Anima：20亿参数动漫专属文生图模型，ComfyUI原生支持，专注插画艺术创作

CircleStone Labs 与 Comfy Org 联合打造的Anima文生图模型正式推出预览版，这款拥有20亿参数（2B）的模型专为动漫艺术打造，聚焦动漫概念、角色与风格创作，同时可生成各类非写实艺术内容，是动漫插画创作者的专属工具。模型基于纯真实图像训练，无合成数据参与，动漫训练知识更新至2025年9月，目前为训练中间检查点，最终版本将进一步优化细节与美学表现，且在ComfyUI中原生支持，部署与使用门槛低。

• Hugging Face：https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima
• 魔塔：https://www.modelscope.cn/models/circlestone-labs/Anima

模型核心基础：纯真实数据训练，专注非写实动漫艺术

Anima的核心定位是动漫/插画/非写实艺术创作，从训练数据到模型设计均围绕该定位打造，区别于通用文生图模型，在动漫领域的表现更具针对性：

1. 训练数据：基于数百万张动漫图像+约80万张非动漫艺术图像训练，无任何合成数据，图像风格更贴合真实创作审美；
2. 知识更新：动漫相关训练数据的知识截止日期为2025年9月，能适配最新的动漫风格与创作趋势；
3. 能力边界：擅长动漫插画、艺术概念设计、非写实角色创作，不支持写实风格生成，为设计定位所致；
4. 版本状态：当前为预览版（训练中间检查点），模型仍在持续训练，最终版本将重点提升细节处理、整体美学表现，同时优化高分辨率生成能力。

快速部署：ComfyUI原生支持，三步完成模型配置

Anima完美适配ComfyUI，无需额外插件，只需将对应模型文件放入指定目录，搭配官方提供的工作流文件即可快速运行，部署步骤简单清晰：

模型文件存放路径

将下载的三个模型文件放入ComfyUI模型目录的对应文件夹，其中VAE文件可能为已有文件，无需重复下载：

• anima-preview.safetensors → ComfyUI/models/diffusion_models（核心扩散模型）
• qwen_3_06b_base.safetensors → ComfyUI/models/text_encoders（文本编码器）
• qwen_image_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae（Qwen-Image VAE，通用款可复用）

工作流使用

官方提供配套工作流文件，可直接在ComfyUI中打开，或通过拖放方式导入，无需手动搭建节点，开箱即用。

最优生成参数：精准配置，兼顾效果与效率

Anima预览版对生成参数有明确的适配建议，按以下参数设置可获得更贴合预期的动漫创作效果，涵盖分辨率、步数、CFG值、采样器四大核心维度，采样器可根据风格需求灵活选择：

基础参数（推荐默认）

• 分辨率：约1MP像素，推荐1024x1024、896x1152、1152x896（横竖版适配），暂不建议高分辨率生成；
• 步数：30-50步，兼顾生成速度与图像细节，无需过高步数；
• CFG值：4-5，控制提示词遵循度，过高易导致图像过曝、细节失真。

采样器选择（按风格需求适配）

模型支持多种采样器，官方推荐3款核心采样器，各有风格特点，可作为不同创作场景的默认选项：

1. er_sde：中性风格首选，颜色平实、线条清晰，风格稳定，无过度创作，适合基础动漫插画；
2. euler_a：线条柔和纤细，易出2.5D效果，CFG值可略调高（不超6），不易过曝，适合唯美系动漫角色；
3. dpmpp_2m_sde_gpu：风格与er_sde相近，创作性更强、画面变化更多，部分场景会有天马行空的效果，适合创意动漫概念设计。

提示词书写指南：多格式适配，标签+自然语言均可，附完整示例

Anima支持Danbooru风格标签、纯自然语言、标签+自然语言混合三种提示词格式，训练时引入了随机标签丢弃机制，无需罗列所有相关标签，核心掌握标签规范、自然语言技巧即可，以下为分格式详细书写规则，附完整示例。

核心规则1：Danbooru风格标签（官方推荐，效果最佳）

标签有明确的类别排序要求，同一类别内标签顺序可任意，核心类别按以下顺序排列，覆盖质量、主体、角色、艺术家、通用风格等维度：
[质量/元信息/年份/安全标签] [1girl/1boy/1other等主体] [角色名] [作品系列] [@艺术家名] [通用风格/细节标签]

关键标签规范

1. 质量标签：分两类，可单独用、组合用或都不用，均有效
   • 人工评分：masterpiece/best quality/good quality/normal quality/low quality
   • PonyV7审美模型评分：score_9/score_8/…/score_1
2. 时间标签：支持具体年份（year 2025/year 2024）或时期（newest/recent/mid/early/old）；
3. 元信息标签：highres（高清）、absurdres（超高清）、anime screenshot（动漫截图风格）、official art（官方艺术）等；
4. 安全级别标签：safe（安全）、sensitive（敏感）、nsfw、explicit，建议正向/负向提示词均添加，避免非预期内容；
5. 艺术家标签：必须在名字前加@（如@big chungus），无@则艺术家风格效果极微弱；
6. 通用标签：包含外貌、动作、服饰、背景、氛围等，按需添加即可。

完整标签示例

year 2025, newest, normal quality, score_5, highres, safe, 1girl, oomuro sakurako, yuru yuri, @nnn yryr, smile, brown hair, hat, solo, fur-trimmed gloves, open mouth, long hair, gift box, fang, skirt, red gloves, blunt bangs, gloves, one eye closed, shirt, brown eyes, santa costume, red hat, skin fang, white background, holding bag, fur trim, simple background

核心规则2：数据集专属标签（提升风格多样性，非动漫艺术创作可用）

模型额外训练了LAION-POP（ye-pop版本）、DeviantArt两个非动漫艺术数据集，为适配其风格，需在提示词最开头添加数据集标签，后接换行，第二行可加替代文本/作品标题，第三行开始写核心描述：

ye-pop数据集示例

ye-pop
For Sale: Others by Arun Prem
Abstract, oil painting of three faceless, blue-skinned figures. Left: white, draped figure; center: yellow-shirted, dark-haired figure; right: red-veiled, dark-haired figure carrying another. Bold, textured colors, minimalist style.

DeviantArt数据集示例

deviantart
Flame
Digital painting of a fiery dragon with glowing yellow eyes, black horns, and a long, sinuous tail, perched on a glowing, molten rock formation. The background is a gradient of dark purple to orange.

核心规则3：纯自然语言/混合格式（灵活易用，细节越全越好）

若不习惯标签式写法，可使用纯自然语言或标签+自然语言混合，只需掌握3个技巧，避免生成效果不佳：

1. 纯自然语言描述越详细越好，建议至少2个句子，极短提示词易出意外结果（最终版本将优化）；
2. 标签与自然语言可任意顺序混合，无强制要求；
3. 质量/艺术家标签可放在自然语言开头（如masterpiece, best quality, @big chungus. An anime girl with medium-length blonde hair is smiling and holding a flower...）；
4. 提及角色名后务必描述外貌，多角色场景尤为重要，避免模型混淆（如Fern from Sousou no Frieren, with long purple hair and purple eyes, wearing a black coat over a white dress...）。

模型对比：自带ComfyUI工作流，一键对比多款动漫模型

官方提供专用对比工作流文件anima_comparison.json，可在ComfyUI中直接运行，生成图像网格对比图，快速直观对比Anima与其他动漫文生图模型的效果：

1. 对比规则：每一列代表一个模型，每一行代表不同随机种子，排除种子对效果的干扰；
2. 支持模型：Anima、SDXL、Lumina、Chroma、Newbie-Image等主流架构，默认配置对比Anima、NetaYume、Newbie-Image；
3. 自定义配置：修改少量输出节点，即可添加任意数量的模型进行对比，操作简单。

模型局限性：明确能力边界，避坑创作

Anima预览版为训练中间版本，存在部分局限性，部分为设计定位所致，部分将在最终版本中优化，创作时需注意避坑：

1. 不支持写实风格：设计定位为动漫/插画/非写实艺术，写实生成效果极差，无需尝试；
2. 短提示词易出非预期内容：需通过详细提示词+安全级别标签（正向/负向）避免，最终版本将优化该问题；
3. 文字渲染能力弱：仅能渲染单个单词，偶尔可处理短句，无法渲染长篇文字，创作时避免要求模型生成文字；
4. 高分辨率表现不佳：预览版为中等分辨率检查点，高分辨率训练数据少，最终版本将专门做高分辨率训练，优化细节与构图；
5. 默认风格朴素：预览版未做精选数据集审美调优，未添加艺术家/质量标签时，生成风格偏中立、朴素，建议搭配艺术家标签提升效果。

许可协议：非商业用途专属，受双重协议约束

Anima模型的使用有明确的许可限制，仅可用于非商业目的，禁止商业使用，且受双重协议约束，使用前需遵守：

1. 主协议：CircleStone Labs 非商业许可协议，模型及其衍生品均仅限非商业创作、研究、个人使用；
2. 从属协议：模型为Cosmos-Predict2-2B-Text2Image的衍生模型，受NVIDIA开放模型许可协议约束（以该协议对衍生模型的规定为准）。