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

Reddit 用户 /u/mearbode 在 12GB RTX 3060 / 16GB RAM 上实测了 MOSS-Image（5B 单流 DiT、Qwen3.5-9B 文本编码器、FLUX.2 VAE、Apache 2.0），采用 INT8 量化并搭配 lodestones 的 8 步 DMD turbo（作者称仍在训练中），测试用 35 个刻意加难的提示词、单一种子 42、取首次结果且不挑图，失败案例也保留。 作者称该 DMD 不是普通 LoRA：模型卡显示其增量小于 bf16 舍入精度，因此必须以 fp32 未合并方式运行，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）。作者还称，由于没有 CFG，短提示词的输出看起来较为泛化。

AI 根据报道生成 · 7 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。