Anima Base v1 ComfyUI: アニメ サイバーパンク テキストから画像生成ワークフロー#
このテンプレートは、単一のプロンプトからコントラストの高いアニメ ポートレートとスタイライズされたイラストを生成するためのコンパクトで公式な Anima Base v1 ComfyUI ワークフローです。クリーンな線画、映画的な照明、サイバーパンクの雰囲気に調整されており、グラフを最小限に抑えて創造性に集中できるようになっています。
CircleStone Labs Anima Base v1.0、Qwen テキスト エンコーディング、および Qwen Image VAE によって強化されたこのワークフローは、反復のために必要なコントロールを正確に公開します: プロンプト、サンプラー設定、解像度、シード、およびモデル選択。アニメ キャラクター アート、サイバーパンク ポートレート、およびプロンプト駆動のイラストレーション スタディのための迅速な開始点です。
Anima Base v1 ComfyUI ワークフローの主要モデル#
- CircleStone Labs Anima Base v1.0 拡散モデル。シャープなアニメ線画、高コントラストのシェーディング、スタイライズされたディテールで潜在画像を合成するコア UNet です。サイバーパンク ポートレートとキャラクター アートを際立たせる視覚的なプライオリティを提供します。モデルカード
- Qwen3 0.6B Base テキスト エンコーダー。テキスト プロンプトを拡散モデルが理解する埋め込みに変換し、アニメ プロンプトの主題の忠実性とスタイル コントロールを向上させます。Anima パッケージと共に qwen_3_06b_base.safetensors として配布されます。ファイル
- Qwen Image VAE。Anima のコントラストと色の応答を保持しながら、最終的な潜在をフル解像度の画像にデコードします。qwen_image_vae.safetensors として出荷されます。ファイル
Anima Base v1 ComfyUI ワークフローの使用方法#
ワークフローは単一のパスで実行されます: プロンプトがエンコードされ、潜在画像がサンプリングされ、ピクセルにデコードされて保存されます。3 つのグループが体験を整理し、アイデアから結果へ迅速に移行できるようにします。
モデル#
このグループを使用して、Anima Base v1.0 拡散モデル、Qwen テキスト エンコーダー、および Qwen Image VAE を選択します。これら 3 つを整列させることで、Anima の意図された外観とコントラストを維持できます。実験のためにそれらを交換することもできますが、Anima 以外のアセットを混合すると、色、テクスチャ、およびエッジ レンダリングが変わります。バリアントを比較する予定がある場合は、シードを固定して、違いがモデルの選択によるものであり、ランダム ノイズによるものでないことを確認してください。
画像サイズ#
潜在キャンバスの幅と高さを設定します。正方形のフレームはポートレートに適しており、照明とスタイルを判断しやすくします。一方、3:4 や 4:5 のような縦長の比率はキャラクターを強調します。大きなサイズはディテールを向上させますが、メモリ使用量とサンプリング時間が増加します。控えめに始め、気に入ったルックを見つけてから最終的にスケールアップします。
プロンプト#
ポジティブ プロンプトにクリエイティブな説明を入力します。アニメ サイバーパンクの場合、主題 + スタイリング + 照明を組み合わせます。例えば、「スタイライズされたアニメ サイバーパンク ポートレート、ネオン アクセント、反射する金属、映画的なリムライト」。内部のネガティブ プロンプトには、アーティファクトやぼやけたエッジを減らすための一般的な品質抑制剤が事前に入力されており、公開されたテキスト フィールドは、メインのクリエイティブ プロンプトを編集しやすくしています。
サンプリングと出力#
舞台裏では、サンプラーが steps、cfg、および seed を使用して潜在画像を生成します。ステップ数を増やすと洗練度が増し、cfg はプロンプトへの遵守をモデルの芸術的プライオリティとバランスさせます。VAE は潜在を RGB にデコードし、ベース名で画像が保存され、バリエーションを探索する際に反復を追跡できます。
Anima Base v1 ComfyUI ワークフローの主要ノード#
KSampler(#19)。条件付けを画像潜在に変換するエンジンです。stepsを増やして、より複雑な線画と微細なディテールを実現します。cfgを下げることで自由でムード重視の結果を得ることができ、高めることでプロンプトの厳密な追従を得られます。seedをロックすることで、表現を再現しながら言葉や設定を変更できます。CLIP Text Encode (Positive Prompt)(#11)。テキストをモデル用の埋め込みに変換します。簡潔で説明的なフレーズは、最もクリーンなアニメ エッジを生成する傾向があります。主題、媒体、照明の用語をブレンドし、各実行で単語を 1 つ交換して、ルックを決定する要因を学びます。CLIP Text Encode (Negative Prompt)(#12)。望ましくない特性からサンプラーを遠ざけます。含まれている品質フィルターを保持し、「低コントラスト」、「過度にスムーズな肌」、「レンズ フレア」などのターゲット固有の除外を必要に応じて追加します。EmptyLatentImage(#28)。キャンバスサイズを定義します。キャラクターバストには正方形、全身ショットには縦長、環境コンテキストには横長のフレームを使用します。プロジェクト中にアスペクト比を変更すると、同じシードでも構成が再フローすることを期待してください。UNETLoader(#44)。Anima Base v1.0 拡散ウェイトをロードします。このノードは、他のすべてを一定に保ちながら、互換性のあるモデル バリアントを A/B テストする最速の方法です。VAELoader(#15)。Qwen Image VAE を選択します。ペアリングされた VAE を維持することで、Anima のコントラストと色のマッピングを保持します。VAE を交換すると、色調とエッジの柔らかさが微妙に変化します。
オプションの追加機能#
- 短いプロンプトから始めて、Anima Base v1 ComfyUI がどのように反応するかを学ぶために 1 つの修飾子を追加します。
- プロンプトと
cfgを調整しながらseedを固定し、新しい構成を探索するために変更します。 - 鮮明でグラフィックなアニメ シェーディングには、「ハード リム ライト」や「深いキアロスクーロ」などの明確な照明用語を好みます。
- キャラクター ポートレートには縦長の比率を、アバターやソーシャル サムネイルには正方形を使用して、トリミングの驚きを減らします。
- 帯状の線や色あせた色が見られる場合は、
cfgの調整を少し行うか、プロンプトの表現を改善してコントラストを調整します。 SaveImageでプロジェクトのプレフィックスを使用して反復を名前付けし、結果を比較する際にバッチがきれいに並ぶようにします。
謝辞#
このワークフローは、以下の作品とリソースを実装および基にしています。Comfy Org に感謝し、ソース テキストから画像へのワークフロー テンプレート、CircleStone Labs に Anima および Anima Base v1.0 (Diffusers) の提供に感謝します。権威ある詳細については、以下にリンクされている元のドキュメントとリポジトリを参照してください。
リソース#
- Comfy Org/Anima Base v1 テキストから画像へ
- GitHub: Comfy-Org
- ドキュメント / リリースノート: Comfy ワークフロー ソース
- CircleStone Labs/Anima
- Hugging Face: circlestone-labs/Anima
- CircleStone Labs/Anima Base v1.0 (Diffusers)
- Hugging Face: circlestone-labs/Anima-Base-v1.0-Diffusers
注: 参照されたモデル、データセット、およびコードの使用は、それぞれの著者およびメンテナーによって提供されたライセンスおよび条件に従います。
