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MOSS-Image for ComfyUI
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moss-image 支持直接读取本地 Hugging Face / Diffusers 模型目录，提供标准 MODEL、CLIP、VAE 输出，配合 ComfyUI 原生采样、SLG 及显存管理使用。
官方原生支持（推荐）
MOSS-Image 支持 已于 2026 年 10 月 16 日合入 ComfyUI。使用包含提交 e087d8f6 的 ComfyUI master/nightly 或后续版本，并安装最新 requirements.txt 中的依赖，此方式无需本仓库插件。截至 2026 年 10 月 19 日，v0.41.3 发布版尚未包含该支持。
使用 ComfyUI 格式模型和工作流：DiT 放入 models/diffusion_models/，文本编码器放入 models/text_encoders/，VAE 放入 models/vae/。使用 Load Diffusion Model、类型为 moss_image 的 CLIP Loader 和 Load VAE。内置模型默认 shift 为 5，并提供 MOSS-Image Layout Prompt 布局提示词节点。
原插件工作流使用不同的加载节点。迁移时请导入原生工作流，不能只替换旧工作流的模型加载节点；原生模型的 timestep multiplier 不同，尤其不要原样沿用插件工作流中的 ModelSamplingSD3 节点。需要调整原生模型的 shift 时，使用 ModelSamplingAuraFlow（multiplier 为 1）。
HF 目录加载插件（可选）
下文介绍本仓库插件及其工作流。需要直接加载本地 Hugging Face / Diffusers 模型目录，或继续使用已有插件工作流时，可以保留插件。
安装
将 comfyui/moss-image/ 复制到 ComfyUI/custom_nodes/moss-image/，重启 ComfyUI。
插件使用 ComfyUI 提供的依赖，可独立安装。
也可以在仓库根目录建立链接：
python comfyui/install.py --comfy-root /path/to/ComfyUI
也可以使用下方的本地运行脚本安装独立的 ComfyUI。
已有用户工作流不会被覆盖。环境、权重、生成图片和用户配置不纳入版本控制。
工作流
- 下载 moss-image.json，拖入 ComfyUI。
- 下载 MOSS-Image-Base，在 MOSS-Image HF Loader 的
model_path中填写本地模型目录。目录应包含transformer/、text_encoder/、tokenizer/和vae/。 - 修改正向和负向提示词，点击 Run 生成图片。
工作流已配置好 50 步、CFG 3、Shift 5、负向跳过第 22 层， 使用 Euler / sgm_uniform 采样，分辨率为 1024×1024。 提示词和采样建议见用户指南。
本地运行
bash comfyui/local/setup.sh
bash comfyui/local/run.sh
安装脚本在目录不存在时将 ComfyUI 克隆到 Git 忽略的 local/ComfyUI/，
创建独立环境并安装依赖，然后安装节点和 MOSS-Image 工作流，不覆盖已有同名文件。
MOSS_PYTHON 指定解释器，UV_INDEX_URL 指定依赖源。
COMFYUI_ROOT 指定已有 ComfyUI，COMFY_HOST、COMFY_PORT 控制监听地址，
CUDA_VISIBLE_DEVICES 选择设备。默认启用 FP32 VAE、Latent2RGB 预览并关闭图片元数据写入。
运行目录的 local/env.sh 可配置启动选项。
高级设置
API JSON 是同一工作流的接口格式， 供程序提交使用。
加载器读取本地单文件或分片 safetensors，不会通过 Hub 仓库 ID 自动下载模型。
weight_dtype 控制 DiT 精度，text_device 控制文本编码设备，VAE 使用 FP32。
文本编码最长为 4096 tokens。
清空 Simple SLG 的 single_layers 可关闭负向跳层。如需改用标准 SLG，
将 Simple SLG 替换为 SkipLayerGuidanceDiT，选择 single_layers，
并设置 scale 3、start 0.01、end 1、rescaling 0，double_layers 留空。
用户指南尚未指定标准 SLG 的层号。
ModelSamplingSD3 保持在 SLG 前，让采样和 SLG 阈值使用同一套 Shift。 ComfyUI 的 SLG 区间采用 sigma 百分比语义。其原生 scheduler 不包含独立 pipeline 的训练网格吸附；即使 seed 和参数相同，也不保证生成相同的图片。
单独的组件加载节点仍可用于自定义工作流。模型键匹配的 LoRA 可使用内置 LoRA 加载器。TorchCompileModel 会过滤 transformer options 的编译 guard， 配合 SLG 或动态 block 补丁时请使用未编译执行。