MOSS-Image Segmentation Control LoRA

Это ControlNet-подобная edit LoRA для OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT от thedeoxen. На вход подаётся карта плоских цветных регионов: границы и крупные массы сохраняются, а промпт решает, чем станет каждая область. Выбран чекпоинт на шаге 4500.

👀 Ключевые особенности

• 👉 Управляет композицией по карте плоских цветных регионов, а не по текстовому описанию раскладки.
• 💪 Границы и большие массы остаются, но промпт задаёт объект, материалы, одежду и стиль.
• 🐾 LoRA rank 64 на linear-слоях и rank 16 на свёртках; грузится на UNet со strength 1.0.
• 👀 В комплекте ComfyUI workflow с UniFormer semantic segmentor и нодой Text Encode MOSS-Image Edit.
• 🤫 Без trigger word: control image передаётся как единственное reference-изображение.

🥳 Пример

В карточке есть готовый промпт для сцены с цирковым шталмейстером. Сначала из фото строится карта, затем промпт перерисовывает регионы:

Full-body photograph of a circus ringmaster in scarlet tails, gold braid and a tall black hat, standing three-quarter view in front of a painted circus tent. One arm raised high, the other holding a slender black cane down at the side. Confetti, saturated color, entire body in frame.

Подробнее

База: OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT; обучение с kv cache on, выбран шаг 4500.
Сэмплинг: 30 steps, CFG 4, euler + simple, LoRA strength 1.0; при слишком жёстком контроле снижайте до 0.7.
Ограничения: карта должна быть плоскими сплошными цветами; градиенты и текстуры путают регионы. Цвет региона — это id, а не цвет результата.
Бенчмарки и требования к VRAM в карточке не указаны.