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IA MOSS Image

MOSS Image di OpenMOSS è un modello text-to-image a pesi aperti da 5B: genera testo cinese e inglese leggibile e posiziona testo e oggetti secondo un layout JSON, in 1K, 1.5K o 2K. Pubblicato il ottobre 2026. Provalo online in Studio oppure richiamalo dal codice, fino al 27% in meno rispetto a the fal API price.

Sviluppatore
OpenMOSS
famiglia MOSS Image
Data di rilascio
ottobre 2026
Sizes
up to 2K
3 risoluzioni
Da
$0.0384 per immagine
1K

Prova

Prova subito l’IA di MOSS Image

Le esecuzioni usano il tuo saldo al prezzo indicato sul pulsante; quelle non riuscite vengono rimborsate. I risultati vengono salvati nel tuo account.

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Realizzato con MOSS Image

Prompt di esempio

  • A wide view of a refrigerator beside a kitchen counter with a fruit bowl. A small sticky note on the refrigerator door is handwritten in Chinese: “记得买牛奶和鸡蛋!牛奶两盒,鸡蛋一打。”

    Provalo
  • Minimalist travel poster, cream background, a flat blue mountain illustration, the title “EXPLORE” in large dark-blue capitals at the top

    Provalo

Che cos’è

Che cos’è MOSS Image?

Testo leggibile in due lingue

MOSS Image è addestrato per la tipografia: cartelli, poster, menu, note e confezioni con testo cinese e inglese preciso, a capo e scrittura mista. Metti tra virgolette le parole da inserire.

Layout come input

Oltre ai prompt semplici e agli elenchi di tag, MOSS Image accetta un layout JSON: una descrizione della scena più gli elementi, ciascuno con descrizione, testo da inserire e riquadro di delimitazione espresso in pixel dal centro della tela. Usa la tela della risoluzione e della proporzione che richiedi: sono indicate per ogni opzione.

Pesi aperti

OpenMOSS distribuisce MOSS Image con licenza Apache-2.0: un diffusion transformer da 5B con encoder testuale Qwen3.5, capace di accettare prompt lunghi. Viene eseguito su GPU con inferenza per modelli open source.

Funzionalità

Cosa può fare MOSS Image

Testo bilingue

Cinese e inglese

Layout JSON

Testo e oggetti posizionati tramite riquadri di delimitazione

Da 1K a 2K

15 proporzioni, un prezzo per ciascuna

Pesi aperti

Apache-2.0

Casi d’uso

Per cosa viene usato MOSS Image

Immagini da una descrizione
Illustrazioni, immagini di prodotto e concept, fino a 2K.
Qualsiasi formato
15 rapporti d’aspetto, dai banner ai post verticali.

Come si confronta

MOSS Image a confronto con modelli simili

MOSS Image contro Qwen-Image 3.0

MOSS Image

  • Più proporzioni supportate: 15 contro 7.

Qwen-Image 3.0

  • Prezzo più basso: $0,0228 per immagine contro $0,0384 per immagine a 1K (41% in meno).
  • Modifiche con fino a 3 immagini di input.
  • Supporta modifica immagine.

Dove usarlo

Tre modi per usare MOSS Image

In Studio

Senza codice: scrivi un prompt, scegli le impostazioni e genera. Il prezzo è mostrato prima dell’avvio.

Tramite API

Una sola chiave e un unico formato di richiesta per ogni modello; controlla lo stato della generazione o ricevi un webhook.

Da un agente IA

Il nostro server MCP consente a Claude e ad altri agenti di preparare preventivi e generare contenuti per te.

FAQ

Domande sull’IA MOSS Image

MOSS Image di OpenMOSS è un modello text-to-image a pesi aperti da 5B: genera testo cinese e inglese leggibile e posiziona testo e oggetti secondo un layout JSON, in 1K, 1.5K o 2K. È stato pubblicato nel ottobre 2026.

OpenMOSS. MOSS Image fa parte della famiglia MOSS Image OpenMOSS.

Sì, in CheaperGen Studio: nessun codice e nessun abbonamento obbligatorio. Un’immagine da 1K costa $0,039, fino al 27% in meno rispetto a il prezzo fal API. Procedura dettagliata: come usare MOSS Image.

1K, 1.5K e 2K.

MOSS Image: Più proporzioni supportate: 15 contro 7. Qwen-Image 3.0: Prezzo più basso: $0,0228 per immagine contro $0,0384 per immagine a 1K (41% in meno). Modifiche con fino a 3 immagini di input. Confronto completo: MOSS Image rispetto a Qwen-Image 3.0.

Sì: un’unica chiave API, POST /v1/run/{endpoint}, da $0,0384 per immagine. Consulta la pagina API MOSS Image e la relativa documentazione.

MOSS Image è un modello a pesi aperti di OpenMOSS. CheaperGen offre accesso API al modello attraverso i suoi pesi aperti, eseguendolo su GPU con la propria inferenza per modelli open source, ma non ne è proprietaria. I marchi appartengono ai rispettivi proprietari.