[enhancement]: Support moss image
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- ai, machine-learning
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- TypeScript
- Stelle
- 28.8k
- Fork
- 3.1k
- Merge medio
- 3g 2h
- PR unite (30g)
- 150
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Nessuna guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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