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Gazingstars123/Anima-2.9B

텍스트 프롬프트를 anime·illustration 이미지로 변환약 2.9Bcirclestone-labs-non-commercial-license

Anima 기반 레이어 확장으로 anime·illustration 생성 범위를 넓힌 2.9B 모델

학습 방식 · circlestone-labs/Anima 기반 fine-tune 및 Transformer layer expansion으로 학습했습니다. 28개 레이어를 40개로 확장하고 새 레이어를 인접 레이어 복제와 zeroed-out output projection으로 초기화했습니다. Muon optimizer와 8×5080 GPU 클러스터를 사용해 추가 1.7M anime·illustration 샘플을 학습했으며, README는 현재 training in progress 상태로 기록합니다.

TL;DR

Anima-2.9B는 circlestone-labs/Anima를 기반으로 Transformer 깊이를 28개에서 40개로 확장한 약 2.9B 파라미터 규모의 anime·illustration text-to-image fine-tune입니다. 추가 1.7M 샘플과 태그·자연어 혼합 caption으로 학습했으며, 새 레이어는 인접 레이어 복제와 zeroed-out output projection으로 초기화해 기존 모델의 기능을 유지하도록 구성했습니다. 상세한 character·series·artist 태그와 28~50 steps, CFG 3.5~5 설정이 권장되고 Euler와 sgm-uniform 조합이 개인 추천으로 제시됩니다. 현재 preview v1이며 training in progress 상태이고, ComfyUI-Anima-2.9B custom node와 비상업 라이선스 조건을 확인해야 합니다.

핵심 포인트

  • Anima-2.9B는 circlestone-labs/Anima를 기반으로 한 fine-tune 및 layer expansion 모델입니다. Transformer 레이어를 28개에서 40개로 늘려 약 2.9B 파라미터 규모로 확장했습니다. 새 레이어는 인접 레이어 가중치를 복제하고 출력 projection을 0으로 초기화해 시작 시점의 기능을 기존 Anima와 같게 구성했습니다.
  • 추가 1.7M개의 anime·illustration 샘플로 기존 Anima의 학습 범위를 넓혔습니다. 태그와 자연어를 섞은 caption을 사용했으며 Gemini 3.1 Flash-Lite, Gemini 3.5 Flash-Lite, Claude Sonnet 5가 caption 생성에 참여했습니다. 1024px 해상도 학습에 전체 연산의 약 70%를 사용했고 별도 score caption은 포함하지 않았습니다.
  • 상세한 프롬프트와 artist·character·series 태그를 함께 넣을 때 의도한 인물과 구도에 유리합니다. 권장 설정은 28~50 steps, CFG 3.5~5이며 Euler와 sgm-uniform 조합을 기본 선택지로 제시합니다. 812×1216과 1152×1536 해상도를 권장하고 1536×1536은 불안정할 수 있습니다.

제한사항

  • README 기준으로 Anima-2.9B는 preview v1이자 training in progress 상태입니다. 아직 새 레이어만 학습된 상태이며 후속 단계에서 일반 개념 10M 샘플과 anime·illustration 데이터 확장이 예정돼 있습니다. 따라서 최종 학습판의 prompt understanding이나 출력 품질은 현재 버전과 달라질 수 있습니다.
  • 짧은 프롬프트에서는 배경이 단순해지고 원하는 결과를 충분히 반영하지 못할 수 있습니다. character 이름이나 태그에 series·copyright 태그와 외형 정보를 함께 넣어야 여러 인물의 속성 혼동을 줄일 수 있습니다. 데이터셋에 score caption이 없으므로 score 태그 사용 결과는 별도로 검증해야 합니다.
  • ComfyUI-Anima-2.9B custom node 설치가 필요하며 일부 다른 custom node와는 작동하지 않을 수 있습니다. README는 Euler, Res-multistep, Er-sde와 특정 scheduler 조합을 권장하지만 모든 해상도에서 동일한 안정성을 보장하지 않습니다. LoRA 학습 지원은 향후 Anima Standalone Trainer에 추가될 예정입니다.

이미지 분석

다양한 anime·illustration 캐릭터와 장면을 한데 모은 Anima-2.9B 샘플 콜라주입니다.
이미지는 밝은 색상의 캐릭터 일러스트, 전투 장면, 다인 캐릭터 구성, 수채화풍과 게임풍 연출을 함께 담고 있습니다. README가 밝힌 anime·illustration 특화 범위와 여러 캐릭터 및 세부 프롬프트 대응 사례를 시각적으로 뒷받침합니다. 다만 이미지 자체에는 정량 벤치마크나 생성 설정별 비교 수치가 없습니다.

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