12GB RTX 3060 实测 MOSS-Image INT8 量化与 DMD 加速

Reddit 用户 /u/mearbode 在 12 GB RTX 3060、16 GB 内存的普通配置上，用 INT8 量化搭配 lodestones 的 8 步 DMD turbo，在 ComfyUI 中运行 MOSS-Image（5B 单流 DiT、Qwen3.5-9B 文本编码器、FLUX.2 VAE、Apache 2.0），发布测试与部署教程。测试使用 35 条刻意挑选的困难提示词，单种子 42，取首个结果、不做挑选，失败案例一并保留。 该用户称，这个 DMD 并非普通 LoRA：模型卡说明其增量小于 bf16 舍入误差，因此必须以 fp32 非合并方式运行，并配合 fp32 时间嵌入/调制偏置及其自带的数据空间采样器（无 CFG、无调度器）。该用户还称，由于没有 CFG，短提示词的输出显得泛化。lodestones 的 8 步 DMD 仍在训练中。

AI 根据报道生成 · 2 天前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。