MOSS에 열광하는 사람들과 다소 부족하다고 생각하는 사람들 사이에서 상당한 의견 차이를 보아왔습니다. 저 역시 후자에 속했지만, 다른 사람들의 워크플로우를 테스트하고 직접 많은 시행착오를 거치면서 모델, LoRA, 설정의 훌륭한 조합을 찾아내게 되었습니다. 여기서는 너무 자세히 설명하지 않겠습니다. 워크플로우가 그 역할을 하도록 맡기겠습니다. 하지만 MOSS-Image는 '최적화되지 않은(unoptimized)' 상태일지라도 믿을 수 없을 만큼 훌륭한 기본 모델이라는 점은 말씀드릴 수 있습니다. 최적화되면 방대한 다양성, 일관성, 프롬프트 이해도, 심지어 품질까지 갖추고 있습니다. 또한 어떤 특정 스타일이나 길이를 사용할 필요가 없는 프롬프팅의 자유로움이 마음에 듭니다. 많은 부분이 그냥 작동합니다. 다음은 워크플로우입니다: https://pastebin.com/SxjBdt5B
사용된 모델 및 LoRA:
kromoss_int8_convrot.safetensors : MOSS-Image Base의 매우 좋은 파인튜닝(fine-tune) 버전입니다.
qwen3.5_9b_int8_convrot.safetensors : 실제 텍스트 인코더(text encoder)입니다. 확산 모델(diffusion models)에 변형된 텍스트 인코더를 절대 사용하지 마십시오. 대신 모델이 학습된 원본을 사용해야 합니다. 그렇게 하면 검열되지 않은 동작은 더 이상 얻을 수 없지만, 품질이 망가집니다.
flux2-vae_small.safetensors : 제가 알기로 이 'small' 버전은 MOSS의 공식 VAE입니다. 저는 이것이 더 좋다고 생각합니다.
lora_dmd2.safetensors : 이것은 lodestones/MOSS-Image-Base-8-steps-dmd입니다. 몇 가지 다른 것을 시도해봤는데, 이 것이 단연코 최고였습니다. 왜 차이가 그렇게 컸는지 모르겠지만, 정말 그러했습니다.
lenovo_moss.safetensors : 좋은 스타일 LoRA이며, 다음의...
samsung_moss.safetensors : ...이것과 함께 사용됩니다. 각각의 강도(strength)를 가지고 놀아보세요.
nicegirls_v2_moss.safetensors : 저는 이것이 사람 없이 사진에서도 출력물의 품질을 향상시키는 경우가 많다고 생각합니다. 유일한 불만은 얼굴 특징에 미치는 엄청난 영향인데, 이것이 이 LoRA의 핵심 목적인 것 같습니다. 어쨌든, 이 LoRA의 강도에는 주의를 기울이세요. 예를 들어 원하는 민족성을 얻을 수 없다고 판단되면, 이 LoRA의 강도를 낮추는 것부터 시작하는 것이 좋습니다.
사용된 설정:
샘플러(Sampler): ER-SDE
스케줄러(Scheduler): power_shift
단계 수(Steps): 11 (dmd2 LoRA의 강도에 따라 825 사이이며, 저에게는 11단계에서 0.9입니다). CFG: 1 (단계 수에 따라 14입니다). SLG: CFG 1에서는 영향이 없지만 항상 켜기(always on)
해상도(Resolution): 저는 2~4 MP를 사용합니다. RTX 3090에서 2 MP로는 10초 미만 생성, 4 MP로는 약 20초가 걸립니다.
논의를 시작해 봅시다! 여러분들의 워크플로우를 듣고 저도 시도해 보고 싶습니다.
제출자: /u/AI_Enhancer [링크] [댓글]
