MOSS-Image-Edit-HQ

MOSS-Image-Edit-HQ 更新到 armV4，基于 MOSS-Image-SFT 训练，属于非官方社区项目，目标对标 chinoll/Moss-Image-Edit；本次版本核心新增掩码损失、保留契约机制，解决v3版本存在整图色彩、饱和度漂移问题，强化面部编辑效果。

数据集合计4644条样本，覆盖移除、面部修改、环境风格改写三大类编辑任务，搭配编辑掩码与 inverted_mask_prior 机制，未被编辑区域可以稳住原图色彩，减少全局跑偏。在同一批对照测试集中，armV4 在全部样例上持平或优于 chinoll 方案，补齐v3面部编辑短板。

权重文件两种格式

1. armV4.safetensors：ai-toolkit PEFT格式，适配新版ComfyUI原生MOSS-Image Edit支持（PR #17296），直接丢进 loras 目录；
2. armV4-moss-edit-lora.safetensors：插件专用 moss-edit-lora 格式，给 Chenkin-x 的 ComfyUI-Moss-Image-Edit 节点加载，放到 model_patches。

ComfyUI 两套使用方案

✅ 方案A（原生支持，推荐）

ComfyUI 更新至 0.42.1+（nightly/master），内置MOSS-Image Edit模板；使用 Text Encode MOSS-Image Edit 节点，edit_format 设置为 ai-toolkit，参考图会自动缩放到≤384×384。推荐参数：Euler、50步、CFG=3、SLG层22。

✅ 方案B（第三方插件）

安装 ComfyUI-Moss-Image-Edit，ComfyUI版本≥0.42.3；提供单参考、最多4图多参考两套现成工作流。推荐采样 shift 5.0，CFG 3.0，编辑力度不足时上调至3.5~4。

版本迭代路线

• v1：身份保留能力弱，被chinoll拉开差距
• v2（armV2-lo）：OmniEdit数据集，后续被v3替代
• v3（armV3）：ConceptEdit-12M过滤数据集，6000条样本，存在饱和度漂移缺陷
• v4（armV4）：增加掩码损失约束，锁定非编辑区域像素，面部编辑能力补齐，当前首选版本

重要限制与FAQ

• 显存门槛高：BF16完整运行大约需要20GB以上显存，6G显存无法跑通；INT8/ConvRot量化版本可以降低显存，但不在官方验证范围内
• 训练基座固定为 MOSS-Image-SFT，MOSS-Image-Base、Kromoss 兼容性未验证
• 强项：局部修改、光影重调、曝光修复，在不改动主体人物的前提下更换环境光照效果很好

训练与转换细节

训练脚本基于 ostris/ai-toolkit，文本编码器全程冻结；chinoll 和本项目的LoRA权重存储结构不一样，仓库附带双向转换脚本，支持 qkv 融合/拆分互转。训练时过滤大幅度改动样本，只保留局部编辑，环境风格类全局调色任务单独放行。