[enhancement]: Support moss image
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- ai, machine-learning
Línea de trabajo
Read the MOSS-Image project page linked in the issue to understand the model family, its JSON layout prompts, and the shared Diffusers pipeline. Then inspect InvokeAI’s existing model integration entry points and tests to identify where support belongs. Done means MOSS-Image can be used through the relevant integration with its stated prompt and layout capabilities covered.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is there an existing issue for this?
- I have searched the existing issues
Contact Details
No response
What should this feature add?
https://openmoss.ai/MOSS-Image/
MOSS-Image is a text-to-image model family from OpenMOSS, comprising a base model and a curated-data fine-tuned model. In addition to natural-language prompts, MOSS-Image supports native text-driven layout generation: objects, rendered text, and their spatial positions can be specified in a JSON prompt. The family combines a compact 5B backbone, prompts of up to 4K tokens, strong text rendering, and versatile anime and photorealistic styles. Python and Gradio interfaces use a shared Diffusers pipeline.
Layout control, strong text rendering, prompts of up to 4K tokens, anime and photorealistic styles, and a 5B backbone designed for efficient generation and fine-tuning. Training uses heterogeneous GPU platforms.
Alternatives
No response
Additional Content
No response
- Lenguaje dominante
- TypeScript
- Estrellas
- 28.8k
- Forks
- 3.1k
- Merge medio
- 3 d 2 h
- PR fusionados (30 d)
- 150
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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