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《Anima Base1.0 動漫模型完整生圖教學：從入門到精通（持續更新中）》

關鍵詞：Anima模型教學/ ComfyUI Anima / InvokeAI Anima /動漫AI生圖/ AI繪畫入門

適用版本：Anima Base v1.0（持續更新中）

最後更新：2026年8月 16日

作者：喵咔

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🌟🌟目錄

 ●第一部分：Anima模型介紹

 ●第二部分：環境準備與安裝

 ●第三部分：生圖參數詳解

 ●第四部分：提示詞完整指南（核心！）

 ●第五部分：高階技巧與常見問題

 ●第六部分：案例實戰

 ●附錄：資源彙總

第一部分：Anima模型介紹

什麼是Anima？

Anima是一個 20億參數（2B） 的文生圖模型，由CircleStone Labs和Comfy Org合作開發。它是專門為動漫和插畫而生的AI繪圖模型，專注於動漫角色、概念和風格，同時支援各種非寫實藝術表現，但不適合生成照片級寫實圖像。

技術架構（瞭解即可）：

 ●基於NVIDIA Cosmos Predict-2 DiT架構

 ●文字編碼器：Qwen-3 0.6B（自然語言理解能力極強）

 ●VAE：Qwen Image VAE

✅核心優勢

優勢	說明
🌟🌟自然語言理解強	Qwen-3 0.6B 編碼器，支援完整句子描述場景，無需死記硬背標籤
🌟🌟動漫專精	訓練資料包含大量動漫圖片，動漫風格非常出色
🌟🌟 輕量高效	2B 參數，在 RTX 3060/4060（8-12GB 視訊記憶體）即可流暢執行
🌟🌟提示詞靈活	支援 Danbooru 標籤、自然語言、混合使用
🌟🌟 資料真實	未使用合成數據，動漫訓練資料截止至 2025 年 9 月
⚡ Turbo加速	官方提供 Turbo LoRA，提升速度與穩定性

 

⚠️侷限性

●不擅長寫實照片風格（這是有意設計）

 ●提示詞過於簡短時，生成結果可能不夠理想

🌟🌟許可證說明

⚠️ 重要：本模型採用CircleStone Labs非商業許可證，僅限非商業用途。同時作為NVIDIA Cosmos-Predict2-2B-Text2Image的衍生模型，需遵守NVIDIA相關許可條款。

 如需商業使用，請郵件聯絡：[email protected]

 

第二部分：環境準備與安裝

⭐ ⭐ 硬體建議

配置等級	視訊記憶體  推薦顯示卡	體驗
✅ 最低可用	8GB  RTX3060/4060	可執行，建議降低解析度
⭐ 推薦配置	12GB+ RTX306012G/4070/5070	流暢出圖
⭐ ⭐ 理想配置	16GB+ RTX4080/4090/5080/5090	高解析度、批次生成

 

⭐ ⭐ 推薦平台一：ComfyUI（原生支援，最佳體驗）

第一步：安裝ComfyUI

 1.前往https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI下載最新版本

 2.Windows使用者推薦使用整合包

3. .保持ComfyUI為最新版本 

⭐ ⭐ 小貼士：如果載入工作流時提示節點缺失或者報錯，可能是因為你沒有使用最新的ComfyUI版本 遇到這個問題一定要更新 

 

4. 第二步：下載模型檔案

 前往Hugging Face：

https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima

 需要下載以下三個檔案：

檔名	大小（約）	說明
anima-base-v1.0.safetensors	~4GB	主擴散模型
qwen_3_06b_base.safetensors	~1.3GB	文字編碼器
qwen_image_vae.safetensors	~200MB	VAE 解碼器

第三步：放置模型檔案（重要！）

 請按以下路徑正確放置：

⚠️ 新手常見錯誤：不要放到checkpoints資料夾！

第四步：載入工作流

 ●從Hugging Face下載JSON工作流檔案，直接拖入ComfyUI

 ●或在ComfyUI範本庫搜尋「Anima Base v1」

 ●使用我新增的基礎工作流 下載此原圖就是基礎工作流

⭐ ⭐ 推薦平台二：InvokeAI（介面友好，適合新手+畫布創作）

第一步：安裝InvokeAI

1. .點選InvokeAI GitHub倉庫主頁

https://github.com/invoke-ai/InvokeAI進入後下載最新版本安裝器

2. 保持InvokeAI安裝器為最新版本

3. 啟動InvokeAI安裝器（安裝器歡迎介面） 

設定安裝路徑後點擊Next 下一步 

安裝最新版v6.13.0（教學製作日期2026.6.16）點選 Next 下一步 

根據你目前顯示卡安裝環境：

N卡20系選擇第一個，N卡30系/40系/50系都選擇中間的版本

 後面的是AMD和無顯示卡使用CPU的環境（不在本教學內）

 選擇好對應版本後點擊Next 下一步確認所選擇的環境後點擊Install 開始安裝，安裝過程中建議全程開啟魔法避免環境下載失敗  

等出現這個視窗下方提示安裝成功後點擊Finish 進入啟動器主介面 

進入主介面後選擇Launch 啟動InvokeAI   

第二步：切換中文介面

 啟動後首次使用是英文介面，點選左下角系統設定 

選擇Settings

找到Language 拉到最下面切換成簡體中文 切換成功後常用選項都變成中文  

第三步：在InvokeAI中下載Anima模型

InvokeAI自帶模型管理器，可自動下載Anima所需全部資源（比其他UI多一個約9GB的T5-XXL編碼器）。

在主介面左下方點選立方體圖示開啟模型管理器 

開啟後選擇Anima 選項進行下載（已下載會顯示灰色） 下載內容包括：

l anima-base-v1.0.safetensors（~4GB主模型）

l qwen_3_06b_base.safetensors（~1.3GB文字編碼器）

l qwen_image_vae.safetensors（~200MB VAE）

l t5_base_encoder（~9GB T5-XXL編碼器，InvokeAI特需）

第四步：開始使用Anima生圖

下載成功後點擊左上角Aa圖示 返回主面板 

切換模型到Anima Base v1.0，系統會自動匹配VAE、文字編碼器和T5-XXL 

推薦提前新增Anima提示詞範本（類似WebUI），避免每次手動輸入 設定好參數後即可生圖

生成的圖片會出現在右側相簿中 

InvokeAI推薦功能——畫布模式

 點選編輯 或Launchpad 進入畫布 

 

可使用畫框進行智慧擴圖（類似PS分層操作），支援分割槽逐步生成超大圖。注意單次擴圖尺寸不要超過Anima推薦解析度上限。

⭐ ⭐ 推薦平台三：WebUI Forge Neo（適合新手+過度後轉別的UI）

1、準備環境

開始前，你需要準備好以下內容：

l Git

l Python環境

l 一張NVIDIA顯示卡

l 足夠的硬碟空間用於安裝WebUI和模型

Forge Neo推薦的安裝方式是：

1. 安裝uv

2. 使用uv建立Python 3.13虛擬環境

如果你不想折騰，也可以走傳統方案：

l 直接安裝Python 3.13

l 安裝時勾選Add Python to PATH

建議：如果你想少踩坑，優先按照官方推薦方式安裝。

 

安裝WebUI Forge Neo

開啟終端或PowerShell，執行以下命令：

 

然後開啟webui-user.bat，把參數改成：

l 參數說明--uv：讓 Forge Neo 使用 uv pip 安裝依賴，速度更快

l --cuda-malloc：改善視訊記憶體分配

如果你不使用uv，也可以直接安裝 Python 後執行 webui-user.bat

三、 下載Anima 所需模型檔案Anima 一般需要以下 3 個核心檔案：

anima-base-v1.0.safetensors

qwen_3_06b_base.safetensors

qwen_image_vae.safetensors

檔案放置目錄將它們按以下結構放入Forge Neo：

懶人方案（一鍵安裝）

如果覺得手動安裝麻煩，可以使用社群提供的便攜整合包   整合包作者：（b站AI伴你）

https://pan.baidu.com/s/1HVZnNMP5w4O5_xNdOmQYTg?pwd=41N9 

https://pan.quark.cn/s/4213a1d9cd25

安裝完畢後啟動就會看到傳統的webui的介面 介面佈局略有不同 但是整體上 用過原版webui的還是可以理解的 

這裡是重點部分webui forge neo需要把VAE和Text Encoder 同時插入到這裡如圖所示 

選好anima模式後預設的出圖的取樣器和排程器 會設定為anima推薦的參數 

同樣的forge neo版本也繼承了webui的預設提示詞點選畫筆新增提示詞  

當所有參數都設定好後就可以正常生圖了  

關於webui forge neo高清修復二次取樣的建議 針對Anima模型 在高解析度二次放大過程中容易出現的 模糊、發花、線條髒亂、細節崩壞 等問題，我在WebUI Forge Neo中反覆實測，終於調出了一套更加均衡穩定的二次取樣參數方案。 這套設定可以在儘量保留原圖角色結構、神態、構圖與插畫氣質的同時，顯著提升整體清晰度與細節質感——放大後不容易糊，不容易花，線條更穩，畫面更乾淨，成圖完成度更高。無論是：•角色立繪•半身插畫•卡面封面•桌布級高解析度輸出•細節要求更高的成稿場景都能獲得更舒服的放大效果。

直接按照下面的參數操作即可，基本就是目前Anima版本較為平衡、穩定、實用的二次取樣方案 但是因為我設定的是高參數的重繪幅度也就是去噪也就是說就基本都上就算是在二次取樣的基礎上給圖片又重新畫了一遍需要注意的是二次取樣基礎畫幅不能超過1536x1536放大倍率不能超過1.5倍否則會花圖崩壞 下圖紅框是關鍵參數 重繪幅度可以適當降低並非只能0.8 

 

⭐ ⭐ 推薦平台四：MooshieUI（適合新手+體驗ComfyUI流程）

MooshieUI + Anima模型 從零部署到生圖完整教學

1. 什麼是MooshieUI**** 

l MooshieUI：ComfyUI的新手友好前端桌面應用，隱藏節點圖複雜度，提供簡潔的txt2img / img2img / inpainting介面，內建Tiled Diffusion、自動下載模型、品質標籤等功能。

2.從零部署MooshieUI（推薦Windows / Linux）

1. 下載MooshieUI

 前往GitHub Releases頁面：

https://github.com/Mooshieblob1/MooshieUI/releases

 下載最新Windows .msi / .exe 或Linux .deb / AppImage。 

2. 執行安裝

 雙擊執行安裝包選擇路徑後彈出安裝器（這個路徑不是你要安裝的路徑這是安裝器路徑） 

選擇這裡切換中文 

可以看到他可以自動識別出目前電腦所用的GPU一般預設即可 

這裡的進階選項如果你沒有需求就不用點裡面都是加速方案咱們先已跑通為主後期你可以隨時切換

然後安裝位置這個才是你MooshieUI真正的安裝位置當然你也可指定到安裝器的目錄中 

  

都設定好後安裝啟動等待他安裝進度他會自動下載ComfyUI本體和環境依賴

 

安裝完成後他會提示以什麼方式啟動預設是用客戶端啟動另一個是通過瀏覽器啟動推薦預設啟動就行然後我我們點選Get Started 啟動啟動後熟悉的介面出現了 MooshieUI會自動啟動ComfyUI後端並連線。狀態列顯示綠色表示連線成功 紅為未連線橙色為啟動中。提示：推薦使用MooshieUI自帶的ComfyUI例項。若已有ComfyUI，可在設定中指定路徑（但新手建議用自帶版）。 

當左下角狀態為綠色後就是ComfyUI後端啟動成功瞭然後我們開啟在MooshieUI右側 Checkpoint Selector（模型選擇器）

選擇Anima Base v1.0（約13GB），點選後會自動下載（顯示即時進度和檔案大小）。 

模型存放位置（自動處理）：diffusion_models/anima-base-v1.0.safetensors

text_encoders/qwen_3_06b_base.safetensors

vae/qwen_image_vae.safetensors

 

下載完成後，模型會自動識別為Anima 架構，並載入對應預設參數（sampler、CFG、steps等）。左側面板選擇 文生圖（Text to Image） 模式。我們可以看到他把anima標準語法 寫在提示詞框內和文字框裡 然後呢我們右側選擇Anima Base v1.0 模型（確認已載入）。

輸入 正面 Prompt（可點選品質標籤按鈕自動新增這個在後面可以更改預設我會介紹）。調整解析度、Steps、CFG等（或直接用Anima自動預設）

 

提示詞新增後點擊tag可以在上方可以看到可以便捷的調節增加或者降低提示詞權重每增加或者減少0.05權重後面的 設定好提示詞後我們點選生成

  

即時預覽生成過程，完成後圖片自動儲存到UI下方圖像中**** 

一鍵放大：生成後懸停圖片點選精煉切記只有滑鼠放在畫布中間圖片上才會出現精煉圖示（使用Tiled Diffusion或Omni-SR）。

 

設定選項在主介面左下角：   

自訂Anima Quality Tags 自動他是使用官方預設的品質標籤你可以點選自訂設定

另外主介面中還有Anima的靈感畫廊 在下面還可以新增lora如你所新增的lora是從civitai上下載則會自動同步模型封面及模型觸發詞 藝術家畫師風格之類的功能由於篇幅只能等待著你們探索

這個藝術風格瀏覽器可以單獨網頁開啟https://anima.mooshieblob.com/

 

 常見問題與提示

l 視訊記憶體不足：開啟Tiled Diffusion +降低解析度，或使用較低steps。

l 模型不識別：重新整理模型列表（右上角Refresh），或重啟MooshieUI。

l 生成黑圖/崩潰：檢查Tiled Diffusion是否開啟（Anima必須），確認VAE正確載入。

l Prompt技巧：Anima對自然語言+ Danbooru標籤混合效果好，多用藝術家標籤、品質詞、照明描述。

l 更新：MooshieUI和ComfyUI均支援應用內/自動更新。

⭐⭐⭐ 推薦平台五：KusArt（不需要本地部署，手機電腦網頁直接使用）

KusArt + Anima模型 線上生圖與LoRA訓練完整教學

第一步：開啟KusArt Anima線上生成頁面

https://kusart.com/zh-CN/image-generator/kusa-anima

在模型選擇區確認選擇Kusa-Anima模型。

第二步：選擇風格與LoRA（可選）

1.點選「新增風格」，可選擇官方風格、個人LoRA或已儲存角色。

2.最多可以疊加5個風格或LoRA，並可調整個人LoRA的強度。

第三步：填寫提示詞並設定參數

1.輸入正面Prompt，支援Danbooru標籤、自然語言，或兩者混合使用。

2.按需填寫Negative Prompt，並選擇出圖數量和圖片比例。

3.快速測試時可以開啟「生圖加速」；需要更多畫面細節時可以開啟「畫風增強」。

第四步：生成與儲存

設定完成後點選「生成」。生成過程中可以即時檢視結果；完成後圖片會儲存在「我的創作」中，可以直接下載、收藏或分享，也可以點選「重新編輯」或「重新生成」繼續調整。

第五步：線上訓練Anima LoRA（可選）

KusArt還支援線上訓練Anima LoRA，不需要配置本地訓練環境。進入「模型訓練」頁面，上傳訓練素材並完成設定後即可開始訓練；訓練完成的LoRA可以直接在Kusa-Anima圖片生成器中使用。

https://kusart.com/zh-CN/train-lora

線上訓練步驟：

進入頁面後，建議先點選頂部「新手教學」，檢視訓練時需要填寫的內容和基礎操作流程。

1.選擇LoRA類型：畫風/標準訓練、OC人物、場景、角色或姿勢，根據你訓練的內容選擇即可。

2.填寫LoRA名稱，設定訓練步數、儲存數量和預覽提示詞。新手建議先使用預設參數，先跑通流程後再調整。

3.上傳訓練圖片或資料夾，支援JPG / PNG / JPEG / WEBP。

4.確認設定後點擊開始訓練。

訓練開始後，可以在「訓練中」檢視即時樣圖和各個檢查點；

在「訓練管理」中可以檢視已儲存的模型檔案、觸發詞和預覽圖

點選「使用」即可回到Kusa-Anima圖片生成器呼叫該LoRA。

💡小貼士：KusArt無需本地顯示卡和模型檔案，適合手機、平板或低配置電腦使用；生成圖片會消耗帳號積分，請根據需要選擇出圖數量。

第三部分：生圖參數詳解

⭐ ⭐ 解析度

支援512×512 ~ 1536×1536 解析度。推薦總畫素數控制在約100萬畫素（1MP） 左右效果最佳。

推薦解析度：

用途	推薦解析度	比例
正方形頭像/插畫	1024×1024	1:1
豎版立繪	896×1152 / 768×1152	3:4
橫版場景/桌布	1152×896 / 1152×768	4:3
高解析度	1536×1024	3:2

⭐ ⭐ 取樣步數（Steps）

推薦：30–40步

l 20步：快速預覽構圖

l 30步：品質與速度的最佳平衡點（推薦）

l 40步：細節豐富，適合最終出圖

l 使用Turbo LoRA 時可降低至10–15步

⭐ ⭐ CFG Scale（引導強度）

推薦值：4–6，預設5 為最佳平衡點。

使用euler_a取樣器時，CFG可適當提高而不容易燒圖。

⭐ ⭐ 取樣器推薦

取樣器	風格特點	推薦場景
er_sde	中性、線條銳利、色彩扁平	⭐ 預設萬金油
euler_a	線條細膩柔和，帶輕微2.5D感	可愛、唯美風格
dpmpp_2m_sde_gpu	變化性強、更有創造力	追求驚喜效果

⭐ ⭐ 參數速查表

l 解析度：896×1152 / 1024×1024

l Steps：30–40（推薦）

l CFG：5

l 取樣器：er_sde（預設）

l 正面字首：masterpiece, best quality, score_7, safe,

l 負面提示：worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, artist name

 

第四部分：提示詞完整指南（核心！）

基本原則

Anima支援三種提示詞風格：

1. Danbooru/Gelbooru標籤（精確控制）

2. 自然語言描述（模型最強項）

3. 標籤+自然語言混合（強烈推薦）

⭐ ⭐ 書寫規則

l 所有標籤使用小寫字母

l 用空格代替下劃線（long hair而不是long_hair）

l score_7等分數標籤保留下劃線

l 畫師名前必須加@（例如@nnn yryr）

l 角色名和作品名使用正常英文大小寫規則

⭐ ⭐ 標籤推薦順序

[品質/年代/安全標籤] → [人數] → [角色名] → [作品] → [畫師] → [描述標籤]

1.品質標籤（推薦組合）

masterpiece, best quality, score_7

2.年代標籤

year 2025, newest, recent, mid, early, old

3.後設資料與安全標籤

highres, absurdres, safe, sensitive, nsfw

4.畫師標籤（最重要）

必須寫成@畫師名，

推薦使用

Anima Style Explore

 

https://anima.mooshieblob.com/

 

預覽風格效果。

 

⭐ ⭐ 自然語言提示詞技巧

l 描述越詳細越好，建議至少寫2–3個完整句子

l 可將品質標籤和畫師標籤放在自然語言前面

l 多角色場景中，每個角色名後必須附加外貌描述

l 權重用法：Anima需要較高權重值，例如(chibi:2.0)才能明顯生效

⭐ ⭐ 非動漫風格解鎖（隱藏功能）

在提示詞最開頭使用以下資料集標籤並換行：

ye-pop資料集（油畫、抽象風格）：

ye-pop Abstract, oil painting of a lone figure...

deviantart資料集（概念藝術、奇幻插畫）

 

 

⭐ ⭐ 推薦提示詞範本

基礎範本

 

混合自然語言範本（推薦）

 

 

第五部分：高階技巧與常見問題

⚡ Turbo LoRA加速

l 從Hugging Face下載Turbo LoRA

l 放入ComfyUI/models/loras/目錄

l 載入後可將步數降低至10–15步，速度顯著提升

⭐ ⭐ ControlNet LLLite

適配模型下載地址：

 

⭐ ⭐ 常見問題排查

問題	可能原因	解決方案
畫面燒焦/過曝	CFG 過高	降低至 4–5
手部崩壞	描述不足	新增具體手部細節標籤
色彩灰暗	缺少品質標籤	新增 masterpiece, best quality
視訊記憶體不足	解析度過高	使用 896×1152 或 fp16 模式
畫師風格無效	未加 @	必須寫成 @畫師名
角色特徵混淆	多角色只寫名字	每個角色名後新增外貌描述

 

第六部分：案例實戰

案例一：聖誕角色立繪

提示詞：

 

參數： Steps 35, CFG 5, Sampler er_sde,解析度896×1152

 

案例二：奇幻龍（DeviantArt風格）

提示詞：

 

參數： Steps 40, CFG 5, Sampler dpmpp_2m_sde_gpu,解析度1024×1024

 

案例三：自然語言混合風格

提示詞：

 

 

 

 

                                                                作者：喵咔