按兴趣浏览，循来源深入。
Reizxn 在 Hugging Face 发布 abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Quantized 的逐层混合精度 GGUF 量化版，体积 4.391 GB、4.94 bits/weight，相对权重误差 0.0636。297 个张量独立量化并按最小化重构误差分配格式，组成 Q4_K×126、Q5_K×105、F16×66；实测平均 PSNR 24.25 dB，高于统一 Q4_K 的 22.44 dB，4 个测试主体中 3 个胜出，可用 stable-diffusion.cpp 或 ComfyUI-GGUF 加载，需搭配 Qwen-Image-2.1 VAE 和 Qwen3-VL-8B 文本编码器。注意仅适合 1024 及以上分辨率。
推荐理由：作者给出了逐层混合精度分配方法与逐张渲染的 PSNR 对比数据，读者可以按需判断该 4.39 GB 量化版相对统一 Q4_K 的保真度收益。
lodestones 在 Hugging Face 发布 Kromoss，是对 MOSS-Image-Base 的全参微调（1024 px，704k 训练图，发布 EMA 权重），架构与 MOSS-Image-SFT 相同、可直接替换，主要修复 Base 模型的模糊问题。仓库同时提供 8-steps-dmd-lora.safetensors（8 步、CFG 1、无负分支的 DMD 蒸馏 turbo LoRA）、int8 ConvRot 量化单文件（5.4 GB）、ComfyUI 原生支持与转换脚本，权重采用 Apache 2.0 许可。PartiPrompts（100 提示词，CLIP ViT-L/14）显示 Kromoss + LoRA 得分 27.82，高于 MOSS-Image-Base 的 27.19。
推荐理由：这是官方模型卡，给出了完整采样设置、ComfyUI 与 diffusers 用法以及 PartiPrompts 对比数字，便于直接上手和评估效果。
Bria 在 Hugging Face 发布 8B 参数的 Fibo 2.0 Dev，是首个将图像编辑与文生图统一在一套权重中的 FIBO 下一代模型，在 Artificial Analysis 的开放权重模型中排图像编辑第 1、文生图第 2（2026 年 10 月 20 日）。模型基于 Visual GenAI Language（VGL）结构化 JSON 提示词，支持指令编辑、遮罩编辑、最多 4 张参考图、Inspire 参考生成及 5 种摄影风格模式，架构为 flow-matching DiT，提示词由 Qwen3-VL-4B-Instruct 编码，训练数据全部来自授权数据。
推荐理由：原文详细给出 VGL 结构化 JSON 提示的生成与编辑用法，以及架构、微调和部署信息，可以照着在自己的流程里复现。
Black Forest Labs 在 Hugging Face 发布 FLUX 3 Image Klein 的 ComfyUI 重打包版本，这是一个 5.6B 开放权重文生图与图像编辑模型，支持提示词加最多 10 张参考图，文本编码器为 Qwen3-VL-4B-Instruct。仓库提供蒸馏与 base 两个 transformer 的 BF16、int8 和 NVFP4 精度，int8 可在 RTX 3070 等 8 GB 显卡上运行，NVFP4 需 Blackwell GPU；蒸馏版采样 16 步无 guidance，base 版 50 步 CFG 3.5。
推荐理由：模型卡给出各精度文件体积、显存要求和蒸馏与 base 的采样参数差异，方便按硬件选择下载。
FLUX 3 Image Klein 开放权重发布，是一个 5.6B 的文生图与图像编辑模型。它接受提示词和最多 10 张参考图并输出一张图，文生图、单参考图编辑和多参考图合成走同一模型，文本编码器为 Qwen3-VL-4B-Instruct，权重在 Hugging Face 上提供。
推荐理由：原文给出了参数量、参考图上限和文本编码器等关键配置，便于判断这个开放权重图像模型的实际用途。
Black Forest Labs 在 Hugging Face 开放 FLUX 3 Image Klein 权重，这是一个 5.6B 参数的文生图与图像编辑模型，支持最多 10 张参考图，以 Qwen3-VL-4B-Instruct 作为文本编码器。仓库含 BF16 蒸馏版及 FP8、NVFP4 量化变体，B200 上 1024x1024 推理峰值显存 BF16 为 31 GB；蒸馏版 16 步采样供自托管与 BFL API 使用，未蒸馏 Base 版用于微调与 LoRA 训练。模型采用 FLUX Kommunity License v.1.0，年收入低于 500 万美元的 Qualifying Users 可商用输出。
推荐理由：模型卡同时给出蒸馏与未蒸馏两个检查点的定位、显存占用和许可证门槛，方便自托管者判断选哪个版本。
Black Forest Labs 在 Hugging Face 发布 FLUX 3 Image Klein Base，一个 5.6B 开放权重文生图与图像编辑模型，支持最多 10 张参考图，文本编码器为 Qwen3-VL-4B-Instruct。该仓库为未蒸馏 base checkpoint，面向微调、LoRA 训练与研究；模型卡强调必须使用提示词上采样器，并给出 BF16/FP8/NVFP4 格式在 B200 上 31/29/26 GB 的峰值显存数据。模型采用 FLUX Kommunity License，非商业使用免费，年收入低于 500 万美元的合格用户可享商业输出例外。
推荐理由：官方模型卡写清了基础版与蒸馏版的分工、提示词上采样要求和各精度显存占用，方便读者选对 checkpoint 再动手。
OpenMOSS 发布 MOSS-Image 系列的监督微调文生图模型 MOSS-Image-SFT，由 MOSS-Image-Base 微调而来，示例显示 SFT 版文本分组更清晰、白板排版更有序。模型支持自然语言提示词、标签序列和 JSON Layout 控制文字位置与物体排布，权重与推理代码以 Apache 2.0 许可开源，VAE 采用 FLUX.2 small decoder，并提供 ComfyUI 插件和 Prompt Enhancer skill。
推荐理由：官方给出了从 Base 到 SFT 的同图对比和完整推理配置，读者可以直接复现文本排版更整齐的文生图效果。
OpenMOSS 在 Hugging Face 发布 MOSS-Image 系列的基座文生图模型 MOSS-Image-Base，支持自然语言提示词、标签序列和 JSON Layout 控制文字与物体排布，权重和推理代码以 Apache 2.0 许可开放。正文给出 diffusers 快速上手代码（transformer 与文本编码器用 bfloat16，VAE 用 float32，捆绑 FLUX.2 small 解码器的 VAE）、默认采样设置（Flow-matching Euler、50 步、CFG 3、负分支跳过第 22 层），并对比了 Base 与 SFT 版本在同一示例上的文字分组与白板排版差异；另提供 ComfyUI 原生插件和面向 agent 的提示词增强 skill。
推荐理由：原文给出了完整的推理代码、采样参数和 Layout JSON 格式，读者可以直接在本地复现这个文生图基座模型的用法。
YueFong 在 Hugging Face 上发布基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重的 Uncensored GGUF 量化版，用于本地图像生成。该版本移除内置安全检查器，可直接生成成人及敏感图像而不出现提示词拒答或黑图；提供 BF16 到 Q4_0 等多档量化（如 Q4_K_M 为 4.60 GB），并附配套文本编码器 qwen3vl_8b 与 VAE 文件、ComfyUI 及 ComfyUI-GGUF 的部署与低显存配置说明。
推荐理由：原文列全了各量化档位的文件体积与显存占用，还给出 ComfyUI 的部署步骤和文本编码器卸载方案，照做即可跑通本地生图。
千问（Qwen）发布 Qwen-Image-2.1-Turbo，这是 Qwen-Image-2.1 的加速检查点，支持 8 去噪步的文生图与图像编辑。模型沿用 7B 视觉生成架构，可通过 Diffusers 的 QwenImage21Pipeline 直接加载，采样日程随检查点自动加载，默认 CFG=1 并用 prefix KV caching 复用文本和参考图上下文。模型采用 Qwen Research License Agreement 授权。
推荐理由：官方发布了 8 步加速版文生图与图像编辑权重，采样日程随检查点自动加载，附 Diffusers 用法，适合想在本地跑快速生成的读者。
speridlabs 在 Hugging Face 发布 3B 参数的像素空间扩散 Transformer 模型 Iris-3B，不经过 VAE 和潜空间，直接输出每个像素，文生图默认 1024×1024，需 NVIDIA GPU，采用 Apache License 2.0，文本编码器为冻结的 Qwen3-VL-4B-Instruct。
推荐理由：原文同时给出架构细节、训练步数与 depth、修复任务的量化指标，可作为像素空间生成路线的参考样本。
ausboss 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Outfit-Swap-Consistency-LoRA，让 Qwen Image 2.1 在把图片 2 的服装穿到图片 1 人物身上时保持画面原位。在 16 个未训练过的换装样本上，结果偏离从无 LoRA 的 3.6 px 降到 0.1 px，面部明显变化像素从 14.1% 降到 1.7%，背景从 10.8% 降到 0.9%；提供 step 1000/1250/1500 三个权重文件，主推 step 1000，rank 32，用 ostris/ai-toolkit 以 66 对样本训练 1500 步。不改变服装绘制质量，且保持原有姿势，需要换姿势的服装不适用。
推荐理由：作者用 16 个未训练过的换装样本给出位移、面部和背景像素级对比，读者可据此判断这个 LoRA 值不值得装进自己的 ComfyUI 工作流。
复旦大学、腾讯混元与浙江大学团队发布 Prism，一个面向 2K 分辨率原生视频音频联合生成训练的动态稀疏注意力框架，相比全注意力训练提速 2.5 倍且生成质量更高。项目页、训练/推理代码、技术报告与 preview 模型权重已在 Hugging Face 开放，预览模型支持 720p、1080p 和 2K 原生联合生成，训练需 32 至 64 张 NVIDIA 80 GB GPU，技术报告为 arXiv:2610.05416。
推荐理由：项目放出了预览权重并完整公开训练与推理代码，还给出各分辨率的 GPU 需求，便于读者评估复现成本。