MOSS-Image가 Fizgig에서 학습됩니다

MOSS-Image가 이제 Fizgig에서 학습할 수 있습니다. LoRAs, LoKRs, 슬라이더, 전체 파인튜닝(full fine-tuning), 다중 피사체 LoRAs 및 Fizgig LoRA Isolation을 포함하여 모든 워크벤치 도구(Repair Studio, LoRA Royale, The Profiler, Extract)를 사용할 수 있습니다. 생성된 LoRAs는 ComfyUI에 바로 로드됩니다. Fizgig은 LoRAs용으로 OpenMOSS가 권장하는 체크포인트인 MOSS-Image Base와 대부분의 사용자가 생성하는 MOSS-Image SFT를 기반으로 학습합니다. 따라서 학습 중 샘플들은 실제로 LoRA를 사용할 때 보여줄 수 있는 결과물입니다.

제가 테스트하면서 가장 좋았던 설정은 다음과 같습니다:

• 프리셋(Preset): Fast
• Rank: 16
• 학습률(Learning Rate): 고정된 1e-4
• Epochs: 0.25 MP (얼굴 크롭을 사용하는 경우), 그렇지 않으면 .5mp를 사용합니다.

결과는 매우 뛰어납니다. 가장 좋은 미리보기를 얻으려면 Fizgig에서 샘플 해상도(sample res)를 높이세요. 보통 저VRAM 사용자들을 위해 기본값이 낮게 설정되어 있습니다.

샘플링(Sampling): res_multistep, 30 스텝, CFG 4, shift 5, 그리고 네거티브 프롬프트에서 블록 22를 건너뜁니다. 이는 사이드 바이 사이드로 비교했을 때 기준이 되었던 50스텝 Euler보다 더 나은 결과를 보여주었습니다.

MOSS-Image에 권장되는 ComfyUI 설정 (기본 제공 설정으로는 모델의 성능을 충분히 발휘하기 어렵다고 생각합니다):

• Node Setting: KSampler sampler res_multistep, scheduler simple, 30 steps, CFG 4
• SkipLayerGuidanceDiT: Simple layer 22, on the negative (CFG가 1보다 클 때마다)
• (기본 Comfy 워크플로우에서): SLG를 On으로 슬라이드합니다. 네거티브 프롬프트에 'worst quality, bad anatomy, watermark, jpeg artifact'를 사용합니다.
• VAE: flux2-vae_small.safetensors (MOSS-Image가 기본 제공하는 작은 FLUX.2 디코더로, 전체 디코더가 남길 수 있는 자국을 방지해 줍니다.)
• Text encoder: qwen3.5_9b_bf16.safetensors (MOSS 개발자들은 텍스트 인코더가 모델보다 더 취약하다고 하므로 과도한 양자화(heavy quants)는 피하는 것이 좋다고 합니다. Comfy에서 기본 제공되는 것은 괜찮겠지만, 저는 바로 bf16를 사용했습니다.)
• LoRA: LoraLoaderModelOnly at 1.0 on Base or SFT

작은 카드(Smaller cards)의 경우: Fizgig이 사용 가능한 VRAM에서 INT8 또는 NF4를 자동으로 선택합니다. 12 GB 카드는 SFT 미리보기로 학습해도 10.5 GB를 넘지 않습니다. 텍스트 인코더는 항상 전체 정밀도(full precision)로 실행되므로, 공간 여유가 없다면 한 레이어씩 시스템 메모리에서 스트리밍됩니다. 따라서 8 GB 카드에서도 캡션 캐시가 정확하게 작동합니다.

설정 방법: Training 탭에서 MOSS-Image를 선택한 다음, Preferences에서 Download models for me 버튼을 누르세요. 이 과정에서 Base 모델, SFT, 텍스트 인코더(text encoder), VAE가 다운로드되며, 용량은 약 35 GB입니다. GitHub의 Murf-Code 덕분에 MOSS-Image가 Fizgig에 추가될 수 있었습니다. 깃허브 링크: https://github.com/shootthesound/Fizgig/releases/tag/v8.5.0 /u/shootthesound이 제출했습니다 [링크] [댓글]