Gc · https://www.bilibili.com/video/BV1ZHHP6FEVZ/ Hugging Face: https://huggingface.co/AI-KSK/moss-image-five-workflows-324 · ModelScope: https://modelscope.cn/models/Sunjian520/moss-image-five-workflows-324