MOSS-Image 8-step DMD

MOSS-Image 8-step DMD

用 MOSS-Image-SFT 的蒸馏版本，在 Gradio 页面里 8 步从文字生成图片，运行在 ZeroGPU 硬件上。这是一个仍在开发中的演示，适合想要更快文生图的人。

由 hugging-apps 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：MOSS-Image 8-step DMD 是 MOSS-Image-SFT 一个仍在开发中的蒸馏版本的文生图演示，发布为 lodestones/MOSS-Image-SFT-8-steps-dmd。基础模型生成一张图要花 100 次网络评估，这个版本只花 8 次，还省掉了 CFG。它运行在 ZeroGPU 硬件上，所以你可以在浏览器里试用。

适合谁：它适合想看看蒸馏后的图像模型为了更快的速度放弃了多少的创作者、研究者和开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
内容创作 | 创作者 | 从文字提示词更快地得到图片 | 输入一个简短的提示词，等待结果
AI 研究 | 研究者 | 研究 MOSS-Image-SFT 的一个蒸馏版本 | 用不同的 LoRA 强度试同一个提示词
软件 | 开发者 | 阅读流程如何应用未合并的 LoRA | 打开 app.py 和 pipeline_moss_image.py

如果你需要基础模型的完整质量，可以跳过它，因为 README 把这个蒸馏称作仍在开发中。

用在哪里：

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
• 文件的本地副本，在 Windows、macOS 或 Linux 上用 Python 3.12 运行

用途 | 适合谁 | 能得到什么
更快的出图草稿 | 创作者 | 用 8 步而不是 50 步得到的图片
调整强度 | 研究者 | 不同 LoRA 强度下的结果
研究流程 | 开发者 | 一个加载基础模型和适配器的简短流程文件

如何设置：

• 一个网页浏览器，在线页面只需要它
• Python 3.12 和 requirements.txt 里的包，本地副本才需要

1. 在 Hugging Face 上打开这个 Space 的页面，就能在线使用，不需要安装任何东西。
2. 想要本地副本，先安装 Hugging Face hub 包，再下载 Space 的文件。
3. 进入下载好的文件夹。
4. 安装 Gradio 6.30.0，再安装 requirements.txt 里的包。
5. 用 python app.py 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download hugging-apps/moss-image-8-step-dmd --repo-type space --local-dir moss-image-8-step-dmd
cd moss-image-8-step-dmd
pip install gradio==6.30.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：打开页面，或者打开你本地副本启动的页面，写一个提示词并生成。普通句子和标签列表的效果与基础模型一样，尽管训练用的是写成紧凑 JSON 的场景图描述。

工具 | 作用
提示词 | 接受自然语言句子或标签序列
LoRA 强度 | 设定蒸馏适配器的应用力度，起始值为 0.7

示例：输入一个场景的简短描述，用默认强度生成。页面返回一张 8 步生成的图片。如果看起来饱和度过高，就把强度往 0.6 调低再试一次。

新手与专家：先打开 Space 页面，用默认强度运行一个简短的提示词。在 PartiPrompts 上，0.6 到 0.8 的强度最贴合提示词。到 1.0 时颜色会略微过饱和，低于约 0.5 时 8 步就不够用了。

蒸馏出来的 LoRA 秩为 128，以未合并的方式应用在原版 MOSS-Image-SFT transformer 之上，Qwen3.5 文本编码器、分词器和 FLUX.2 VAE 来自基础仓库。采样沿用基础模型已有的循环，也就是 shift 为 5 的 Euler flow-matching 采样器，跑 8 步，不用 CFG。蒸馏中的两个额外部分，步长嵌入和潜变量混合，没有被使用，因为它们会让短提示词生成网格，并带上凭空出现的海报文字。

你写一个提示词
基础模型的文本编码器读取它
按你设定的强度应用未合并的 8 步 LoRA
8 步 Euler 循环生成潜变量
VAE 把它们变成图片

注意事项：README 把这个蒸馏称作仍在开发中，所以结果可能与基础模型不同。

• License: 模型权重是 Apache 2.0，随附的流程代码是 BSD 3-Clause
• Cost to run: 未提及，在线版本运行在 ZeroGPU 硬件上
• Data it reaches: 你输入的提示词，以及这个 Space 列出的模型
• Not for: 需要基础模型完整 50 步质量的工作

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：34
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/moss-image-8-step-dmd
• 文件：https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/moss-image-8-step-dmd/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。