MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd

MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd

把 MOSS-Image-SFT 的出图步数减到 8 步且不用 CFG，以 ComfyUI 的 LoRA 文件提供。这是一个仍在进行中的蒸馏，适合在本地生成图像的人。

由 lodestones 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd 是 MOSS-Image-SFT 图像模型的蒸馏版本。原版需要 50 步和 CFG 3，这个版本只需要 8 次网络评估，不用 CFG。

它使用数据空间 DMD，生成器从固定噪声出发，不断改进自己的干净估计。它在紧凑的 JSON scene_graph 描述上训练，卡片称它仍在进行中。

适合谁：适合用 MOSS-Image-SFT 生成图像、想减少每张图步数的人，也适合研究少步扩散蒸馏的研究者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
设计 | 使用 ComfyUI 的图像创作者 | 加载 LoRA，用更少的步数出图 | 用 8 步而不是 50 步生成
软件 | 开发图像功能的开发者 | 减少每张图的网络评估次数 | 不用 CFG 采样一张图
研究 | 扩散模型研究者 | 研究数据空间 DMD 蒸馏 | 把 8 步的输出和 50 步的模型对比

如果你想要成品的稳定版本，可以跳过它，因为卡片把它标为进行中的工作。

用在哪里：

• ComfyUI，通过它的 LoRA 加载器
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件
• Hugging Face 上的演示空间，卡片指向它方便快速一看

Use case | Who | What they get back
更快的图像生成 | ComfyUI 用户 | 8 次网络评估、不用 CFG 得到的图像
质量对比 | 研究者 | 一种和 50 步原版对比的方法
更少步数的实验 | 爱折腾的人 | 比 8 步更短的运行输出

如何设置：

• 用来运行下载命令的 Python 和 pip
• 装有 MOSS-Image-SFT 基础模型的 ComfyUI
• 足够的磁盘空间，因为仓库里是 float32 权重，按 Hugging Face 的估算约 20.3 GB

1. 安装 Hugging Face 工具。
2. 从这个仓库下载文件。
3. 在 ComfyUI 里添加 LoRA 加载器节点并选一个 LoRA 文件。
4. 把强度设成卡片推荐的值。

pip install -U huggingface_hub
hf download lodestones/MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd

如何使用：在 ComfyUI 的 LoRA 加载器里加载两个 LoRA 文件之一，然后用 8 步、不用 CFG 来采样。每个文件有自己推荐的强度。

File | What it does
lora.safetensors | 以强度 1 加载的 LoRA
lora_latest.safetensors | 以强度 0.7 加载的较新 LoRA

示例：你在 MOSS-Image-SFT 工作流里加一个 LoRA 加载器，选 lora.safetensors，强度设 1，步数设 8，并关掉 CFG。采样器随后用 8 次网络评估生成图像。

新手与专家：如果你刚接触 ComfyUI，就从一个已经能用的 MOSS-Image-SFT 工作流开始，加上 LoRA 加载器，只改强度和步数。

如果你熟悉这个领域，这是对 MOSS-Image-SFT 的数据空间 DMD 蒸馏。卡片较早的一节说少于 8 步也行，因为计划表的每个前缀都训练过。它还提醒，在全权重用法里，蒸馏的差值小到 bf16 装不下。

从 MOSS-Image-SFT 基础模型开始
按推荐强度加载 LoRA
用 8 步、不用 CFG 采样
得到图像

注意事项：

• 卡片称它仍在进行中，并把其中一节标为已弃用
• 检查点是带 EMA 的第 2600 次更新，权重为 float32
• Hugging Face 上有一个演示空间

Title: 每张图的步数
MOSS-Image-SFT 原版: 50 步
这个蒸馏版本: 8 步

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有提到
• Data it reaches: 你下载的文件，以及你给图像工作流的提示词
• Not for: 来源没有说明限制

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 框架：diffusers
• 参数量：5.1B
• Weights: about 20.3 GB in F32; about 2.5 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：333,446
• 点赞：258
• 许可证：apache-2.0
• 基于：OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT
• Quantized versions: 1
• 标签：diffusers, safetensors

链接

• 模型：https://huggingface.co/lodestones/MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd
• 文件：https://huggingface.co/lodestones/MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download lodestones/MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。