ComfyUIで導入し、高速化LoRAで生成時間を短縮
導入は容易で、最新のComfyUIのテンプレートからMossと検索するだけで見つかります。ただし、基本設定はBaseモデルです。Moss-Imageは、Baseモデルと調整済みのSFTモデルの2種類が存在しますが、通常の画像生成では、追加学習によって出力を調整したSFTモデルをお勧めします。また、基本的には50ステップ(ステップは画像を段階的に生成する処理の回数)が前提となっています。そのため、生成にはかなり時間がかかり、筆者のA6000環境(RTX 3090程度に相当)では1536×1024の画像を生成すると、1枚につき約1分半~2分待つ必要がありました。
しかし、すぐに8ステップでの生成を可能にする高速化LoRA「lodestones MOSS Image SFT 8steps dmd latest.safetensors」が登場しました。これを組み込むだけで、生成時間はかなり短くなります。筆者の環境では1枚20秒程度で生成できます。ただし、弱点もあり、色あせたり、画像や文字が崩れたりする傾向が高まります。筆者が防止策を試したところ、16ステップに増やすと、生成時間は10秒程度長くなりますが、崩れにくくなりました。
作例と同じプロンプトとシード値を使っていますが、8ステップでは色味が薄かったり、「アスキー旅行」が「アスキン旅行」になるなど、文字の一部が崩れています。しかし、16ステップでは画像の品質は50ステップほどではないにせよ、品質はかなり向上しています。普段の利用では高速化LoRAを適用し、16ステップで生成することをお勧めします。
様々な複雑な条件を反映した画像を生成できるのが特徴で、広告用の画像を作成したり、幅広い年齢層の人物を複数描いたり、テキストの指定をかなり自由に反映したりできるなど、NanoBananaやGPT-Imageといったマルチモーダル型の画像AIに匹敵するかなり幅広い表現能力を持っていることがわかります。以下の作例は「Claude Opus 5.5」に作成させたプロンプトで、ComfyUIを通じてMoss-Imageで生成したものです。
ちなみに、プロンプトを処理するテキストエンコーダーにはAlibabaのQwen系(Qwen3.5-9B)を採用していることもあり、日本語のプロンプトも認識します。
また、筆者が確認した限りでは、アダルト系はヌードまでは生成できますが、それ以上に露骨なものの生成はうまくいかず、そもそも学習データに含まれていない可能性が高そうです。
漫画も作成可能です。かなり細かい指示にも応じるため、漫画を作らせることもできます。ただし、そのプロンプトは非常に複雑になるため、人間が手作業で書くのは不可能に近く、LLMと共同で作成することをお勧めします。参考までに、記事の最後に、1ページ目のプロンプトを掲載しておきます。これをAIに読ませて、自由に改造して利用してください。
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