国产 5B 生图模型海外突然爆火，4 天超百万下载

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI

AI 生图越来越强了，但大家似乎也苦 "AI 味 " 久矣。

精致得有些过头的光影、光滑的皮肤、似曾相识的构图……不少 AI 图片虽然漂亮，却总能让人一眼就认出来。

最近，一款来自中国的开源生图模型，因为画面的自然感，在海外 AI 社区引起了一波讨论。

ComfyUI 社区的知名开发者 Ostris，就给出了一个有意思的猜测：如今越来越多模型开始使用 AI 生成图像进行训练，输出也逐渐带上了相似的 "ChatGPT 味 "。而这款模型选择从训练数据中剔除 AI 生成图像，或许正是它看起来不太一样的原因。

这款模型，就是由模思智能和 OpenMOSS 团队开源发布的 MOSS-Image。

GitHub 上收获 1.4k Stars，同时快速登顶 Hugging Face 文生图趋势榜，跻身全类别模型趋势榜前列。

△ Hugging Face 全模型 Trending 榜

△ Hugging Face 文生图模型 Trending 榜

更热闹的事情发生在开发者社区。

模型刚刚发布，开发者和创作者已经开始忙着制作各种衍生版本：8 步、4 步加速模型，INT8 量化、GGUF 版本，各种摄影、动漫风格 LoRA，以及新的 ComfyUI 工作流接连出现。

X、Reddit 平台上，也有不少开发者将它与 FLUX.3-klein、Krea2、Qwen Image 2.1 等模型放在一起比较，测试画面风格、人物细节、文字渲染和复杂构图。

那么，这款基于 5B 参数 DiT 主干的国产生图模型，究竟凭什么在短短几天内吸引这么多海外开发者？

海外开发者热议，FLUX.3-klein、Krea2 也被拉来同台比较

MOSS-Image 开源后，海外社区的反应相当迅速，除了前面提到的画面自然度，开发者们也开始从不同角度测试这款模型的生成能力。

有人关注它能否摆脱常见的 AI 画风，有人则尝试用更复杂的 Prompt 测试人物姿态、画面细节和风格一致性。

从动漫、插画到照片级写实，MOSS-Image 的风格多样性，也在社区开发者晒出的作品中得到了体现。

△图源：Reddit@Ok-Option-6683

△图源：Reddit@NoMouse9610

Reddit@COMPLOGICGADH

Reddit@NoMouse9610

Reddit@CutLongjumping8

另一位开发者 Wildminder 则特别关注 MOSS-Image 的布局控制能力。

通过 JSON Layout 与 Bounding Box，用户可以明确指定文字和物体在图像中的位置。这种对构图的控制方式，对于海报、电商图片等设计任务颇有实用价值。

另外，社区中还有不少开发者围绕日文文字渲染、复杂构图、长提示词生成，以及不同 LoRA 和推理参数下的生成效果展开测试。

从分享的结果来看，MOSS-Image 在这些场景下的表现也收获了不少积极评价，尤其是文字渲染、复杂指令遵循等方面的能力得到了开发者的认可。

△图源：X@ting_

Reddit 的 r/StableDiffusion 板块里，MOSS-Image 也成为近期讨论的最热门模型之一。

由 MOSS-Image 核心开发者发起的 AMA（Ask Me Anything）问答帖还获得了社区置顶推荐。核心开发者在帖中直接与社区成员交流，解答有关模型设计与使用的问题。

有帖子将它评价为 " 近期表现突出的 Base 模型 "，还有开发者由此联想到了当年的 SDXL（全称 Stable Diffusion XL，是 Stability AI 在 2023 年推出的一款开源权重的 AI 图像生成基础模型）。

更有意思的是，关于 MOSS-Image 与其他模型的比较很快就出现了，FLUX.3-klein、Krea2 等模型纷纷进入开发者的对照实验中。

有人使用相同 Prompt 比较画面构图和细节，有人专门测试复杂人物姿态，还有人关注写实质感、色彩与风格表现。

△可左右滑动查看

△截图来源：Reddit

不同测试也呈现了不同的观察结果。一些开发者肯定 MOSS-Image 的画面自然度和细节表现，也有人指出特定画风的稳定性仍有改进空间。

这些自发测试，为了解 MOSS-Image 在真实创作环境中的表现，提供了更多参考。

而从开发者讨论的重点来看，文字渲染和布局控制，尤其受到关注。

文字、排版布局、长 Prompt，MOSS-Image 这次重点解决了什么？

图像生成模型发展到今天，画质已经有了显著进步。但如果让 AI 直接制作一张包含复杂文字和排版的海报、电商图，仍然可能遇到不少麻烦。

文字写错、标题位置偏移、多个元素排列混乱，都是实际创作中常见的问题。

MOSS-Image 这次重点优化的，正是这些与设计任务密切相关的能力。

首先是中英文文字渲染。

MOSS-Image 针对密集文字生成进行了优化，能够处理较长的中英文文本，并尽可能保留换行等结构信息。在 Long Long Text Benchmark（LLTB）评测中，MOSS-Image 的 Mean-6 文本覆盖率达到 96.3%，位列参评开放权重模型第一。

这里的覆盖率衡量的是目标文本的呈现情况，并不等同于逐字正确率。不过，这项成绩仍然体现了模型在复杂文字生成任务中的竞争力。

X@ting_

Reddit@IcyPickle4540

接下来，是更受设计类应用关注的 Layout 控制。

以往使用文生图模型，用户通常需要通过自然语言描述画面的构图要求。例如让标题出现在左上方，人物站在右侧，产品放在画面中央，再安排背景元素和说明文字。要求一多，模型未必能完全按照预期组织画面。

MOSS-Image 提供了结构化 JSON Layout 输入。

开发者可以使用 "summary" 描述整体场景，通过 "items" 指定文字、物体及其视觉特征，再通过 "Bounding Box" 明确不同元素的位置和范围。这样一来，设计要求就可以转化为更明确的空间约束。

Reddit@/Nid_All

在 7Bench 布局控制评测中，MOSS-Image 取得了 0.88 的目标定位 mIoU 和 0.70 的布局 AUC。

在复杂设计任务上，MOSS-Image 同样展现出了不错的表现。

RLA 真实设计盲评显示，在只提供简短设计要求的测试条件下，MOSS-Image 的 Elo 点估计（point estimate）达到 1698.70，位列参评模型第二，仅次于 GPT Image 2。

而在使用统一增强提示词的另一组对照中，MOSS-Image 的 Elo 点估计进一步达到 1807.34，取得该组最高成绩，领先 ERNIE Image 和 SenseNova U1。

第三项能力，则是对复杂长 Prompt 的支持。MOSS-Image 支持最长 4096 tokens 的文本条件输入。

在一般文生图任务中，简单描述可能已经足够。但对于需要明确多个主体、空间关系、文字内容、镜头语言与视觉风格的复杂设计任务，更长的 Prompt 能够容纳更加细致的创作要求。结合结构化 Layout，开发者可以同时描述画面内容和空间关系，进一步提高生成过程的可控性。

为了让复杂 Prompt 更容易编写，OpenMOSS 还提供了 MOSS-Image Prompt Enhancer Skill，可以将简短的图像创意扩展为详细 Caption 或结构化 Layout 提示词。

文字、布局和长 Prompt 这三项能力，也构成了 MOSS-Image 比较鲜明的技术方向：让图像生成从自由创作进一步延伸到复杂、可控的视觉设计。

技术架构方面，MOSS-Image 采用从零预训练的单流扩散 Transformer 架构。

核心 DiT 主干规模为 5B 参数，结合冻结的 Qwen3.5-9B 文本编码器与 FLUX.2 VAE，将文本条件和图像潜变量组织到统一的生成框架中。其中，Qwen3.5-9B 负责提取文本特征，FLUX.2 VAE 处理图像潜变量，DiT 则承担扩散生成过程中的核心建模任务。

在训练数据处理上，团队还进行了去重与数据质量筛选，剔除 AI 生成图像，尽可能保留真实图像的多样性，并对水印、模糊等属性进行标注。

另外一个值得关注的技术细节是，根据 MOSS 团队的披露，MOSS-Image 采用了国产 PPU 算力平台进行模型训练。这为图像生成模型在不同算力架构上的训练与工程适配积累了实践经验。

开源仅数日，社区加速版、量化版和 LoRA 已经陆续出现

对于一个刚刚发布的开源模型来说，MOSS-Image 的社区二次开发速度也颇为值得关注。

开发者首先关注的是生成效率。

MOSS-Image 官方参考推理配置采用 50 步采样，而社区已经开始探索更少步数的生成方案。Lodestone 等开发者推出了 8 步 DMD 加速方案，Rapid-MOSS 则进一步尝试 4 步生成。

这些方案为需要批量生成图片、频繁尝试构图的创作者提供了新的选择。

另一批开发者则将注意力放在部署与推理优化上。

INT8 量化、GGUF 格式、MLX 权重，以及针对不同环境的推理适配陆续出现。有的方案侧重降低显存需求，有的尝试提升推理效率，还有的面向不同的本地设备与开发工具。

与此同时，社区也开始训练自己的 LoRA。从手机摄影、胶片颗粒，到水粉画、动漫人像、像素艺术，不同视觉风格的衍生模型已经开始出现，为 MOSS-Image 的可微调性提供了更多实际案例。

Reddit@FortranUA

除了 Diffusers Pipeline 和 ComfyUI 官方插件，SGLang 与 vLLM-Omni 也在 Day 0 完成了适配支持，为开发者提供不同的推理集成路径。Ostris AI Toolkit、sd-scripts 等工具也陆续开展适配，进一步拓展模型的微调与应用方式。

从图像生成、布局规划到后续编辑，围绕 MOSS-Image 的工作流正在逐渐丰富。这些项目仍处于开源早期阶段，部分方案尚在测试与优化中，但社区的参与速度已经相当可观。

目前，MOSS-Image API 也已正式上线。开发者无需自行部署模型，就可以直接调用图像生成能力，并集成到现有应用和工作流中。

同时，用户还可以通过模思智能推出的桌面端语音助手 MosMos，以语音交互的形式直接使用 MOSS-Image 开启创作；

以下是部分来自社区的 MOSS-Image 精选作品：

值得一提的是，就在 MOSS-Image 开源的 4 天前，模思智能 MOSS 刚刚宣布完成超 10 亿元 Pre-A 轮融资。

10 月 12 日的融资公告显示，本轮由华控基金领投，主要投资方包括国开科创、上海科创基金、新微资本、徐汇资本、追光硬科技创投、临港策源基金等，元禾控股、上海国投旗下上海科创集团、星连资本等老股东持续投资。模思智能将专注于全模态实时交互智能的研发与全球商业化落地，并继续推进 AI for AI 方向的探索。

除了这次备受关注的图像模型之外，仅 2026 年上半年，MOSS 就一口气发布了超过 20 个模型，覆盖语音、视觉理解等多个方向。

据量子位获悉，MOSS 近期还将陆续推出全双工实时交互系统 MOSS-Live，以及新一代语音合成模型 MOSS-TTS 2.0，进一步拓展全模态实时交互的能力。

从单一模型能力到交互系统，并在真实情境中真正发挥价值，让智能走进现实世界，将是接下来模思智能值得关注的方向。

项目地址：https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Image MOSS-Image API：https://platform.mosi.cn/ 模型权重： Base：https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base SFT：https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 技术报告：https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Image/blob/main/paper/MOSS_Image_Technical_Report.pdf 桌面端语音助手 MosMos：mosmos.io

* 本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

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