---
title: moss-image-wash-flux-4k-325
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/moss-image-wash-flux-4k-325"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/moss-image-wash-flux-4k-325.md"
repository: Sunjian520/moss-image-wash-flux-4k-325
last_updated: 2026-10-31
downloads: 0
stars: 0
---

# moss-image-wash-flux-4k-325

> moss-image-wash-flux-4k-325 - Sunjian520 在 ModelScope 开源的模型。AI-KSK 视频325：ComfyUI 工作流合集及配套教程封面，不含模型权重。

- **Repository**: Sunjian520/moss-image-wash-flux-4k-325
- **Downloads**: 0
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-10-31

Source: https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/moss-image-wash-flux-4k-325

---

# AI-KSK 视频325｜MOSS-Image 洗图 + FLUX 3 Klein 4K 高清重构

本仓库是**一期视频对应的一份工作流资源合集**，不是多套工作流拆分发布。包含 1 份原始 ComfyUI JSON 和 1 张原始宣传封面。主要介绍 **Gemini 3.1 Flash-Lite 看图反推 → MOSS-Image-SFT 图像重建 → 可选 RealESRGAN + FLUX 3 Image Klein 高清重构**。

**主要体验入口：[RunningHub｜AI-KSK MOSS-Image 洗图工作流](https://www.runninghub.cn/post/2113619466218201089/?inviteCode=rh-v1111)**。这是创作者分享的含邀请码链接，使用该入口可能对创作者产生推广支持；实际功能和计费以平台页面为准。

**完整中文视频：[B站教程 BV16WHM6LE5V](https://www.bilibili.com/video/BV16WHM6LE5V/)**；海外观众可以看 [YouTube 完整教程](https://youtu.be/UGZQmF2GuJM)。

## 文件说明

```text
README.md
workflows/洗图最终 (4).json
covers/10636e90-1bd8-44a4-866b-b87082d706f2.png
```

![视频325原始宣传封面：黑衣女生、AI洗图大师、MOSS-Image与FLUX 3双模型标识](covers/10636e90-1bd8-44a4-866b-b87082d706f2.png)

封面为 1086×1448（3:4），采用黑色皮衣、鸭舌帽女生近景、黑白 Before / 彩色 After 小图及醒目的红白蓝大字表现「洗图—高清重构」。它属于宣传视觉，**不能充当经核验的模型输出、忠实度证明或性能对照**。本仓库内 JSON 与 PNG 保持用户提供的原始字节，不对文件进行改写或重编码。

## 一、技术原理：这里的“洗图”不是无损修复

这套图并非传统意义上仅去噪、去划痕、补像素，而是将原图交给视觉语言模型反推详细提示词或 JSON Layout，再由 MOSS-Image-SFT 根据文字条件与图像编码输入进行**生成式重建**。由于 MOSS 采样器的 `denoise=1.0`，不能保证人物面部、中文文字、标识、构图和细节与原图完全一致。适合视觉风格参考、图像重创、复杂场景再表达，**不适合把结果当作逐像素还原的证据**。

MOSS-Image-SFT 属于 OpenMOSS 的模型系列，官方说明支持自然语言、标签以及 JSON Layout 的文本与空间布局控制。本流程把输入图片先预处理至约 100 万像素，然后读取预处理后的宽高，传给 Gemini 生成与该画布相匹配的描述；这样做可降低坐标与最终画布不匹配的风险，但不代表每个框坐标都会自动准确。官方来源：[MOSS-Image GitHub](https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Image)、[MOSS-Image-SFT 模型卡](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT)。

## 二、工作流的实际结构（逐节点核对）

已解析上传的 `洗图最终 (4).json`，**35 个节点、43 条序列化连线**，主要五段：

1. **输入与尺寸预处理**：`LoadImage` → `ImageScaleToTotalPixels`，Lanczos、`megapixels=1`、`resolution_steps=16`。随后 `GetImageSize` 取宽高，送入 `StringFormat` 的 A/B 变量。此处真正读取的是预处理后的尺寸，不是将源图的任意像素坐标直接照搬。
2. **图像反推**：`PrimitiveBoolean` → `StringFormat` → `RHLLMChatNode`。文件中开关实际为 **`True`（JSON Layout 开启）**，不是嵌入说明里声称的默认关闭。`False` 输出文字 Caption，`True` 请求结构化 JSON。请求模型为 `google/gemini-3.1-flash-lite-preview`，temperature 0.2、max_tokens 4096、top_p 0.9、seed 9527。
3. **MOSS 洗图**：反推文本进入 `CLIPTextEncode` 作为正向条件；原图同时经过 `VAEEncode` 给采样器初始 latent；`SkipLayerGuidanceDiTSimple` 设置单层 22（0—1区间）；运行 MOSS SFT，最后解码、预览和保存。JSON 中**没有** `TextEncodeMOSSImageVision` 节点，因此不能将本文件写成独立的 MOSS Vision 路线。
4. **FLUX 3 高清重构**：读取 MOSS 解码后的结果 → `RealESRGAN_x4plus.pth` → `ImageScaleToMaxDimension`（Lanczos，最长边 `3840`）→ `ReferenceMultiLatent`（keep resolution）→ FLUX 3 Image Klein 采样与解码保存。这里有第二次 `RHLLMChatNode` 看图生成细节重构 Caption（temperature 0.1、max_tokens 3200、top_p 1、seed 9527）。
5. **输出对比**：MOSS 原阶段输出、FLUX 高清阶段输出分别保存；`Image Comparer (rgthree)` 允许对比两阶段图像。

### 实际模型与参数

| 项目 | MOSS 洗图阶段 | FLUX 高清阶段 |
|---|---|---|
| 主模型 | `moss_image_sft_int8_convrot.safetensors` | `flux3_image_klein_sd_int8_convrot.safetensors` |
| 文本编码器 | `qwen3.5_9b_bf16.safetensors` / `moss_image` | `qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors` / `flux3` |
| VAE | `flux2-vae.safetensors` | `flux2-vae.safetensors` |
| Seed | 9527 固定 | 9527 固定 |
| 步数、CFG | **20 步、CFG 3** | **16 步、CFG 1** |
| 采样器、调度器 | `euler`、`sgm_uniform` | `euler`、**`simple`** |
| denoise | 1.0 | 1.0 |
| 额外控制 | SLG 第22层；负面提示词已填写 | `ReferenceMultiLatent` 图像参考，最长边3840 |
| 保存前缀 | `AIKSK_MOSS_03_SINGLE` | `AIKSK_MOSS_03_4K` |

**字幕/注释与当前 JSON 的差异**：字幕提到 FLUX 采用“欧拉+贝塔”，但实际文件设置为 Euler + `simple`，本文采用 JSON 设置；旧注释声称 JSON 开关默认关闭，实际值为 `True`；字幕谈到 Midjourney 风格 LoRA 更新，但所给 JSON **没有 LoRA 加载或应用节点**，需要用户另行获取并手动加入，不能说本流程已经装备。旧注释出现“六流程 V7”“Vision 路线”，但本次提交只有一套标准 VAE 工作流，不能依此声称有六套原始文件。

## 三、快速使用

1. 打开 [RunningHub 工作流](https://www.runninghub.cn/post/2113619466218201089/?inviteCode=rh-v1111)，确认当前账户权限与调用费用。
2. 上传**你有权使用**的参考图。JSON 中保存的 `a8ae7e...jpg` 是创作者环境的文件名，素材包**没有提供该 JPG**，不能依赖本机原路径。
3. 保持布尔开关 `True` 输出 JSON Layout，或设为 `False` 输出自然语言 Caption；两种模式都会调用 Gemini，并非关闭视觉反推。
4. 想只运行 MOSS 时，应按工作流内注释**禁用 FLUX 组的全部执行节点及第二次 LLM 调用**，不要简单把模型加载器整个 Bypass。原始文件的 FLUX 组是启用状态。
5. 点击 Queue / 运行。分别查看 MOSS 输出和 FLUX 输出。对照人物、文字、构图、颜色、图形细节；“尺寸更大”不必然表示“原图更忠实”。

### 本地导入的依赖要求

本仓库**不含权重**。导入 JSON 前，至少检查以下文件是否存在于对应目录：

```text
ComfyUI/models/diffusion_models/moss_image_sft_int8_convrot.safetensors
ComfyUI/models/diffusion_models/flux3_image_klein_sd_int8_convrot.safetensors
ComfyUI/models/text_encoders/qwen3.5_9b_bf16.safetensors
ComfyUI/models/text_encoders/qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors
ComfyUI/models/vae/flux2-vae.safetensors
ComfyUI/models/upscale_models/RealESRGAN_x4plus.pth
```

插件与节点兼容性需按当前 ComfyUI 实际版本核验，尤其是 `RHLLMChatNode`、`ReferenceMultiLatent`、`SkipLayerGuidanceDiTSimple`、`GetImageSize`、`StringFormat`、`easy showAnything`、`Image Comparer (rgthree)`。后两类可参考 [ComfyUI-Easy-Use](https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use) 与 [rgthree](https://github.com/rgthree/rgthree-comfy)。RunningHub 的 RH LLM 连接方式未必在任意离线环境可用；改成本地或其他 API 需要**实际重连、校验输入输出接口**，这不属于原始 JSON 的现成功能。原图反推和 FLUX 精修共两次外部 LLM 调用，可能产生费用。

## 四、关键限制与资料

- 这里的“4K”是**最长边3840像素**，不会强制每张图输出3840×2160，也不保证恢复了真实的缺失细节。
- MOSS 20 步是**本次文件的创作者设置**，不是官方质量等价保证；OpenMOSS 官方示例包含 50 步/CFG3。
- 文本、人物脸部、品牌文字与微小结构可能变化，严肃用途请人工校验。
- 文件中的 `validation_status` 是 `static_only_no_GPU_or_target_object_info_validation`；本说明没有进行新的 GPU 重测或平台运行。封面“Before/After”是宣传设计而非本包附带的独立测评数据。
- 仅分发本次工作流与封面，不分发 MOSS、FLUX、RealESRGAN、Gemini 或其他第三方模型权重。MOSS-SFT 模型卡许可为 Apache-2.0；FLUX 3 Image Klein 适用厂商独立的 FLUX Kommunity License，请按官方条款使用。本仓库不擅自给第三方权重或整个素材包指定统一许可证。

相关资料：[FLUX 3 官方发布说明](https://bfl.ai/blog/flux-3-image-klein)；[作者提供的相关模型网盘](https://pan.quark.cn/s/20e19307e8ef)（具体内容、授权未审验，不作镜像）；[AI-KSK 镜像汇总](https://www.notion.so/2b72459a3ac6808f8282f2c687ed8f52)（辅助入口）。

— AI-KSK 视频325。内容基于上传 JSON 与字幕，不声称重新观看或复测视频。

## 工作流入口与下载

| Workflow | RunningHub | Civitai |
|---|---|---|
| MOSS-Image Wash + FLUX 3 Klein 4K | [RunningHub](https://www.runninghub.cn/post/2113619466218201089/?inviteCode=rh-v1111) | [Workflow](https://civitai.com/models/3018555) |