#MossImage huggingface.co/lodestones/Kromoss - Kromoss: файнтюн MOSS-Image-Base в 1024px, чинит мыльность, энкодер Qwen3.5-9B + FLUX.2 VAE. В комплекте 8-шаговая турбо LoRA github.com/Rkkss/ComfyUI-Spectrum-MOSS - Spectrum для MOSS: «auto»-нода после модели. Тестировалось без турбо — приятный результат от 12 шагов на 1.3Mpx (1168px) за ~30 сек на 3060 12Gb. Kitchen Attention на MOSS скорости не помогает #optimization huggingface.co/akhaliq/MOSS-Image-SFT-4-steps - 4-шаговая турбо LoRA для MOSS, вышла v2. Первая версия упрощала композицию #LoRA #slider huggingface.co/axiomofmind/Moss-image-gouache-lora - гуашь: винтажные рисованные иллюстрации и постеры huggingface.co/axiomofmind/Moss-image-psychedelic-lora - психоделика: насыщенный неон, сюрреальные сюжеты, графичные формы huggingface.co/Danrisi/nicegirls_v2_moss - nicegirls_v2 порт под MOSS, на низкой силе дает разнообразие лиц github.com/HyperGAN/moss-image-sliders - слайдеры теплых/холодных тонов civitai.com/models/3010015/moss-lighting-slider и huggingface.co/Playtime-AI/Moss-Image-Age_Slider - базовые слайдеры освещения и возраста #comfyui github.com/levzzz5154/ComfyUI-MOSS-PromptWeight - вес фразы в промпте: Qwen3.5 игнорирует обычные (word:1.2)-веса, нода применяет их внутри attention. Пример: (red hat:-1), (yellow flowers:1.5) #prompting github.com/b4ldur/ComfyUI-MOSS-BBox1000 - конвертер BBox-раскладки 0–1000 для MOSS, независимый от разрешения. Ранняя версия ломалась на других разрешениях github.com/xb1n0ry/ComfyUI-MOSS-Prompt-Enhancer - энхансер промптов: простой промпт → расширенное описание → JSON-макет с боксами → скомпилированный MOSS-промпт (компилятор из официального скилла). Есть caption-режим без боксов. Рекомендуется Qwen 3.8 27B Q4, 9B сойдёт huggingface.co/mdevoz/qwen3.5_9b_ultra_uncensored_heretic_int8_convrot - абляция промпт-апсемплера MOSS (int8convrot). Оригинал: huggingface.co/llmfan46/Qwen3.5-9B-ultra-uncensored-heretic #uncensored github.com/spooky-local/MOSS-Layout-Editor - редактор раскладки: рисовать/двигать боксы, подписи регионов и рендеримый текст github.com/0Printemps0/ComfyUI-MOSSLayout - второй визуальный редактор раскладки, форк ComfyUI-IdeogramHelper huggingface.co/sorryhyun/moss-image-colorize - MOSS как раскрашиватель лайнарта: вход через vision-башню Qwen3.5 и как VAE-латент в DiT. Сохраняет линию, лица, надписи. Ноды img2img: github.com/sorryhyun/ComfyUI-MOSS-i2i #controlnet huggingface.co/darask0/MOSS-Image-color-depth-control - контрол-адаптер по карте цвет-регионов и карте глубины. ComfyUI-реализации пока нет civitai.com/models/3010285/moss-color-and-depth-control - модел-патч к цвето/глубина-контролю MOSS — вместе работают как простой ControlNet. Воркфлоу на civitai.red ——— huggingface.co/MATLOWAI/MOSS-Image-SFT-DeBand-int8 - SFT с вшитым фиксом вертикальных цветных полос (de-banding), int8 github.com/shootthesound/Fizgig/releases/tag/v8.5.0 - Fizgig 8.5: поддержка MOSS для LoRA и слайдеров. Тренируется легко и быстро, хватит 12Gb. Совет автора: res_multistep + simple лучше euler. Spectrum при этом не ломается #finetuning

Борис Черни, создатель Claude Code, довольно самоуверенно говорит: не тратьте время на маленькие модели и fine-tuning - более универсальная фронтир-модель всё равно победит, а ваши 10–20% выигрыша от оптимизации смоет следующим релизом. Пока траектория действительно такая. Но есть и встречное движение: open-weight модели набирают силу, а часть компаний принципиально не готова отдавать свой контекст наружу. Например, одна крупная фармкомпания среди наших клиентов до сих пор вообще не разрешает использовать внешние AI-инструменты. Поэтому я бы пока не хоронил ни маленькие модели, ни fine-tuning. Чем ценнее корпоративное знание, тем логичнее держать модель рядом с данными, внутри контура компании. @maxvotek | linkedin | substack

Короче, у нас за более чем десятилетнюю карьеру клоунов в интернете сохранилось примерно сотня сценариев с ютуба, а так же больше тысячи рекламных постов в телеге. Эксперты в каментах, ставлю вам амбициозную задачу — спрогнозировать, че будет, если мы возьмем какую-нибудь тупую модельку и сделаем на ее основе цифровой слепок сознания ехтримсоде. Ведь всегда приятно поболтать с кем-то таким же умным как ты. Че как лучше к решению задачки подойти, какую модельку брать за базовую, как подготовить данные (тупо простыню текста скидывать или мутить чето типа [инструкция -> вывод])? Я заколебался писать рекламу руками, хочу чтобы за меня делал это нейроехтримкод. А обычные модели не могут в достаточной степени подражать нашему стилю писанины.