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【closerAI ComfyUI】开源最强中文选手：MOSS-Image，一个写“中文字”超强，且胜任“文字多、布局复杂”的设计任务，中文海报、知识卡片和信息图等统统拿下！
大家好，我是Jimmy。
flux3-image-klein开源过半而中道崩殂。前天刚开源，由于comfyUI的工作流出错问题，它们又修了一天多时间，之后发布了更新优化后的工作流版本。但实际效果仍然不及预期。
我也跑过了。嗯，它是一定要使用qwen3.5_9b_flux3_prompt_upsampler_int8_convrot.safetensors 来进行提示词升频且建议跑满50步才能达到最优效果的。个人感觉flux3-image-klein不是flux3系列的全部实力，它的图像生成一般但图像编辑能力却非常出众。但在免费与商业化之间，为了维持企业正常运行的情况下开源了klein版本，我觉得也是不错的了，毕竟可持续发展才能让企业得以生存，不然全部家底掏空就失去了核心竞争力。
在这场开源争流的游戏中，半路杀出了个程咬金，一个中文能力超强的文生图模型：OpenMOSS 的MOSS-Image系列。
一、MOSS-Image
MOSS-Image-Base 是 OpenMOSS 的MOSS-Image系列中的基础文本到图像模型。它支持自然语言提示、标签序列和 JSON 布局，用于控制文本位置和对象排列。
项目地址：https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base
MOSS-Image最值得关注的是它能胜任“文字多、布局复杂”的设计任务，例如中文海报、知识卡片和信息图。
在图像生成方面，能生成100~200像素的图像，虽跟目前主流开源模型在分辨率上与美感上有差距，但胜成中文能力强，生成速度快。有SDXL的影子。
它的base 与 SFT版本对比：
| 对比 | MOSS-Image-Base | MOSS-Image-SFT |
|---|---|---|
| 训练阶段 | 预训练基础模型，官方称未做后训练 | 在 Base 上用精选数据做监督微调 |
| 定位 | 保留通用基础能力，供社区继续训练 | 改善直接使用时的生成效果 |
| 官方展示差异 | 能生成复杂文字和布局 | 示例中文字分组更清楚、白板排布更有条理 |
| 输入能力 | 自然语言、标签、JSON 布局 | 相同 |
| 模型架构 | 5B 生图主干＋文本编码器＋VAE | 相同 |
| 推理设置 | 默认 50 步、CFG 3、Shift 5 | 相同 |
| 速度与显存 | 同条件下应基本相近 | 没有因 SFT 自动变快或变小 |
| 许可证 | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
所以在只是生图的情况下，直接选择MOSS-Image-SFT版本。
项目地址：https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT
社区目前已出4步lora。直接下载使用即可：
在comfyUI中使用更为简便。以下是closerAI-moss-image-4步加速LORA文生图工作流1019工作流：
在使用上已经是非常简便，标准的基础工作流样式。
生成效果如下：
文字排版比较出众：
用moss-image做长文本的设计图，非常棒，特别是中文。
有了加速LORA，可以直接导出API工作流，可以在我们的closerAI flowStudioPro中使用：
在画布中，添加图像生成节点，输入提示词，设置尺寸，选择comfyUI工作流：
结论：
Moss-image整体表现优秀，特别是中文方面。
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原文地址：https://aigc.douyoubuy.cn/2026/10/18/422313/
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我在RH上也生成了应用，可以直接在上面体验下
本地算力不够怎么办？
如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验
runninghub.cn
flux3_klein文生图应用体验地址：https://www.runninghub.cn/ai-detail/2111016340092968962
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>/ 作者：JimmyMo
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