온라인 데모는 무료인가요? 사이트 크레딧을 사용합니까?

내장된 데모는 OpenMOSS Hugging Face Space에서 실행되며 사이트 크레딧을 사용하지 않습니다. 가용성, 무료 할당량, 로그인 요구 사항 및 대기열은 해당 타사 서비스에 의해 결정됩니다.

데모가 비어 있거나 대기 중인 이유는 무엇입니까?

스페이스가 시작 중이거나 대기 중이거나 네트워크에 의해 제한되거나 일시적으로 사용이 불가능할 수 있습니다. 데모를 다시 로드하거나 Hugging Face에서 직접 엽니다. 자습서와 예제는 여기에서 계속 사용할 수 있습니다.

Base 또는 SFT 중 어떤 모델을 다운로드해야 합니까?

Base는 실험과 미세 조정을 위해 기초 모델을 유지합니다. SFT는 선별된 데이터를 미세 조정합니다. 이 페이지의 ComfyUI 지침은 공식 Base 예제 워크플로를 따릅니다. 일치하는 모델 파일 및 설정을 사용합니다.

MOSS-Image에는 얼마나 많은 VRAM이 필요합니까?

5B는 VRAM 사양이 아닌 확산 백본 크기입니다. 메모리는 텍스트 인코더, 정밀도, 해상도 및 오프로딩에 따라 달라집니다. 설정에 대해서는 공식 가이드를 참조하세요. 필요한 경우 이미지 크기를 줄이거나 구성 요소/순차 오프로드를 사용하세요.

OpenMOSS · 5B DiT

MOSS-Image: 데모부터 이미지 생성 워크플로까지

이미지 내 텍스트 및 레이아웃 제어를 위해 구축된 5B 확산 백본을 갖춘 OpenMOSS의 오픈 소스 텍스트-이미지 모델입니다. 공식 데모를 살펴보고 로컬에서 실행하는 방법을 알아보세요.

공식 MOSS-Image 데모를 사용해 보세요

포옹하는 얼굴에 열기

Hugging Face Spaces에서 OpenMOSS가 주최합니다. 귀하의 프롬프트는 해당 서비스에 직접 제출됩니다. 가용성, 로그인, 할당량 및 대기열은 Hugging Face 및 공간 소유자가 제어합니다. 이 데모는 귀하의 사이트 크레딧을 사용하지 않습니다.

공식 예: 기본 vs. SFT

베이스는 실험과 미세 조정을 위한 기초 체크포인트입니다. SFT는 선별된 데이터에 대해 미세 조정됩니다. OpenMOSS는 이 화이트보드 비교에서 더 명확한 텍스트 그룹화를 보여줍니다. 이는 이 사이트에서 생성된 결과가 아닌 공식적인 예입니다.

사람과 텍스트가 채워진 화이트보드가 포함된 공식 MOSS-Image-Base 샘플 — MOSS-Image-Base

사람과 정리된 화이트보드 텍스트가 포함된 공식 MOSS-Image-SFT 샘플 — MOSS-Image-SFT

출처: OpenMOSS / MOSS-이미지(Apache-2.0)

시도하라는 메시지

이러한 원래 스타터 프롬프트는 위 예의 생성 기록이 아닙니다. 하나를 복사하여 데모에 붙여넣으세요. 레이아웃 제어는 실험적입니다. JSON 예제에서는 일치하는 1024 × 1024 캔버스를 사용합니다.

텍스트 렌더링 · 커피 포스터

따뜻한 크림색 배경의 미니멀한 커피숍 포스터입니다. 상단에는 "MORNING COFFEE"라고 적힌 크고 진한 녹색 글자가 있습니다. 중앙에는 부드러운 증기가 담긴 세라믹 커피잔이 놓여 있습니다. 하단에는 "OPEN DAILY"라는 작은 텍스트가 표시됩니다. 명확한 타이포그래피, 넉넉한 간격, 평평한 편집 일러스트레이션.

레이아웃 JSON · 1024 × 1024 포스터

{
  "summary": {
    "meta": [
      "poster"
    ],
    "canvas": "single",
    "caption": "녹색 제목의 크림색 포스터와 세라믹 커피잔입니다."
  },
  "items": [
    {
      "label": "text",
      "caption": "상단에 큰 녹색 제목이 있습니다.",
      "text": "모닝 커피",
      "bbox": [
        -440,
        -440,
        -280,
        440
      ]
    },
    {
      "label": "object",
      "caption": "중앙에 증기가 있는 세라믹 커피잔.",
      "bbox": [
        -160,
        -240,
        320,
        240
      ]
    }
  ],
  "bbox_coord_space": "abs_centralized",
  "bbox_format": "yxyx"
}

MOSS 이미지를 로컬에서 실행

GPU에 Python 환경과 호환되는 PyTorch/CUDA 설정을 사용하세요. 5B 그림은 전체 런타임 메모리 요구 사항이 아닌 확산 백본을 설명합니다. 하드웨어의 업스트림 요구 사항을 확인하세요. 메모리가 부족하면 해상도를 줄이거나 공식 오프로드 옵션을 사용하세요.

Linux/macOS/WSL 셸(호환 가능한 GPU 런타임이 여전히 필요함)

git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Image.git
cd MOSS-Image
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e '.[ui]'
python gradio_app.py --model OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base

Windows PowerShell에서는 소스 대신 .\.venv\Scripts\Activate.ps1을 사용하여 활성화합니다. 아래 실행 명령은 기본 Gradio UI를 로컬로 실행합니다.

공식 설정 및 메모리 모드

ComfyUI: 노드 설치 및 워크플로 가져오기

이 가이드는 완전한 Hugging Face / Diffusers 디렉토리와 함께 공식 사용자 정의 플러그인을 사용합니다. 별도로 재포장된 구성품 무게에 대한 작업 흐름과 혼합하지 마십시오.

01
공식 플러그인 설치
공식 저장소를 복제하고 comfyui/moss-image/를 ComfyUI/custom_nodes/moss-image/에 복사한 다음 ComfyUI를 다시 시작하세요. 또는 ComfyUI Manager에서 MOSS-Image를 검색하세요.
02
전체 Base 체크포인트 다운로드
MOSS-Image-Base를 로컬 폴더에 다운로드합니다. Transformer/, text_encoder/, tokenizer/ 및 vae/를 함께 유지하세요. 로더는 허브 저장소 이름이 아닌 로컬 디렉터리를 예상합니다.
03
공식 워크플로우 가져오기
아래 링크에서 moss-image.json을 저장하고 ComfyUI로 드래그한 후 MOSS-Image HF Loader의 model_path를 로컬 모델 디렉터리로 설정합니다.
04
프롬프트 설정 및 실행
긍정 및 부정 프롬프트를 편집하고 아래의 초기 설정을 유지한 후 실행을 클릭합니다. model_path를 확인하고 노드가 누락된 경우 ComfyUI를 다시 시작하십시오. 해상도를 낮추거나 메모리 오류에 대한 장치/오프로드 설정을 조정하세요.

공식 베이스 워크플로 기본값

1024 × 1024 · 50 단계 · CFG 3 · Shift 5 · Euler / sgm_uniform · 네거티브 분기 건너뛰기 레이어 22. 이러한 설정은 범용 SFT 사전 설정이 아니라 이 기본 작업 흐름을 위한 것입니다.

공식 워크플로 JSON 가져오기 공식 노드 문서 기본 모델 다운로드 SFT 모델 다운로드

확인된 소스: 2026년 10월 20일. 향후 변경 사항은 업스트림 문서를 따르세요.

MOSS-이미지 질문

계속해서 이미지를 편집하세요

원하지 않는 개체 제거 배경을 제거하세요