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アダプターもノードもモデルも、すべて無料で入手できます。試した環境の一覧は検証の記録にあります。
MOSS-Image-IDM-2-Steps は、MOSS-Image を2回の計算・CFG なしで動かす LoRA（アダプター）です。RTX 5090 で、1024×1024 の画像が1枚約1.25秒でできました。ふつうの50ステップ（CFG 3）は約30秒なので、約24倍の速さです。
写真もアニメ調も、2ステップとは思えない仕上がりでした。ただし看板の文字は、「KOBO LAB」の LAB が縦に回ってしまうなど、配置が崩れることがありました。所要時間は20分ほど（アダプター 1.2GB のダウンロードを除く）、難しさは中級です。
先に結論（今回のテスト条件で）
| 方法 | 1枚の時間（1024×1024） | 見た目 |
|---|---|---|
| IDM 2ステップ（CFG なし） | 約1.25秒 | 写真・アニメ調とも整っている。看板の文字の配置が崩れることがある |
| ふつうの MOSS-Image SFT（50ステップ、CFG 3） | 約30秒 | 文字の配置も正しい |
MOSS-Image SFT bf16、テキストエンコーダー qwen3.5_9b int8、シード42、プロンプト3つ。時間はモデルを読み込んだあとの回です（最初の1枚は読み込み込みで203秒）。ふつうの50ステップは KSampler（euler、simple）で組んだもので、作者の教師モデルの設定と同じとは限りません。
MOSS-Image-IDM-2-Steps とは？
akhaliq/MOSS-Image-IDM-2-Steps は、MOSS-Image の SFT 版（50ステップ・CFG 3、つまり100回の計算）を、IDM という方法で2回の計算にまとめた LoRA です（Apache-2.0）。8ステップ、4ステップの先行例に続く、2ステップ版です。
作者は、文字から画像にはv1（runs/idm/export/000750）を勧めています。編集用に続けて学習したv2は、文字から画像の質が下がったと明記されています。髪の色や表情などの編集は2ステップでもできるが、スケッチから写真のような構造の変換はできない、とも書かれています。
導入
ComfyUI では、darask0 の4ステップ版のリポジトリに入っている「rapid-moss」のノードを使います。LoRA をモデルに混ぜずに fp32 のまま当てるためで、標準の LoRA ローダーで混ぜると効き方が弱くなる、と作者は説明しています。
custom_nodes/rapid-moss：darask0/MOSS-Image_4-step_adapter_lora の comfyui/rapid-moss フォルダー（__init__.py、nodes.py、例のワークフロー）models/rapid_moss/akhaliq-idm-2step：runs/idm/export/000750 の lora.safetensors（1.2GB）、time_embedding.safetensors、dataspace.safetensorsmodels/diffusion_models：moss_image_sft_bf16.safetensors（作者は bf16 を指定、量子化版は未検証）- テキストエンコーダー（qwen3.5_9b）と flux2-vae は、ふつうの MOSS-Image と同じ
ワークフローは rapid-moss の例「rapid-moss-4step-native」を開き、MOSS-Image Few-Step Adapter のノードで adapter を akhaliq-idm-2step、steps を 2 にします。2ステップ用のシグマの並びは dataspace.safetensors から自動で読まれます。追加のパッケージは要りませんでした。
2ステップと50ステップを比べる
ラーメンとアニメ調の少女は、2ステップでも湯気や雨の反射、髪の細かさまで描けていて、50ステップと比べても見劣りしません。構図や色は変わりますが、どちらが上とは言いにくい出来でした。
一方、看板に「KOBO LAB」と書かせると、2ステップでは KOBO は正しく大きく出たものの、LAB が横倒しの縦書きになりました。50ステップでは1行にきれいに並びました。文字の配置のように細かい指示は、ステップ数を減らすと崩れやすいようです。
商用で使える？
IDM の LoRA と rapid-moss のノードは Apache-2.0 です。もとの MOSS-Image の扱いは、MOSS-Image の記事を見てください。
よくある質問（FAQ）
Q. MOSS-Image-IDM-2-Steps とは？
MOSS-Image を2回の計算・CFG なしで動かす LoRA です。ComfyUI では rapid-moss のノードで読み込みます。
Q. どれくらい速い？
RTX 5090 で 1024×1024 が約1.25秒でした。ふつうの50ステップ（CFG 3）は約30秒でした。
Q. 画質は落ちる？
写真やアニメ調は2ステップでも整っていました。看板の文字の配置は崩れることがありました。
まとめ
MOSS-Image-IDM-2-Steps は、1秒ちょっとで実用的な画像が出る、とても速いアダプターでした。文字の入った1枚だけは、50ステップで仕上げるのが安全です。
rapid-moss で akhaliq-idm-2step・2ステップ。文字が大事な絵は50ステップで。
検証メモ
- 時間：ComfyUI の execution_start から execution_success まで。3つのプロンプトとも同じくらいでした（2ステップ 1.24〜1.29秒、50ステップ 29.0〜30.0秒）。
- 試していないこと：v2（編集用）、属性の編集、darask0 の4ステップ版との比較、int8 のベース、日本語の文字。
