MOSS-Image SFT Destripe LoRA

MOSS-Image SFT Destripe LoRA

用一个 1.9 MB 的 LoRA 去掉 ComfyUI 里 MOSS-Image SFT 画面中淡淡的竖向色条，另提供把 q、k、v 拆开的检查点。适合用 MOSS-Image 出图的 ComfyUI 用户。

由 nynxz 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：这个仓库为在 ComfyUI 里运行 MOSS-Image 提供两个附加件。一个是小巧的 LoRA，用来清理 SFT 模型在天空、薄雾、墙面和摄影背景这类平坦区域留下的浅色竖带。

另一个是两个检查点，权重与 Comfy-Org 的一致，只是注意力的 q、k、v 放在各自独立的张量里。

适合谁：它适合在 ComfyUI 里用 MOSS-Image SFT 出图、并在平坦区域看到色条的人。这些色带变的是色调而不是亮度，所以只有加强颜色后你才可能注意到。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
数字艺术 | 做图的人 | 清理 SFT 渲染图里的天空和背景 | 渲染一个没有色条的雾景
设计 | 视觉设计师 | 让平滑的影棚背景保持均匀 | 生成一面素色墙的背景
工作流搭建 | ComfyUI 搭建者 | 在现有节点图里加一个 LoRA 节点 | 在采样前插入加载器
工具 | 进阶 ComfyUI 用户 | 用拆分检查点配合旁路方式加载 LoRA | 用旁路模式加载一个 LoRA

如果你只用 Base 模型，可以跳过这个 LoRA，因为它是根据 SFT 自身的改动做出来的。

用在哪里：这里的一切都是为 ComfyUI 准备的，ComfyUI 可在装有 Python 的 Windows、macOS 和 Linux 上运行。

• ComfyUI，LoRA 放在它的 loras 文件夹
• ComfyUI，拆分检查点放在它的 diffusion_models 文件夹
• 常规用法用 LoraLoaderModelOnly 节点
• 配合拆分检查点用 Load LoRA (Bypass) 节点

用途 | 谁 | 得到什么
去除色带 | SFT 用户 | 没有等距色条的平滑区域
旁路加载 | 进阶用户 | 一个能用的 LoRA，因为合并文件会丢掉 q、k、v 适配器
Base 或 SFT 检查点 | 工作流搭建者 | bf16 的拆分 q、k、v 权重

如何设置：你需要 ComfyUI、MOSS-Image SFT 模型，以及用来下载文件的带 pip 的 Python。文本编码器和 VAE 来自 Comfy-Org 的 MOSS-Image 仓库，没有改动。

• 已安装的 ComfyUI
• SFT 模型，来自 Comfy-Org 或这里的拆分文件
• 每个拆分检查点需要 10.2 GB 空间

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 下载这个仓库。
3. 把 LoRA 复制到 loras 文件夹，把检查点复制到 diffusion_models。
4. 从 Comfy-Org 的仓库取来文本编码器和 VAE。

pip install -U huggingface_hub
hf download nynxz/MOSS-Image

如何使用：先加载 SFT 模型，再用 LoraLoaderModelOnly 节点加上去条纹的文件。按图像宽度设置强度，然后照常采样。工作流里其他部分都不用改。

• 768 px 宽时用 1.0
• 1024 px 宽时用 1.5

工具 | 作用
LoraLoaderModelOnly | 把去条纹 LoRA 应用到 SFT 模型上
Load LoRA (Bypass) | 需要这个仓库里的拆分检查点

示例：你用 SFT 模型以 1024 px 渲染一片天空，上面有绿色和紫色的竖条。你把 LoRA 强度设为 1.5，用同样的提示词和种子再渲染一次，天空就干净了。

新手与专家：如果你是新手，先选一个有大片平坦区域（比如天空）的提示词，用 SFT 渲染，再加上 LoRA 对比一下。两张图就能看出这个文件的作用。

如果你懂这个领域，这个 LoRA 只去掉带条纹的那些层里的少数几个方向，而另一种修法是把整层还原。模型卡称它比那种修法更接近 SFT，而且只有 1.9 MB。

加载 MOSS-Image SFT 模型
加入 LoRA 加载节点
按图像宽度设置强度
照常采样

注意事项：在 1024 px 下，强度 1.0 可能在大约一半的图里留下轻微痕迹。调到 2.0 比 1.5 没有更好，还会离 SFT 的风格更远。

• License: apache-2.0
• Cost to run: 未提及费用
• Data it reaches: 你下载的文件，没有提到账号或网络服务
• Not for: Base 模型，因为这个 LoRA 是根据 SFT 的改动做的

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 框架：diffusion-single-file
• 最近 30 天下载：6,362
• 点赞：21
• 许可证：apache-2.0
• 基于：OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base
• 标签：diffusion-single-file, comfyui, lora

链接

• 模型：https://huggingface.co/nynxz/MOSS-Image
• 文件：https://huggingface.co/nynxz/MOSS-Image/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 nynxz/MOSS-Image

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。