Anima-2.9B: ComfyUI向けレイヤー拡張アニメモデル

概要

Gazingstars123によるAnima-2.9B は、Animaベースモデルを基盤に、アニメ、イラスト、非写実的アートに焦点を当て続けています。今回のリリースはAnima-2.9B-preview-v1です。これは、より広範な1,000万サンプルの一般データセットでの事前トレーニングが進行中である間の初期プレビュー版です。

アーキテクチャ: レイヤー拡張

主な変更点は、トランスフォーマーの深さを28層から40層に拡張したことです:

• 各新規レイヤーは、隣接レイヤーの重みをディープコピーして作成され、出力プロジェクションをゼロ化した状態でインターリーブパターンで挿入されます。
• これにより、拡張モデルは初期化時点でAnimaベースと機能的に同一となり、ファインチューンはクリーンな状態から開始されます。
• その結果、モデルは約2.9Bパラメータに成長します。

トレーニングでは、RTX 5080 8基構成のクラスタ上でMuonオプティマイザを使用し、総計算量の約70%を1024px解像度の学習に費やしました。キャプションはDanbooruスタイルのタグと自然言語を組み合わせたもので、Gemini 3.1 Flash-Lite、Gemini 3.5 Flash-Lite、Claude Sonnet 5によって生成されています。

ComfyUIサポート

Anima-2.9Bには、専用のComfyUI-Anima-2.9B カスタムノードが同梱されています。このノードは起動時にComfyUIのモデルローダーをパッチし、拡張された40層のcheckpointが正しく読み込まれるようにします。また、Animaベースのモデルであればどれでも動作します:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/gazingstars123/ComfyUI-Anima-2.9B.git

ワークフローノードは不要です。Anima-2.9B-preview-v1.safetensors を ComfyUI/models/diffusion_models/ に配置し、他のcheckpointと同様に読み込むだけです。

プロンプトのヒント

Anima-2.9Bは、ベースのAnimaモデルと同じプロンプト規則に従います:

• Danbooru/Gelbooruスタイルのタグは、小文字で、アンダースコアの代わりにスペースを使用します。
• 品質タグ、年代/時代タグ、アーティストタグ、キャラクタータグ（1girl、1boy）を含めます。
• 最良の結果を得るには、タグと自然言語の説明を組み合わせます。

リンク

• モデルウェイト: Hugging Face上のGazingstars123/Anima-2.9B
• ComfyUIノード: gazingstars123/ComfyUI-Anima-2.9B
• ベースモデル: circlestone-labs/Anima