20亿参数Anima动漫生成模型快速上手指南【免费下载链接】Anima项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/circlestone-labs/AnimaCircleStone Labs 与 Comfy Org 联合推出了一款面向二次元创作的文生图模型 Anima当前开源的是 20 亿参数的预览版检查点。它专为动漫与插画场景训练帮创作者解决通用模型画二次元容易翻车、手绘专业插画又太耗时的问题。一张合格插画手工要画多久对个人创作者来说一张能用的二次元插画从起稿、上色到修改普遍要占用数天时间。而用通用图像模型生成动漫内容时人物比例容易失调同一角色的造型在多张图之间也常常对不上。Anima 的定位恰好针对这类创作20 亿参数体量训练素材以动漫内容为主同时掺入一部分非动漫艺术图适合产出插画和艺术向图像不适合写实风格。Anima动漫生成模型档案卡规模与版本20 亿参数当前为训练过程中的中间检查点预览版最终版本将增加专用高分辨率训练与美学调优训练数据数百万张动漫图像 约 80 万张非动漫艺术图像未使用合成数据另加入 LAION-POPye-pop 版与 DeviantArt 两个已过滤掉照片的补充数据集数据截止动漫训练数据更新至 2025 年 9 月架构来源基于 NVIDIA Cosmos 构建属于 Cosmos-Predict2-2B-Text2Image 的衍生模型运行环境ComfyUI 原生支持拖入工作流即可用许可CircleStone Labs 非商业许可仅限非商业使用衍生模型同时受 NVIDIA Open Model License 约束详情见 LICENSE.md核心能力拆解训练数据决定能力边界训练集里有什么模型就擅长什么。Anima 覆盖数百万张动漫图像对日式漫画线条、赛璐璐上色、角色表情这些元素有原生理解80 万张非动漫艺术图则补充了泛插画能力。对用户来说这意味着一个模型可以同时覆盖动漫与部分非动漫插画需求不必来回切换工具。推荐参数组合1MP 30~50 步官方给出的预览版工作区间很明确分辨率约 1MP例如1024x1024、896x1152、1152x896迭代30~50 步CFG 取4~5。超出这个区间尤其是更高分辨率目前不是预览版的强项官方已将其列入最终版的改进计划。标签与自然语言可以混写模型同时见过 Danbooru 风格标签、自然语言说明和两者混合的提示词。标签推荐顺序为 [质量/元数据/年份/安全] [角色数量] [角色名] [作品名] [艺术家] [通用标签]同一段内顺序可随意。两个易踩的坑艺术家名前面必须加 否则效果大幅减弱纯自然语言提示建议至少写满 2 句描述多角色出图时先点名角色再补外貌避免模型张冠李戴。由于训练时做了随机标签丢弃标签不必写全。ComfyUI动漫工作流最快上手步骤把 split_files/ 下的三个模型文件放进 ComfyUI 的模型目录anima-preview.safetensors→ComfyUI/models/diffusion_modelsqwen_3_06b_base.safetensors→ComfyUI/models/text_encodersqwen_image_vae.safetensors→ComfyUI/models/vae即 Qwen-Image VAE已有可跳过工作流拖入后把分辨率设为 1024x1024、步数 30、CFG 4即可开跑。仓库还附带多模型对比工作流 anima_comparison.json默认并排对比 Anima、NetaYume 与 Newbie-Image支持扩展 SDXL、Lumina、Chroma 架构适合横向验证风格差异。采样器差异一览er_sde整体风格中性色块平实轮廓线条清晰适合标准动漫插画出图官方推荐默认euler_a线条更细更软偶尔带一点 2.5D 观感CFG 可比其他采样器适当调高而不易烧图适合唯美柔和向创作dpmpp_2m_sde_gpu风格接近 er_sde 但变化更多偶有偏夸张的输出适合实验性作品一段可直接照抄的标签提示词官方样例节选year 2025, newest, normal quality, score_5, highres, safe, 1girl, oomuro sakurako, yuru yuri, nnn yryr, smile, brown hair, hat, solo值得优先尝试的场景同人创作基于喜欢的角色生成新场景与服装设计价值在于动笔前快速验证造型想法轻小说/漫画封面批量产出多版封面草图省在方案筛选阶段游戏角色素材生成角色立绘概念图前期人设迭代效率高动画前期辅助分镜与角色设定稿省在初稿探索时间选型参考用对比工作流看 Anima 与 SDXL、Lumina 等在相同提示词下的风格差别把合适的工具用在合适的任务上冷静评价优点与边界可以肯定的20 亿参数体量相对轻巧ComfyUI 原生支持部署流程简单标签 自然语言双轨提示词组合灵活学习成本低需要接受的边界均来自官方说明不擅长写实生成这是定位选择而非缺陷文字渲染仅限单词和短短语长文本不可用预览版高分辨率表现有限最终版将补上专用高分辨率训练默认画风偏朴素中性不加质量或艺术家标签时画面显得未打磨提示词过短或缺细节时可能跑偏官方建议补全安全标签并写足描述许可提示模型及其衍生成果仅限非商业用途商用流程尚在制定中商用项目不应直接采用。写在最后对动漫创作者而言Anima 的定位很清晰不做写实而是在 1MP 动漫插画这个区间提供低成本、快迭代的选择。如果你正在做二次元插画、同人创作或角色设计现在用 ComfyUI 跑一轮预览版、观察它与最终版的差距是稳妥的尝试方式。【免费下载链接】Anima项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/circlestone-labs/Anima创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 20亿参数Anima动漫生成模型：快速上手指南
20亿参数Anima动漫生成模型快速上手指南【免费下载链接】Anima项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/circlestone-labs/AnimaCircleStone Labs 与 Comfy Org 联合推出了一款面向二次元创作的文生图模型 Anima当前开源的是 20 亿参数的预览版检查点。它专为动漫与插画场景训练帮创作者解决通用模型画二次元容易翻车、手绘专业插画又太耗时的问题。一张合格插画手工要画多久对个人创作者来说一张能用的二次元插画从起稿、上色到修改普遍要占用数天时间。而用通用图像模型生成动漫内容时人物比例容易失调同一角色的造型在多张图之间也常常对不上。Anima 的定位恰好针对这类创作20 亿参数体量训练素材以动漫内容为主同时掺入一部分非动漫艺术图适合产出插画和艺术向图像不适合写实风格。Anima动漫生成模型档案卡规模与版本20 亿参数当前为训练过程中的中间检查点预览版最终版本将增加专用高分辨率训练与美学调优训练数据数百万张动漫图像 约 80 万张非动漫艺术图像未使用合成数据另加入 LAION-POPye-pop 版与 DeviantArt 两个已过滤掉照片的补充数据集数据截止动漫训练数据更新至 2025 年 9 月架构来源基于 NVIDIA Cosmos 构建属于 Cosmos-Predict2-2B-Text2Image 的衍生模型运行环境ComfyUI 原生支持拖入工作流即可用许可CircleStone Labs 非商业许可仅限非商业使用衍生模型同时受 NVIDIA Open Model License 约束详情见 LICENSE.md核心能力拆解训练数据决定能力边界训练集里有什么模型就擅长什么。Anima 覆盖数百万张动漫图像对日式漫画线条、赛璐璐上色、角色表情这些元素有原生理解80 万张非动漫艺术图则补充了泛插画能力。对用户来说这意味着一个模型可以同时覆盖动漫与部分非动漫插画需求不必来回切换工具。推荐参数组合1MP 30~50 步官方给出的预览版工作区间很明确分辨率约 1MP例如1024x1024、896x1152、1152x896迭代30~50 步CFG 取4~5。超出这个区间尤其是更高分辨率目前不是预览版的强项官方已将其列入最终版的改进计划。标签与自然语言可以混写模型同时见过 Danbooru 风格标签、自然语言说明和两者混合的提示词。标签推荐顺序为 [质量/元数据/年份/安全] [角色数量] [角色名] [作品名] [艺术家] [通用标签]同一段内顺序可随意。两个易踩的坑艺术家名前面必须加 否则效果大幅减弱纯自然语言提示建议至少写满 2 句描述多角色出图时先点名角色再补外貌避免模型张冠李戴。由于训练时做了随机标签丢弃标签不必写全。ComfyUI动漫工作流最快上手步骤把 split_files/ 下的三个模型文件放进 ComfyUI 的模型目录anima-preview.safetensors→ComfyUI/models/diffusion_modelsqwen_3_06b_base.safetensors→ComfyUI/models/text_encodersqwen_image_vae.safetensors→ComfyUI/models/vae即 Qwen-Image VAE已有可跳过工作流拖入后把分辨率设为 1024x1024、步数 30、CFG 4即可开跑。仓库还附带多模型对比工作流 anima_comparison.json默认并排对比 Anima、NetaYume 与 Newbie-Image支持扩展 SDXL、Lumina、Chroma 架构适合横向验证风格差异。采样器差异一览er_sde整体风格中性色块平实轮廓线条清晰适合标准动漫插画出图官方推荐默认euler_a线条更细更软偶尔带一点 2.5D 观感CFG 可比其他采样器适当调高而不易烧图适合唯美柔和向创作dpmpp_2m_sde_gpu风格接近 er_sde 但变化更多偶有偏夸张的输出适合实验性作品一段可直接照抄的标签提示词官方样例节选year 2025, newest, normal quality, score_5, highres, safe, 1girl, oomuro sakurako, yuru yuri, nnn yryr, smile, brown hair, hat, solo值得优先尝试的场景同人创作基于喜欢的角色生成新场景与服装设计价值在于动笔前快速验证造型想法轻小说/漫画封面批量产出多版封面草图省在方案筛选阶段游戏角色素材生成角色立绘概念图前期人设迭代效率高动画前期辅助分镜与角色设定稿省在初稿探索时间选型参考用对比工作流看 Anima 与 SDXL、Lumina 等在相同提示词下的风格差别把合适的工具用在合适的任务上冷静评价优点与边界可以肯定的20 亿参数体量相对轻巧ComfyUI 原生支持部署流程简单标签 自然语言双轨提示词组合灵活学习成本低需要接受的边界均来自官方说明不擅长写实生成这是定位选择而非缺陷文字渲染仅限单词和短短语长文本不可用预览版高分辨率表现有限最终版将补上专用高分辨率训练默认画风偏朴素中性不加质量或艺术家标签时画面显得未打磨提示词过短或缺细节时可能跑偏官方建议补全安全标签并写足描述许可提示模型及其衍生成果仅限非商业用途商用流程尚在制定中商用项目不应直接采用。写在最后对动漫创作者而言Anima 的定位很清晰不做写实而是在 1MP 动漫插画这个区间提供低成本、快迭代的选择。如果你正在做二次元插画、同人创作或角色设计现在用 ComfyUI 跑一轮预览版、观察它与最终版的差距是稳妥的尝试方式。【免费下载链接】Anima项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/circlestone-labs/Anima创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考