closerAI-MOSS-Poster:海报设计节点

closerAIMOSSPOSTER STUDIO · 使用手册 v0.6

COMFYUI · 安装 / 操作 / 排错

把需求,
变成一张海报。从这里开始。

在一个节点里选模板、写文案、拖拽布局,再交给 MOSS 生成。你可以亲自设计,也可以按需开启大模型,让它先为你规划方案。

开始前,了解这三件事

01 / 本地生图需要 MOSS 模型资源
02 / LLM 可选手动设计无需 API
03 / Key 临时使用重启后重新填写
closerAI MOSS 海报节点实际工作流:左侧填写需求,中间编辑布局,右侧预览生成的咖啡促销海报
实际工作流示例 · 截图来自开发过程,部分界面文案可能与当前版本不同;具体功能以本手册为准。
01

安装好节点,再打开工作流

节点安装包不包含模型权重。模型放置方式见下一节。

  1. 解压节点安装包,将其中的 closerAI-MOSS-Poster 文件夹放入 ComfyUI 的 custom_nodes 目录。避免多套一层同名文件夹。
  2. 使用运行 ComfyUI 的同一个 Python 环境安装 requirements.txt。整合包请使用整合包自带的 Python。
  3. 保存当前工作流,重启 ComfyUI,再在网页按 Ctrl + F5 强制刷新。
  4. 导入节点包 examples 里的 04_MOSS_节点内可视化海报.json,选择本机已有的模型文件。
  5. 或在节点搜索中输入 closerAI,找到 closerAI · MOSS 节点内海报设计。节点分类为 closerAI/MOSS海报。
ComfyUI/
└─ custom_nodes/
   └─ closerAI-MOSS-Poster/
      ├─ __init__.py
      ├─ campaign.py
      ├─ requirements.txt
      ├─ web/
      └─ examples/
依赖安装命令怎么写?

在 ComfyUI 根目录打开终端,普通 Python 环境使用 python -m pip install -r custom_nodes/closerAI-MOSS-Poster/requirements.txt。如果整合包的 Python 位于根目录 python 文件夹内,PowerShell 使用 .\python\python.exe -m pip install -r .\custom_nodes\closerAI-MOSS-Poster\requirements.txt。官方便携版的 Python 位置不同,请替换成实际路径。主要依赖为 Pillow 与 fonttools。

更新已有安装先保存工作流,再更新同一文件夹中的节点文件。请只保留一个有效安装目录,避免同时加载旧的 ComfyUI-MOSS-Poster 与新的 closerAI-MOSS-Poster。已有工作流的节点类型保持兼容。
02

四类模型资源,各就各位

以下是示例工作流的文件名。不同版本文件名可能不同,请在加载器里选中实际文件。

资源放置目录示例文件 / 设置
MOSS 生成模型ComfyUI/models/diffusion_models/moss_image_sft_int8_convrot.safetensors
文本编码器ComfyUI/models/text_encoders/qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors
CLIP 类型选择 moss_image
VAEComfyUI/models/vae/flux2-vae.safetensors
四步加速 LoRAComfyUI/models/loras/moss_image_sft_4step_v2.0.safetensors

示例工作流默认参数

四步 LoRA · 4 步 / CFG 1
采样器 Euler,调度器 simple。先用默认组合完成首张测试,再逐步调整。

先从较小尺寸开始

显存较紧张时,优先试 768 × 768。另有 1024 × 1024、832 × 1216 和 1216 × 832。可用尺寸还受显存、模型版本和提示词长度影响。

步数和 LoRA 要配套修改节点中的步数不会自动切换两步、四步或其他加速 LoRA。此处的 4 步 / CFG 1 针对示例四步组合,不应直接套用到所有 MOSS 模型。
03

想自己排,或让 LLM 先来

“模板 / 自定义空白”决定起点;“启用大模型自动设计”决定是否使用第三方 LLM。

手动模式 · 无需 API

按你的想法设计

  1. 关闭「启用大模型自动设计」。
  2. 选择模板,或切换到自定义空白。
  3. 填写真实文案,添加文字区、图片区,调整位置与样式。
  4. 确认步数与 CFG,点击「生成海报」。

关闭开关时,即使连接了「需求描述」输入,也按当前画布生成,不调用 LLM。

LLM 模式 · 需要配置 API

先得到一套设计方案

  1. 先填写 API 地址、模型名与临时 Key,提交配置。
  2. 填写设计需求,再开启「启用大模型自动设计」。已有需求时,开启开关会触发规划。
  3. 修改需求后,点击「根据需求重新设计(调用 LLM)」。
  4. 查看回填画布的方案,可继续微调,再生成海报。

「撤销本次设计」可恢复调用前的方案。LLM 负责规划,MOSS 负责生成图片。

STEP 01写清需求与文案
STEP 02LLM 重新规划布局
STEP 03画布预览与微调
STEP 04MOSS 生成与校对

一段可以直接参考的需求

制作一张竖版咖啡促销海报。
画面:一位中国女性在咖啡馆手持拿铁,自然窗光。
只显示以下文案:醇香咖啡、日常价 29.9/杯、团购价 19.9。
风格:温暖、简洁,以团购价格为视觉重点。
不要添加品牌名、日期、地址或额外宣传语。

文案是观众需要读到的内容;人物、风格、字体和构图属于设计要求。写明“只显示以下文案”,更容易控制输出。

04

在节点里,直接调整画布

预览用于表达布局意图,最终画面由 MOSS 生成。

你要做什么怎么操作
选择起点模板模式提供 16 个设计方向;自定义空白用于自由布局。
添加文字或图片区域框选前选择区域类型,再拖出线框;也可点击「+文字区」「+图片区」。图片区是生成内容的区域描述。
改文案与字体选中文字区域,在编辑面板修改文字、字体方向、大小比例、颜色和对齐。
移动或缩放拖动区域移动位置,拖动区域调整手柄改变大小;也可使用位置微调。
删除或重做布局使用「删除选区」移除选中的自定义区域;「清空区域」清空自定义区域,不等同于清除全部模板内容。
管理参考图整体与自定义图片区可上传参考图,支持缩略图、点击放大和移除。移除只是解除引用,不删除 input 中的文件。
查看与保存「上次成品」查看最近生成图,结果保存到 ComfyUI/output/MOSS_Campaign_*.png;另存工作流保留可编辑设计。
当前版本的图片与区域功能参考图目前用于预览和管理,尚未接入 LLM 看图或 MOSS 图像条件。调整区域后会重新生成整张海报;本节点尚未实现遮罩局部修补、区域外像素锁定或图片内容复刻。字体选择也是生成指导,无法保证与本地字体逐像素一致。
05

API 配置简单,Key 只临时使用

手动模式不需要填写。智能设计使用兼容 OpenAI Chat Completions 的第三方服务。

  1. 展开左侧「大模型设计 API」。
  2. 输入接口地址,例如 https://你的服务商地址/v1,也支持完整的 /chat/completions 地址。
  3. 填写服务商提供的准确模型名。
  4. 在密码框输入 API Key,点击「保存地址与模型(Key 仅内存)」。
  5. 回到设计需求,开启 LLM 并执行重新设计。

密钥不会写入本地文件

Key 仅保留在当前 ComfyUI 进程内存,不进入工作流;提交成功后输入框清空。

地址与模型名可保存到本地。重启 ComfyUI 后,需要重新输入 Key。这是临时密钥机制的正常表现。

调用时,需求与当前设计文案会发给配置的服务商;当前不会发送参考图内容。

外部「需求描述」输入与节点内按钮有什么区别?

节点内按钮用于先规划、先看画布、再微调。连接外部「需求描述」后,在 LLM 开关开启时,执行节点会根据该输入重新规划整张海报,完成后回填画布。希望保留手动微调结果时,可断开外部输入,按当前画布生成。旧工作流首次打开时请明确检查开关状态。

06

遇到问题,从这里排查

先检查安装、模型、开关与参数,再调整设计。

搜索不到 closerAI 节点,或出现红色缺失节点?

检查目录是否多嵌套一层,以及是否安装依赖。确保 ComfyUI 版本支持 MOSS 模型,再重启服务并 Ctrl+F5。仍有问题时查看启动日志中的导入错误。仅刷新网页不会重新注册 Python 节点。

找不到模型,或 CLIP 里没有 moss_image?

核对模型文件夹与加载器选择。文本编码器、生成模型、VAE 与 LoRA 分别放入对应目录。CLIP 类型缺失通常需要更新到支持 MOSS 的 ComfyUI;仅更新本插件无法给核心增加模型架构支持。

勾选 LLM 后,为什么没有成功重新布局?

先保存接口地址、模型名和临时 Key,再填写需求并点击重新设计。查看节点底部错误提示。HTTP 401/403 通常与认证或权限有关,404 需核对地址与模型路由,429 需检查额度或频率。不同服务商需以其实际错误定义为准。

海报出现“字号、字体、加粗”等设计说明?

先更新节点,重新调用一次 LLM,检查画布文字层并删除旧方案中的说明文字。新版会约束 LLM 并过滤明显的设计说明,但不能保证生成模型永不误绘文字。需求中清楚列出可见文案;价格、日期和汉字在出图后仍需校对。

显存不足、生成慢,怎么办?

先用 768 × 768、缩短文案,确认模型与加速 LoRA 配套,检查其他任务是否占用显存。耗时取决于硬件、显存调度和模型精度。增加步数不一定能解决错字,也不能保证四步 LoRA 在任意步数下都有更好结果。

上传参考图,为什么没有照着图片生成?

当前上传功能用于预览与管理,尚未将图片编码接入生成,也未发送给 LLM。模型不会仅通过图片文件名理解图片。请在图片区描述主体;需要保留原图并局部修改的任务,要使用单独的 Inpainting 工作流。

生成后,布局和字体为什么与预览不完全一致?

画布转换成 MOSS Layout 的文字与坐标指引,最终由模型生成整张图。它不是精确排版导出器。需要严格复刻字号、字距或逐字准确时,应在出图后继续进行专业排版和校对。

换机器时,需要带上什么?

同时迁移节点、兼容的 ComfyUI 环境、模型与工作流。工作流中的参考路径需要配套图片文件。API Key 不在迁移文件中,到新环境后重新填写。

closerAI · MOSS Poster Studio节点 v0.6 使用说明 · 2026.10 · 生成后请核对文案与价格

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