/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Anima
Библиотека
diffusers
Опубликована
7 июл 2026

Anima-Lightning

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Anima-Lightning — объединённая и доработанная диффузионная модель для быстрой генерации аниме- и иллюстративных изображений по тексту за четыре шага.

73скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены6 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Anima-Lightning — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная aina-tech. Это обновлённый чекпойнт на основе слияния circlestone-labs/Anima и NVIDIA Cosmos-Predict2-2B-Text2Image; в метаданных также отмечено дообучение. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и модуль трансформера с дополнительной ветвью conditioning K=4.

Модель предназначена для создания аниме- и иллюстративных изображений за четыре шага диффузии. Для вывода автор рекомендует CFG 1, scheduler shift 3 и сигмы [1, 0.75, 0.5, 0.25]; обычный CosmosTransformer3DModel не загружает чекпойнт полностью, поскольку пропускает обученную ветвь K. Для запуска указаны PyTorch с CUDA и BF16, Diffusers с поддержкой Anima, Transformers, Accelerate и Safetensors.

Веса сохранены в BF16, поэтому результаты могут отличаться от FP32-чекпойнта и других реализаций сэмплирования. Лицензия указана как other, конкретные условия в доступной карточке не раскрыты.

Сценарии применения

  • генерация аниме-иллюстраций по текстовому описанию
  • быстрое создание концепт-артов и визуальных набросков
  • генерация иллюстративных изображений с помощью Diffusers

Ограничения

Для корректной загрузки требуется предоставленный модуль трансформера с ветвью K=4 и рекомендованная схема из четырёх шагов; стандартный CosmosTransformer3DModel не загружает чекпойнт полностью. BF16-веса могут давать результаты, отличающиеся от FP32 и других реализаций сэмплирования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This update replaces the earlier checkpoint and its shift-1 inference recipe. Use 4 steps, CFG 1, scheduler shift 3, with raw sigmas [1, .75, .5, .25]. The scheduler applies the shift once, producing [1, .9, .75, .5, 0]. The included custom transformer defaults to K=4 conditioning. A plain CosmosTransformer3DModel cannot load the full checkpoint correctly: it would drop the learned K branch. Use the supplied module as shown below.

Local loading and generation

Requires PyTorch with CUDA/BF16, Diffusers with Anima modular support, Transformers, Accelerate and Safetensors. Validated environment: Diffusers 0.39.0, Transformers 5.7.0 and PyTorch 2.12.1+cu130.

Download the complete repository with hf download aina-tech/Anima-Lightning --local-dir Anima-Lightning. Review the included Python module before importing it.

from pathlib import Path
import sys
import torch
from diffusers import AnimaModularPipeline

local = str(Path("Anima-Lightning").resolve())
sys.path.insert(0, local)
import anima_lightning_transformer

pipe = AnimaModularPipeline.from_pretrained(local, local_files_only=True)
pipe.load_components(
    ["text_encoder", "tokenizer", "t5_tokenizer", "text_conditioner",
     "transformer", "scheduler", "vae"],
    pretrained_model_name_or_path=local,
    local_files_only=True, torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.guider.guidance_scale = 1.0
pipe.to("cuda")
image = pipe(
    prompt="anime illustration, a lighthouse above a calm sea, sunset",
    negative_prompt=None, width=1024, height=1024,
    num_inference_steps=4, sigmas=[1.0, 0.75, 0.5, 0.25],
    max_sequence_length=512,
    generator=torch.Generator(device="cpu").manual_seed(42),
    output="images",
)[0]
image.save("anima_lightning.png")

Do not use the former shift-1 recipe or standard full-step CFG5 inference. The saved transformer tensors are BF16; results can differ from the FP32 checkpoint and from other sampling implementations. step400_export.json records source hashes, the complete tensor inventory, and the BF16 export validation.

Model and license

Derived from CircleStone Labs Anima and NVIDIA Cosmos Predict2. This is an independent distilled release, intended for anime and illustration. Anatomy, complex compositions, and text rendering can be imperfect. See the unchanged LICENSE.md and NOTICE.md. The CircleStone Labs non-commercial license and applicable upstream terms remain in effect.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Модель выложена как модульный пайплайн diffusers (modular_model_index.json): рантайм собирает только обычные пайплайны.

Ревизия весов
9dbb6e1

0 моделей