开源文生图模型MOSS-Image四天下载破百万

由MOSI与OpenMOSS团队开发的开源图像生成模型MOSS-Image发布仅四天，跨仓库累计下载量已达约130万次，GitHub收获约1400颗星，并登上Hugging Face文生图趋势榜首位。需要说明的是，这一数字统计自包括Comfy-Org仓库在内的多个渠道，并非单一模型页面。

模型本体是一套5B参数、从零训练的扩散Transformer，搭配冻结的Qwen3.5-9B文本编码器与FLUX.2的VAE，团队称训练跑在国产PPU算力平台上。最受关注的能力集中在设计场景：中英文密集文字渲染、支持带边界框的JSON结构化版式输入，提示词最长可达4096词元。

海外社区反响热烈。在Reddit的r/StableDiffusion版块，MOSS-Image成为讨论度最高的新模型之一，核心开发者开设的问答帖被版主置顶。知名ComfyUI开发者Ostris认为，它画面观感更自然，可能得益于团队把AI生成图片剔出了训练数据。不少测试者拿它与FLUX.3-klein、Krea2和Qwen Image 2.1对比，好评集中在写实度与人像细节，也有人指出部分风格下稳定性仍待打磨。

社区的二次开发同样迅速：官方参考设置为50步，已有开发者放出8步与4步加速版本，还有INT8、GGUF、MLX等量化构建，以及手机摄影、胶片颗粒、水粉、动漫肖像、像素画等风格LoRA。Diffusers与官方ComfyUI插件首发即支持，SGLang和vLLM-Omni提供零日支持。

MOSI同时上线了MOSS-Image API，模型也可以通过其桌面语音助手MosMos调用。团队预告下一步将推出全双工实时交互系统MOSS-Live和下一代语音模型MOSS-TTS 2.0。上述下载量与榜单数据来自团队及国内媒体报道，未经独立审计。

编译自 Pandaily，原标题："MOSS-Image Passes 1 Million Downloads in Four Days and Tops Hugging Face Text-to-Image Trends"