ИзображенияDeVilDoNia
HaDeS MOSS Turbo
4 шага вместо 25 для MOSS-Image SFT
2 мин чтенияобновлено
HaDeS MOSS Turbo — два few-step LoRA для MOSS-Image SFT от DeVilDoNia. Они переводят генерацию с 25 шагов при CFG 2.5 на 4 шага при CFG 1; каждый файл весит 3,4 МБ (rank 2, только слои 24–41). Обучены с нуля на одной RTX 5090, лицензия Apache 2.0.
🔤 Ключевые особенности
- ➖ HaDeS-MOSS-Turbo-v0.6 — самый устойчивый на тексте; HaDeS-MOSS-Turbo-Diverse-v0.6 — больше разнообразия на открытых промптах.
- ➕ Настройки: 4 шага, CFG 1, euler / simple, shift 5.0, сила LoRA 1.0 — только они измерены.
- 🔤 Turbo лучше держит текст: layout JSON 6/6, трёхстрочный постер 16:9 — 3/3.
- ▶ Diverse сохраняет больше разброса SFT на открытых промптах: лица, позы, предметы.
- ✖ Не проверялись другие базовые модели, сила LoRA ≠1.0, число шагов ≠4, img2img / denoise ниже 1.0 и editing.
🟰 Пример
В ComfyUI со стоковыми нодами: LoraLoaderModelOnly на модель MOSS-Image SFT, затем KSampler с 4 шагами, CFG 1, euler / simple. В HaDeS MOSS Suite нода MOSS Turbo LoRA подключается во вход turbo ноды MOSS KSampler и сама применяет LoRA и эти настройки.
Подробнее
Обучение: DMD с regression-термом, 2 000 апдейтов примерно за 45 минут на одной RTX 5090 плюс 19 минут на regression-изображения; 512×512.Бенчмарки: layout JSON — 6/6 у Turbo против 5/6 у akhaliq 4-step v2.0; трёхстрочный постер 1344×768 — 3/3 против 2/3; на 2048×2048 — 7,2 с/изображение у всех.
Ограничения: замеры только для MOSS-Image SFT, 4 шагов, CFG 1 и силы 1.0; другие базы, img2img / denoise ниже 1.0 и editing не проверялись.
Комментарии