/ Модель

Характеристики

Размер весов
111 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Neta-Lumina
Опубликована
6 авг 2025

NetaYume-Lumina-Image-2.0

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Модель NetaYume Lumina Image v2.0 создаёт детализированные аниме-иллюстрации и реалистичные изображения людей по текстовым описаниям.

23 082скачиваний за 30 дней73лайкавеса обновлены9 дек 2025

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

NetaYume Lumina Image v2.0 — модель генерации изображений по текстовому описанию, созданная Neta.art Lab на основе Neta Lumina и Lumina-Image-2.0 от команды Alpha-VLLM при Shanghai AI Laboratory. Модель дообучена для создания реалистичных изображений людей и детализированных иллюстраций в аниме-стиле.

Она лучше передаёт персонажей, в том числе описанных тегами Danbooru, и прорисовывает контуры, цвета, одежду, причёски, аксессуары и фон. Веса объединены в файл safetensors со встроенными компонентами VAE, текстовым кодировщиком и моделью изображения; автор рекомендует использовать его в ComfyUI. Текстовый кодировщик основан на Gemma-2-2b, а VAE — на Flux.1 dev.

Модель подойдёт для создания аниме-иллюстраций и изображений по текстовым промптам. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание аниме-портретов персонажей по промпту
  • генерация иллюстраций персонажей с тегами Danbooru
  • создание изображений с детализированной одеждой, причёсками и аксессуарами
  • генерация реалистичных изображений людей
  • создание фонов для аниме-иллюстраций

Ограничения

Качество зависит от формулировки промпта и рекомендуемых настроек сэмплирования. Карточка не приводит результатов сравнительной оценки качества.

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

NetaYume Lumina Image v2.0

NetaYume Lumina Image v2.0


I. Introduction

NetaYume Lumina is a text-to-image model fine-tuned from Neta Lumina, a high-quality anime-style image generation model developed by Neta.art Lab. It builds upon Lumina-Image-2.0, an open-source base model released by the Alpha-VLLM team at Shanghai AI Laboratory.

This model was trained with the goal of not only generating realistic human images but also producing high-quality anime-style images. Despite being fine-tuned on a specific dataset, it retains a significant amount of knowledge from the base model.

Key Features:

  • High-Quality Anime Generation: Generates detailed anime-style images with sharp outlines, vibrant colors, and smooth shading.
  • Improved Character Understanding: Better captures characters, especially those from the Danbooru dataset, resulting in more coherent and accurate character representations.
  • Enhanced Fine Details: Accurately generates accessories, clothing textures, hairstyles, and background elements with greater clarity.

The file NetaYume_Lumina_v2_all_in_one.safetensors is an all-in-one file that contains the necessary weights for the VAE, text encoder, and image backbone to be used with ComfyUI.


II. Model Components & Training Details

  • Text Encoder: Pre-trained Gemma-2-2b
  • Variational Autoencoder: Pre-trained Flux.1 dev's VAE
  • Image Backbone: Fine-tune NetaLumina's Image Backbone

III. Suggestion

System Prompt: This help you generate your desired images more easily by understanding and aligning with your prompts.

For anime-style images using Danbooru tags:

 You are an assistant designed to generate anime images based on textual prompts. 

 You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts and  danbooru tags.

Recommended Settings

  • CFG: 4–7
  • Sampling Steps: 40-50
  • Sampler:
    • Euler a (with scheduler: normal)
    • res_multistep (with scheduler: linear_quadratic)

IV. Acknowledgments

  • narugo1992 – for the invaluable Danbooru dataset
  • Alpha-VLLM - for creating the a wonderful model!
  • Neta.art and his team – for openly sharing awesome model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории 13 LoRA-файлов, и по карточке не понять, какой из них запускать.

Ревизия весов
69c29c4

0 моделей