🚀 Neta Lumina - 高质量动漫风格图像生成模型

Neta Lumina 是由 Neta.art Lab 开发的高质量动漫风格图像生成模型。它基于上海人工智能实验室 Alpha - VLLM 团队开源的 Lumina - Image - 2.0 模型，通过大量高质量动漫图像和多语言标签数据进行微调，最终得到的模型具备强大的理解和解读能力（得益于 Gemma 文本编码器），非常适合用于插画、海报、分镜、角色设计等场景。

🚀 快速开始

你可以点击 此处 在 Hugging Face 游乐场中尝试使用该模型。

✨ 主要特性

• 多样化创意场景优化：针对兽耳、国风、宠物等多种创意场景进行了优化。
• 广泛的角色和风格覆盖：涵盖从热门到小众的各种角色和风格概念，同时仍然支持 danbooru 标签。
• 精准的自然语言理解：能够准确理解自然语言，出色地遵循复杂的提示。
• 原生多语言支持：原生支持多语言，推荐优先使用中文、英文和日文。

📦 安装指南

ComfyUI 环境要求

目前 Neta Lumina 仅能在 ComfyUI 上运行：

• 安装最新版本的 ComfyUI。
• 至少具备 8GB 的显存。

下载与安装

原始（组件）版本

1. Neta Lumina - Beta
   • 下载链接：https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/Unet/neta-lumina-v1.0.safetensors
   • 保存路径：ComfyUI/models/unet/
2. 文本编码器（Gemma - 2B）
   • 下载链接：https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/Text%20Encoder/gemma_2_2b_fp16.safetensors
   • 保存路径：ComfyUI/models/text_encoders/
3. VAE 模型（16 - 通道 FLUX VAE）
   • 下载链接：https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/VAE/ae.safetensors
   • 保存路径：ComfyUI/models/vae/

工作流：在 ComfyUI 中加载 lumina_workflow.json。

• UNETLoader：加载 .pth 文件。
• VAELoader：加载 ae.safetensors 文件。
• CLIPLoader：加载 gemma_2_2b_fp16.safetensors 文件。
• Text Encoder：将正/负提示连接到 K 采样器。

简单合并版本

下载 neta - lumina - v1.0 - all - in - one.safetensors，md5sum = dca54fef3c64e942c1a62a741c4f9d8a，你可以使用 ComfyUI 的简单检查点加载器工作流。

推荐设置

• 采样器：res_multistep/ euler_ancestral
• 调度器：linear_quadratic
• 步数：30
• CFG（引导）：4 – 5.5
• EmptySD3LatentImage 分辨率：1024 × 1024、768 × 1532、968 × 1322 或 >= 1024

📚 详细文档

模型版本

如果你对处于 Alpha 测试阶段的模型感兴趣，可以在 此处 请求访问权限，我们会持续更新。

neta - lumina - v1.0

• 官方发布版：整体性能最佳。

neta - lumina - beta - 0624 - raw（已存档）

• 主要目标：进行通用知识和动漫风格优化。
• 数据集：超过 1300 万张动漫风格图像。
• 训练时长：超过 46000 个 A100 小时。
• 上限更高，适合专业用户。查看 Neta Lumina 提示手册 可获得更好的效果。

neta - lumina - beta - 0624 - aes - experimental（已存档）

• 首个 Beta 候选版本
• 主要目标：增强美学效果、姿态准确性和场景细节。
• 数据集：数十万张精心挑选的高质量动漫图像（在旧版本的原始模型上进行微调）。
• 对用户友好，适合大多数人。

提示手册

详细的提示指南请查看 Neta Lumina 提示手册。

社区

• Discord：https://discord.com/invite/TTTGccjbEa
• QQ 群：1039442542

路线图

模型方面

• 持续进行基础模型训练，提升推理能力。
• 迭代美学数据集，改善人体结构、背景丰富度和整体吸引力。
• 开发更智能、更通用的标签工具，降低创作门槛。

生态系统方面

• 提供 LoRA 训练教程和组件，有经验的用户可以通过 Lumina - Image - 2.0 的开源代码进行微调。
• 开发高级控制/风格一致性功能（例如 Omini Control），诚邀合作！

附录与资源

• TeaCache：https://github.com/spawner1145/CUI-Lumina2-TeaCache
• 高级采样器和 TeaCache 指南（由 spawner 提供）：https://docs.qq.com/doc/DZEFKb1ZrZVZiUmxw?nlc=1
• Neta Lumina ComfyUI 手册（中文）：https://docs.qq.com/doc/DZEVQZFdtaERPdXVh

许可证与免责声明

Neta Lumina 遵循 Apache 许可证 2.0 发布。

参与者与贡献者

• 特别感谢 Alpha - VLLM 团队开源 Lumina - Image - 2.0。
• 模型开发：Neta.art Lab (Civitai)
  • 核心训练师：li_li Civitai ・ Hugging Face
• 合作伙伴
  • nebulae：Civitai ・ Hugging Face
  • 生姜：Hugging Face
  • 孙一
• narugo1992 & deepghs：提供开放数据集、处理工具和模型。
• Naifu 训练器来自 Mikubill

社区贡献者

• 评估人员与开发者：二小姐、spawner、Rnglg2
• 其他贡献者：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

模型信息表格

模型预览

中文版模型说明

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