5B 文生图模型,强在图内文字渲染与排版控制
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Fork151
Issue28
语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
MOSS-Image 是 OpenMOSS 团队开源的 5B 参数文生图基础模型(DiT 架构),主打三点:图内文字渲染准确、可控制文字和视觉元素的排版布局、支持长达 4K token 的长提示词,风格覆盖二次元到写实照片。它提供 Base 和 SFT 两个权重版本,SGLang、vLLM-Omni、ComfyUI 都已支持,也接入了 MOSI API 平台,社区还出了支持 6GB 显存 LoRA 训练的 KohakuMossTrainer。典型场景是做海报、电商主图、带文案的营销素材——这类需求里文字排版和字形准确性往往是文生图模型的硬伤,而它正是冲着这个痛点来的。值得看的人:做图像生成产品或 AIGC 应用的算法与工程团队、需要批量产出带字视觉内容的设计师和运营、以及想在垂直领域微调文生图模型的研究者;如果你的工作和图像生成无关,这个项目可以跳过。
上手成本:中
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话题标签
controllable-generationfoundation-modelsimage-generationtext-renderingtext-to-image
仓库信息
| License | Apache-2.0 |
| 创建时间 | 2026-10-16 |
| 最后推送 | 2 天前 |
| 热度分 | 94.0 |