Neta Lumina

🚀 Neta Lumina

Neta Lumina は、Neta.art Labによって開発された高品質のアニメスタイルの画像生成モデルです。上海人工知能実験室のAlpha - VLLMチームが公開したオープンソースの Lumina - Image - 2.0 をベースに、大量の高品質アニメ画像と多言語タグデータを用いてモデルをファインチューニングしました。その結果、強力な理解と解釈能力を持つ魅力的なモデルが生まれ、イラスト、ポスター、ストーリーボード、キャラクターデザインなどに最適です。

モデルの中国語版説明

📽️ フラッシュプレビュー

🚀 クイックスタート

Neta Luminaを使って素敵なアニメスタイルの画像を生成しましょう。まずは、以下のセクションを参考にモデルをダウンロードして設定します。

✨ 主な機能

• Furry、国風（中国の伝統美学）、ペットなど、多様な創作シナリオに最適化されています。
• 人気からニッチな概念まで、幅広いキャラクターとスタイルをカバーしています。（依然としてdanbooruタグに対応しています！）
• 自然言語の正確な理解と、複雑なプロンプトへの優れた忠実度を備えています。
• ネイティブの多言語対応で、中国語、英語、日本語が最初に推奨されます。

📦 インストール

モデルバージョン

アルファテスト中のモデルに興味がある場合は、https://huggingface.co/neta-art/NetaLumina_Alpha でアクセスを申請してください。我々は更新を続けます。

neta - lumina - v1.0

• 公式リリース：全体的に最良のパフォーマンス

neta - lumina - beta - 0624 - raw (アーカイブ済み)

• 主な目的：一般知識とアニメスタイルの最適化
• データセット：>1300万枚のアニメスタイル画像
• >46,000 A100時間
• 上限が高く、プロユーザーに適しています。より良い結果を得るには、Neta Luminaプロンプトブック をチェックしてください。

neta - lumina - beta - 0624 - aes - experimental (アーカイブ済み)

• 最初のベータリリース候補
• 主な目的：美学、ポーズの正確性、シーンの詳細を向上させる
• データセット：数十万枚の厳選された高品質アニメ画像（古いバージョンのrawモデルでファインチューニング）
• 使いやすく、大多数の人に適しています。

ComfyUIでのインストール

Neta Luminaは Lumina2 Diffusion Transformer (DiT) フレームワークをベースに構築されています。以下の手順に正確に従ってください。

環境要件

現在、Neta LuminaはComfyUI上でのみ動作します。

• 最新版のComfyUIをインストール
• ≥ 8 GB VRAM

ダウンロードとインストール

オリジナル（コンポーネント）リリース

1. Neta Lumina - Beta
   • ダウンロードリンク: https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/Unet/neta-lumina-v1.0.safetensors
   • 保存先: ComfyUI/models/unet/
2. テキストエンコーダ (Gemma - 2B)
   • ダウンロードリンク: https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/Text%20Encoder/gemma_2_2b_fp16.safetensors
   • 保存先: ComfyUI/models/text_encoders/
3. VAEモデル (16 - Channel FLUX VAE)
   • ダウンロードリンク: https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/VAE/ae.safetensors
   • 保存先: ComfyUI/models/vae/

ワークフロー：ComfyUIでlumina_workflow.json を読み込みます。

• UNETLoader – .pth を読み込みます
• VAELoader – ae.safetensors を読み込みます
• CLIPLoader – gemma_2_2b_fp16.safetensors を読み込みます
• Text Encoder – 正/負のプロンプトをKサンプラーに接続します

シンプルなマージリリース neta - lumina - v1.0 - all - in - one.safetensors をダウンロードします。 md5sum = dca54fef3c64e942c1a62a741c4f9d8a ComfyUIのシンプルなチェックポイントローダーワークフローを使用できます。

推奨設定

• サンプラー: res_multistep/ euler_ancestral
• スケジューラー: linear_quadratic
• ステップ数: 30
• CFG (ガイダンス): 4 – 5.5
• EmptySD3LatentImage解像度: 1024 × 1024, 768 × 1532, 968 × 1322, または >= 1024

💻 使用例

Hugging Faceのプレイグラウンドで試す

基本的な使用法

ComfyUIを使ってNeta Luminaを操作するには、上記のインストール手順を完了した後、ComfyUIでモデルを読み込み、適切なプロンプトを入力して画像を生成します。

高度な使用法

詳細なプロンプトガイドラインは、Neta Luminaプロンプトブック を参照してください。

📚 ドキュメント

コミュニティ

• Discord: https://discord.com/invite/TTTGccjbEa
• QQグループ: 1039442542

ロードマップ

モデル

• 推論能力を向上させるための継続的なベースモデルのトレーニング。
• 解剖学的な正確性、背景の豊かさ、全体的な魅力を向上させるための美学データセットの反復。
• 創作の障壁を下げるための、より賢く、多用途なタグ付けツールの開発。

エコシステム

• LoRAトレーニングチュートリアルとコンポーネント
  • 経験豊富なユーザーは、すでにLumina - Image - 2.0のオープンコードを使ってファインチューニングできます。
• 高度な制御/スタイルの一貫性機能の開発（例：Omini Control）。協力を募集します！

付録とリソース

• TeaCache: https://github.com/spawner1145/CUI-Lumina2-TeaCache
• 高度なサンプラーとTeaCacheガイド (spawnerによる): https://docs.qq.com/doc/DZEFKb1ZrZVZiUmxw?nlc=1
• Neta Lumina ComfyUIマニュアル (中国語): https://docs.qq.com/doc/DZEVQZFdtaERPdXVh

📄 ライセンス

Neta Luminaは Apache License 2.0 の下でリリースされています。

関係者と貢献者

• Alpha - VLLM チームが Lumina - Image - 2.0 をオープンソース化してくれたことに特別な感謝を表します。
• モデル開発: Neta.art Lab (Civitai)
  • コアトレーナー: li_li Civitai ・ Hugging Face
• パートナー
  • nebulae: Civitai ・ Hugging Face
  • 生姜: Hugging Face
  • 孙一
• narugo1992 & deepghs: オープンデータセット、処理ツール、およびモデル
• Naifu トレーナー at Mikubill

コミュニティの貢献者

• 評価者と開発者: 二小姐, spawner, Rnglg2
• その他の貢献者: 沉迷摸鱼, poi, AshenWitch, 十分无奈, GHOSTLX, wenaka, iiiiii, 年糕特工队, 恩匹希, 奶冻, mumu, yizyin, smile, Yang, 古神, 灵之药, LyloGummy, 雪时