MOSS-Image 加速：有没有 Turbo 版

MATLOWAI 把 lodestones 的 8 步 DMD LoRA（强度 0.35）和 SFT 色条修复合并成一个 int8 模型，加载方式和官方文件一样。

1. 下载 moss_image_sft_deband_fast_dmd035_int8_convrot.safetensors（5.4 GB），放进 ComfyUI/models/diffusion_models/。
2. 按模型说明页的搭配，文本编码器用 qwen3.5_9b_int8_convrot.safetensors，VAE 用完整版 flux2-vae.safetensors。
3. 在 Load Diffusion Model 里选这个新文件，步数设为 10；或者直接拖入说明页提供的 moss_deband_int8.json 工作流，采样参数都已设好。

同一个仓库还有不带加速的 DeBand 和 DeBand+，用 25 步。

lodestones 把 SFT 从带 CFG 的 50 步蒸馏到不带 CFG 的 8 步；darask0 在它的基础上又训练了 4 步适配器。两者都要通过 darask0 的 rapid-moss 节点运行，它用的是适配器训练时的采样方式。

1. 把 darask0 Hugging Face 仓库里的 comfyui/rapid-moss 文件夹复制到 ComfyUI/custom_nodes/rapid-moss/，重启 ComfyUI。
2. 每个适配器的三个文件（lora.safetensors、time_embedding.safetensors、dataspace.safetensors）各放一个文件夹，统一放在 ComfyUI/models/rapid_moss/ 下。lodestones 的 8 步版要把 lora_latest.safetensors 改名为 lora.safetensors。
3. 载入示例工作流 rapid-moss-4step-native.json。它用核心加载节点：Load Diffusion Model 选 moss_image_sft_bf16.safetensors，Load CLIP 选 Qwen3.5-9B 文本编码器（类型 moss_image），Load VAE 选 FLUX.2 VAE。
4. 尺寸保持在 100 万像素左右：1024×1024、1216×832、832×1216、1344×768 或 768×1344。尺寸再大，画面会碎成很多重复的小主体；提示词写详细一些会好一点。

ComfyUI/
├── custom_nodes/
│   └── rapid-moss/
└── models/
    └── rapid_moss/
        ├── rapid-moss-4step/
        │   ├── lora.safetensors
        │   ├── time_embedding.safetensors
        │   └── dataspace.safetensors
        └── lodestones-8step-latest/
            └── (the same three files)

• lodestones 的说明页写着它的 LoRA 也能用 ComfyUI 普通的 LoRA 加载器（强度 1，lora_latest 用 0.7）。但 darask0 发现，核心节点 LoraLoaderModelOnly 会把这类 fp32 适配器叠加到 bf16 权重上，改动量的误差达 81%：能出图，但不是适配器训练出来的效果。要跑 4—8 步，请用 rapid-moss 节点。
• 出噪点、黑图，或报错「ModuleDict … has no attribute q」：更新 rapid-moss 节点，新版已经支持 Comfy-Org 那种 q/k/v 合并存储的模型文件。旧的预设工作流则要改用 q/k/v 分开存储的 SFT 文件（10.2 GB，MATLOWAI 或 nynxz 提供）。

ComfyUI-Spectrum-MOSS 根据前面几步的结果预测一部分计算，不再每一步都完整计算。默认设置下快约 2—2.5 倍，模型、采样器和步数都不用改。默认值偏向保画质，想更快可以调大 max_consecutive_forecasts。

• 两个节点：Manual 手动指定预测的步数；Adaptive 按误差估计自动选择，仍是实验性的。
• 作者演示了 OpenMOSS 推荐的 50 步 Euler + sgm_uniform，和模板的 25 步 er_sde + simple；其他采样器可能跑不好。
• 用了跳层引导时，把它的起止设为 0 和 1：只覆盖一段的话，能预测的步数会变少。
• 许可证：GPL-3.0。

OpenMOSS 用户指南的原话是：「We are actively working on few-step distillation methods such as DMD. Stay tuned.」（我们正在做 DMD 等少步数蒸馏，敬请期待。）截至 2026-10-22 没有给出时间。