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MOSS-Image Canny Control LoRA

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在 ComfyUI 里为 MOSS-Image-SFT 提供 Canny 边缘控制的 LoRA,保留照片的轮廓,让提示词改变材质、颜色和风格,适合编辑和重绘图片的人。

MOSS-Image Canny Control LoRA 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 带有 comfyui_controlnet_aux 的 Canny Edge 节点的 ComfyUI
  • MOSS-Image-SFT:UNet 文件 moss_image_sft_int8_convrot.safetensors
  • 用于 MOSS-Image 的 Qwen3.5 文本编码器文件,加载时选择 moss_image 类型
  • VAE 文件 flux2-vae_small.safetensors
用在
  • ComfyUI,使用仓库里附带的工作流文件
  • 内置的 Text Encode MOSS-Image Edit 节点
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这是为 MOSS-Image-SFT 图像模型准备的 Canny 边缘控制 LoRA。你给它一张黑底白线的边缘图,它会跟随轮廓和构图,而材质、颜色和风格由你的提示词决定。它是编辑类 LoRA,不是官方的 MOSS 颜色或深度适配器。作者选用的是训练第 4500 步的检查点。

适合谁

在 ComfyUI 里重绘图片、希望轮廓保持不变的人会觉得合适。研究固定轮廓版式的设计师也可以用。

行业谁在用怎么用例子
设计视觉设计师在保持轮廓的同时给构图换颜色同一版式换一套新配色
产品图像营销人员把照片的边缘变成另一种材质和风格同一个形状换成新的表面效果
插画画师保留画好的轮廓,其余交给提示词来填同一个人物换上不同的服装
研究图像模型爱好者在 MOSS-Image-SFT 上测试边缘控制比较不同阈值和强度

如果你不用 ComfyUI 或 MOSS-Image-SFT,可以跳过它,因为它是针对这个基础模型训练的。

用在哪里

  • ComfyUI,使用仓库里附带的工作流文件
  • 内置的 Text Encode MOSS-Image Edit 节点
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
用途适合谁得到什么
给构图换颜色设计师轮廓相同的新图像
改变材质和风格画师同样的形状换了不同的表面效果
版式研究艺术指导轮廓保持不变的各种变体

如何设置

你需要 ComfyUI、MOSS-Image-SFT 的文件和这个 LoRA。作者列出了三个基础文件和一个工作流。

  • 带有 comfyui_controlnet_aux 的 Canny Edge 节点的 ComfyUI
  • MOSS-Image-SFT:UNet 文件 moss_image_sft_int8_convrot.safetensors
  • 用于 MOSS-Image 的 Qwen3.5 文本编码器文件,加载时选择 moss_image 类型
  • VAE 文件 flux2-vae_small.safetensors
  1. 安装 Hugging Face 的 hub 软件包。
  2. 下载这个仓库的文件,里面有 LoRA 和工作流。
  3. 加载 MOSS-Image-SFT 的 UNet、文本编码器和 VAE。
  4. 在 UNet 上以 1.0 的强度加载这个 LoRA。
pip install -U huggingface_hub
hf download thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet

如何使用

为你的照片生成 Canny 边缘图,并把它作为唯一的参考图像传给 Text Encode MOSS-Image Edit 节点。在正向和反向编码上都把 edit format 设为 ai-toolkit。采样用 30 步、CFG 4,以及 euler 配 simple。没有触发词。

工具作用
Canny Edge 节点生成黑底白线的边缘图,工作流里的低阈值是 100,高阈值是 200
Text Encode MOSS-Image Edit接收控制图像和你的提示词
LoRA 加载器以 1.0 的强度应用这个 LoRA
附带的工作流加载照片、生成边缘图、编码并采样

示例

你加载一张照片,生成它的 Canny 图,再写一个提示词:一个穿猩红外套、站在彩绘帐篷前的马戏团团长。结果保留了照片的轮廓,而服装、颜色和场景由提示词提供。

新手与专家

Canny 图是一张只由边缘组成的图片。一个好的第一步是用默认设置对一张照片运行附带的工作流,然后只改提示词。

这个 LoRA 的线性层秩为 64,卷积层秩为 16。它是作为编辑适配器训练的,所以控制图像充当参考,提示词描述要生成的画面。它是在开启 kv cache 的情况下训练的,这就是 edit format 要用 ai-toolkit 的原因。如果边缘显得太死板,可以把强度降到 0.7 左右,或者调高 Canny 阈值。

  1. 你把照片加载进工作流
  2. Canny Edge 节点生成黑底白线的边缘图
  3. 边缘图和你的提示词送入编码节点
  4. 带 LoRA 的 MOSS-Image-SFT 采样出新图像

注意事项

  • License:apache-2.0,以 Hugging Face 上列出的为准
  • Cost to run:没有提到
  • Data it reaches:你加载进 ComfyUI 的图片和提示词,来源没有提到网络或账号访问
  • 黑底上细而干净的白色边缘效果最好
  • Not for:其他基础模型,因为它是在 MOSS-Image-SFT 上训练并推荐搭配使用的
  • 它不是官方的 MOSS 颜色或深度适配器

README 和文件

README

MOSS-Image Canny Control LoRA

在 ComfyUI 里为 MOSS-Image-SFT 提供 Canny 边缘控制的 LoRA,保留照片的轮廓,让提示词改变材质、颜色和风格,适合编辑和重绘图片的人。

由 thedeoxen 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:这是为 MOSS-Image-SFT 图像模型准备的 Canny 边缘控制 LoRA。你给它一张黑底白线的边缘图,它会跟随轮廓和构图,而材质、颜色和风格由你的提示词决定。它是编辑类 LoRA,不是官方的 MOSS 颜色或深度适配器。作者选用的是训练第 4500 步的检查点。

适合谁:在 ComfyUI 里重绘图片、希望轮廓保持不变的人会觉得合适。研究固定轮廓版式的设计师也可以用。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
设计 | 视觉设计师 | 在保持轮廓的同时给构图换颜色 | 同一版式换一套新配色
产品图像 | 营销人员 | 把照片的边缘变成另一种材质和风格 | 同一个形状换成新的表面效果
插画 | 画师 | 保留画好的轮廓,其余交给提示词来填 | 同一个人物换上不同的服装
研究 | 图像模型爱好者 | 在 MOSS-Image-SFT 上测试边缘控制 | 比较不同阈值和强度

如果你不用 ComfyUI 或 MOSS-Image-SFT,可以跳过它,因为它是针对这个基础模型训练的。

用在哪里:

  • ComfyUI,使用仓库里附带的工作流文件
  • 内置的 Text Encode MOSS-Image Edit 节点
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
用途 | 适合谁 | 得到什么
给构图换颜色 | 设计师 | 轮廓相同的新图像
改变材质和风格 | 画师 | 同样的形状换了不同的表面效果
版式研究 | 艺术指导 | 轮廓保持不变的各种变体

如何设置:你需要 ComfyUI、MOSS-Image-SFT 的文件和这个 LoRA。作者列出了三个基础文件和一个工作流。

  • 带有 comfyui_controlnet_aux 的 Canny Edge 节点的 ComfyUI
  • MOSS-Image-SFT:UNet 文件 moss_image_sft_int8_convrot.safetensors
  • 用于 MOSS-Image 的 Qwen3.5 文本编码器文件,加载时选择 moss_image 类型
  • VAE 文件 flux2-vae_small.safetensors
  1. 安装 Hugging Face 的 hub 软件包。
  2. 下载这个仓库的文件,里面有 LoRA 和工作流。
  3. 加载 MOSS-Image-SFT 的 UNet、文本编码器和 VAE。
  4. 在 UNet 上以 1.0 的强度加载这个 LoRA。
pip install -U huggingface_hub
hf download thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet

如何使用:为你的照片生成 Canny 边缘图,并把它作为唯一的参考图像传给 Text Encode MOSS-Image Edit 节点。在正向和反向编码上都把 edit format 设为 ai-toolkit。采样用 30 步、CFG 4,以及 euler 配 simple。没有触发词。

工具 | 作用
Canny Edge 节点 | 生成黑底白线的边缘图,工作流里的低阈值是 100,高阈值是 200
Text Encode MOSS-Image Edit | 接收控制图像和你的提示词
LoRA 加载器 | 以 1.0 的强度应用这个 LoRA
附带的工作流 | 加载照片、生成边缘图、编码并采样

示例:你加载一张照片,生成它的 Canny 图,再写一个提示词:一个穿猩红外套、站在彩绘帐篷前的马戏团团长。结果保留了照片的轮廓,而服装、颜色和场景由提示词提供。

新手与专家:Canny 图是一张只由边缘组成的图片。一个好的第一步是用默认设置对一张照片运行附带的工作流,然后只改提示词。

这个 LoRA 的线性层秩为 64,卷积层秩为 16。它是作为编辑适配器训练的,所以控制图像充当参考,提示词描述要生成的画面。它是在开启 kv cache 的情况下训练的,这就是 edit format 要用 ai-toolkit 的原因。如果边缘显得太死板,可以把强度降到 0.7 左右,或者调高 Canny 阈值。

你把照片加载进工作流
Canny Edge 节点生成黑底白线的边缘图
边缘图和你的提示词送入编码节点
带 LoRA 的 MOSS-Image-SFT 采样出新图像

注意事项:

  • License:apache-2.0,以 Hugging Face 上列出的为准
  • Cost to run:没有提到
  • Data it reaches:你加载进 ComfyUI 的图片和提示词,来源没有提到网络或账号访问
  • 黑底上细而干净的白色边缘效果最好
  • Not for:其他基础模型,因为它是在 MOSS-Image-SFT 上训练并推荐搭配使用的
  • 它不是官方的 MOSS 颜色或深度适配器

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image to image
  • 框架:diffusers
  • 最近 30 天下载:458
  • 点赞:3
  • 许可证:apache-2.0
  • 语言:en
  • 基于:OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT
  • 标签:diffusers, moss-image, controlnet, lora, comfyui, canny, image-to-image

链接

  • 模型:https://huggingface.co/thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet
  • 文件:https://huggingface.co/thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet/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 thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet

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。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

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