Moss-image 上手后体验出色:与 krea 2 同提示词对比效果更佳
用户实测 Moss-image 文本生成图像,初期效果不如 krea 2,熟悉操作后表现明显提升。用相同提示词对比,Moss 常给出更贴合预期的结果。
用户实测 Moss-image 文本生成图像,初期效果不如 krea 2,熟悉操作后表现明显提升。用相同提示词对比,Moss 常给出更贴合预期的结果。
有用户称 Moss 是新的 SDXL:模型相对轻量、零审查,且极易训练,在同等规模下基础能力出色。该用户称 Moss 是许久以来首个未被 RL 过度调教成“1girl standing realistic”风格的模型,并看好其后续微调模型。
同一提示词、同一种子下对比 Moss 与 Krea2 的复杂姿态生成效果:Moss 在部分种子上表现更好,但整体不如 Krea。
一位从业超 10 年的视觉艺术家发布 2026/27 作品集,展示结合 ComfyUI、Midjourney、Photoshop、Blender 和 Nano Banana 的混合工作流。作品涵盖科幻、暗黑奇幻、汽车与产品可视化,包括静态图像和电影感序列。作者表示仍在探索最佳工作流,并愿意与社区讨论。
一位用户用同一提示词在 3 MP 分辨率下对比多个 DiT 图像模型后认为,5B 级通用图像模型妥协过多,12–16B 才是甜点区间,9–10B 已接近下限。其测试中 FLUX 2 Klein 9B 的图像质量几乎全面优于 FLUX 3 Klein,并主张通过 4-bit 量化提升可及性,Krea 2 的 INT4 DiT 加 INT4 文本编码器可在 8 GB GPU 上运行。
用户实测显示,Flux3 在高保真构图结合单图风格迁移上优于更松散的 Flux2 9B,且速度快 4-5 倍,可批量换 seed 迭代。测试中两模型共用 VAE、提示词和图像,步数均为 16,Flux3 使用默认 edit 工作流并接入简化版 Flux2 工作流。作者认为 Flux3 的提示词扩展器本身实用性强于普通 Qwen VL 模型,但 Flux2 在风格化上常更突出。
用户评价 Moss 是目前最好的基础模型,称其开箱即用就能完成 Krea 2 即使加 LoRA 也难以处理的任务,并认为它像 SDXL 2,且训练数据包含未审查图像。该帖认为对基础模型而言这一点意义重大,后续微调版本值得期待。
Kris Kashtanova 回应“AI slop”批评时表示,AI 曾连五根手指都画不对,而现在的生成效果已大不相同,且发展才刚开始。她随文附上一条链接展示当前 AI 生成内容。
有用户称 MOSS 是其用过最容易通过更换 seed 值生成新面孔的模型。该用户表示,在固定人物某些基础特征后,MOSS 换脸比其它模型和方法更省事,并向社区询问还有哪些模型和方法同样易于在固定基础特征后改变面孔。
Reddit r/StableDiffusion 用户发起讨论,征集过去一年最佳开源 AI 模型及配套设置/LoRA,重点面向 6GB 到 24GB 显存用户。分类涵盖图生视频、视频编辑、T2I、图像编辑,另涉及 3D 视频、声音克隆/TTS、转写模型(提到 Qwen 3 ASR 优于 Whisper)和不超过 24GB 显存的 Agentic LLM/翻译模型。
Flux 3 的审查极为严格,严格到会破坏生成图像的解剖结构;Moss 则几乎不做审查,无需 LoRA 就能生成任何内容。两者在内容限制上处于完全相反的两端。
MOSS-Image 搭配 turbo LoRA,用 8 steps、1 cfg、euler/simple 采样即可出图,用户实测认为这款小模型题材多样、能覆盖不少不同内容。其人体结构表现被评价为明显好于部分其他模型。
Flux 3 Image Klein 发布后,有用户发帖询问是否还对 Flux 3 Video 抱有期待,并坦言自己现在有些担忧。帖子未给出 Flux 3 Video 的具体进展或发布时间。
Reddit 用户称 Flux.2 Klein 9B 在各项测试中均优于 Flux.3 Klein,并直言 F3K 在放大、T2I、纹理升级、NSFW、SFW、动漫等场景下表现都很差。该用户表示已尝试多种用途,最终结论是 F3K 全面不如前代。
有用户称已在 API 上使用 Ideogram 4.5,图像编辑效果非常干净,未出现漂移或质量损失,对提示词的理解也相当到位,并猜测该模型参数量不小。目前 Ideogram 4.5 尚未正式发布,仅有这一使用体验反馈。
摄影师 /u/herbertseabra 实测发现 FLUX.3 Klein 在图像生成上表现平平,但在保持一致性、姿态和机位的高分辨率修图任务上近乎完美,而 FLUX.2 Klein 和 Qwen 2.1 在高分辨率修图上较为吃力。
选题角度:摄影师用 RTX 5090 实测 FLUX.3 Klein 在 3000×4000 高分辨率下的一致性修图,可对比它与 FLUX.2 Klein、Qwen 2.1 的编辑差异。
一位 ComfyUI 用户称 Qwen2.1 在文生图(T2I)工作流中表现不错,虽放大后细节仍不完美,但已找到推进细节的方法。该用户计划接下来在 Photoshop 中处理,再用图生图(I2I)进一步增强。
Reddit 用户发帖力荐 Kroma,称其是目前最好的图像模型,各方面表现都很出色却未获足够关注。该用户指出 Kroma 唯一不足是相比 Anima 不熟悉艺术家名字。
一位用户提议为图像生成打造视觉化角色提示词生成器,交互类似游戏换装/自定义界面,用户从 Build、Hairstyle、Ethnicity、Age、Eye shape、Accessories 等可视化选项中挑选,灵感来自 Higgsfield 面向 AI 网红的角色生成器。该工具目前仅为构想,发帖者询问是否有人愿意使用。
用户反馈 Flux 3 Klein 在 Comfy 中作为编辑模型效果很差,甚至不如 F2 Klein,尽管官方 benchmark 显示 F3K 远超 F2K。该用户以"男子坐在现代极简客厅沙发上"和"获取场景右侧视图"两个提示词为例,质疑是 Comfy 的模型实现有问题还是模型本身的问题。
有用户发帖称,在测试 Qwen 2.1 Image 和 Flux3 Klein 后认为两者在画质、提示词遵循和细节上均表现不佳,Flux3 Klein 甚至不如 Flux2 Klein。该用户希望 Krea 团队尽快发布 Krea3,并认为以 Krea2 的表现来看,Krea3 有望超越 Qwen 和 Flux。
有用户认为 Krea 2 至今仍是生成全高清图像的最佳模型,称其理念超前,能生成与真实相机拍摄难以区分的图像,物理效果与细节表现依然无懈可击。该用户还表示,新模型发布正逐渐变得没有意义,因为已几乎没有可改进的空间。
Corridor Crew 的 Wren、Niko 和 Jordan 拆解了 GTA 6 的画面技术,分析 Rockstar 如何在游戏中实时完成 VFX 艺术家需要数天才能做出的效果。视频逐项讨论了布娃娃物理、程序化生成、光线追踪反射、头发渲染、全局光照和汗水等细节,并指出游戏画面并非完美无缺。