AurAnima (Aura Anima) オウラアニマ (現在：2.9B／OLD：2.0B)
推奨設定：1152 x 1536px、CFG：5.0、Negative：公式を参考にしてください
速度重視：eular / simple、10step、精度重視：ER-SDE / beta、12step
アニメ補助：anime color、など、リアル補助：photo real、real skin、など
※ 高速化技術は不使用、ちゃんと収束させるだけでRF法の利点を最大化してます
※ 作例はすべて Negative 指示ナシです (ご使用時は適切な指定を加えてください)
※ All sample images were taken without negative prompt.
※ (Please specify the appropriate settings when using this model.)
QPOLA シリーズは QPOLA optim にてリアル化の追加学習を実施しました
QPOLA についてはこちらをご覧ください https://civarchive.com/articles/32677
QPOLA はこちらからお使い頂けます https://github.com/muooon/QPOLA
旧28層のLoRA等は基本的に使用不可です／Layer28 ――> 40 への拡大により
旧28層モデルは｢OLD｣表記にしました／この表記は40層モデルとの区別とします
forge-neo (by Haoming02) は Commit：81e1dfa 以降、旧LoRAも自動変換で使用可
AurAnima 2.9B QPOLA p1.0.1 (stable) Anima-2.9B-preview-v1 Real (2048px) Tuned
QPOLA optim の実証です／フルランク追加学習を完了 (int8convrot 変換済)
この プロジェクトはリアル化 です (QPOLA optim による実験)
ベースモデルからの画風変更を安定的に完了しました
Gazingstars123 https://huggingface.co/Gazingstars123/Anima-2.9B
40層モデル https://civarchive.com/models/2855007/anima-29b をご覧ください
アニメ･リアル、80：20、くらい (Promptで制御してください)
※ Anima-2.9B-preview-v1 をベースに追加FFT学習を完了 (旧28層 引き継ぎました)
※ ここまですべて"フルランク(全次元) 学習"で2048pxで完了済み
備考：アニメの知識をなるべく保護しています
1152 x 1536、1344 x 1792、常用可能です
circlestone-labs と Anima と Gazingstars123 の取り組みに心から感謝します
注意事項：以前と同じです、注意文をよく読んでご使用ください
独自 optim によりノイズを抑え汎化を最大化しています
※ 1536px以上の解像度は リアル の追加学習が支配的です
作家性について不十分な場合 "補強する自然文" や "関連キーワード" をお使いください
例えば キャラ が出づらい場合に 作品名 や 髪型 や 目の色 等の関連語を入れる、
さらに リアル要素指定 を無くす(photo-、real-、等) か negative に入れる、等
License：学習元モデルのライセンスを引き継ぎ下記の注意文のとおり制限をします
注意事項：独自optimizerによる学習(FFT)のため、マージ等で"予期せぬエラー"等を生じる可能性があります、そのためマージ等をした場合にはこの注意文を掲示するようお願いします
謝辞：circlestone-labs と Anima と Gazingstars123 の取り組みに心から感謝します
履歴
AurAnima 2.9B QPOLA p1.0.0 (test) Anima-2.9B-preview-v1 Real (2048px) Tuned
QPOLA optim の実証です／フルランク追加学習を完了 (int8convrot 変換済)
この プロジェクトはリアル化 です (QPOLA optim による実験)
ベースモデルからの画風変更を安定的に完了しました
Gazingstars123 https://huggingface.co/Gazingstars123/Anima-2.9B
40層モデル https://civarchive.com/models/2855007/anima-29b をご覧ください
AurAnima_QPOLA_03 (stable) anima-aesthetic-v1.1 (2048px) Real Tuned
QPOLA optim の実証です、約12時間00分の2048px学習を完了しています
※ aesthetic-v1.1 をベースに追加FFT学習を完了 (Base_v1.0 引き継ぎではない)
この プロジェクトはリアル化 です (QPOLA optim による実験)
ベースモデルからの画風変更を安定的に完了しました
option：味変 LoRA(推奨強度：0.3) upしました／解像度：2048px学習済
QPOLA：1e-3 (self･cross：3e-4)、sigmoid：1.2、shift：3.0、R/A：16/4、cos、です
アニメ･リアル、80：20、くらい (Promptで制御してください)
※ ここまですべて"フルランク(全次元) 学習"で2048pxで完了済み
AurAnimaARB010LL04 ※ stable
Anima_Base_v1.0 (512、1024、1536、2048px)
このプロジェクトは完了です (当初目的の高解像度化を果たした)
ベースモデルで1536pxを安定的に生成できます
アニメ･リアル、70：30、くらい (Promptで制御してください)
※ Base_v1.0 をベースに追加FFT学習を完了 (preview引き継ぎではない)
※ ここまですべて"フルランク(全次元) 学習"で2048pxまで完了済み
AurAnimaAR037ADV ※ stable
AnimaPreview3-trained (512、1024、1536、2048px)
EmoVoid (FFT)、Full Fine Tuned、 (1536px を安定的に利用可)
アニメ･リアル、70：30、くらい (Promptで制御してください)
※ Preview3 をベースに追加FFT学習を完了 (新規学習版 / 035引き継ぎではない)
※ ここまですべて"フルランク(全次元) 学習"で2048pxまで完了済み
AurAnimaAR027 ※ 次は Anima 正式版、或いは preview3 で会いましょう
AnimaPreview2-trained (512、768、1024、1280、1536、2048px)
EmoVoid (FFT)、Full Fine Tuned、 (1536px を安定的に利用可)
euler simple 10step CFG：5.0 の作例： https://civarchive.com/posts/27363018
アニメ･リアル、80：20、くらい (AR020よりも混ざりを抑えました)
※ Preview2 をベースに追加FFT学習を完了しています(AR020とは別で新規学習)
※ ここまですべて"フルランク(全次元) 学習"で2048pxまで完了済み
削除
AurAnima_QPOLA_02 (stable) anima-aesthetic-v1.1 (2048px) Real Tuned
QPOLA optim の実証です、約12時間00分の2048px学習を完了しています
※ aesthetic-v1.1 をベースに追加FFT学習を完了 (Base_v1.0 引き継ぎではない)
AurAnima_QPOLA_01 (old) Anima_Base_v1.0 (2048px) Real Tuned
QPOLA optim の実証です、約６時間30分の2048px学習を完了しています
※ Base_v1.0 をベースに追加FFT学習を完了 (preview引き継ぎではない)
AurAnimaARB010LL ※ stable
Anima_Base_v1.0 (512、1024、1536、2048px)
このプロジェクトは完了です (当初目的の高解像度化を果たした)
AurAnimaAR035ADV ※ 現在テスト版です 031よりも改善
AnimaPreview3-trained (512、1024、1536、2048px)
EmoVoid (FFT)、Full Fine Tuned、 (1536px を安定的に利用可)
AurAnimaAR031 ※ 現在テスト版です リアル寄りのため v027 の方がいいかも？
Anima-Preview3 の身体データ等の影響で崩れやすい気がします… (v027推奨)
AnimaPreview3-trained (512、1024、1536、2048px)
AurAnimaAR025
(学習設定に誤りを見つけたので近日027upします)
(I found an error in the learning settings, so I will re-upload it soon.)
AnimaPreview2-trained (512、768、1024、1280、1536、2048px)
AurAnimaAR020
AnimaPreview2-trained (512、768、1024、1280、1536、2048px)
AurAnimaRR007 RR006をベース
RR006-trained 2048px、EmoVoid (FFT)、Full Fine Tuned、 (1536px を安定的に利用可)
AurAnimaRR006
anima-trained 512、768、1024、1280px、1536px
EmoVoid (FFT)、Full Fine Tuned、 (1536px をまぁまぁ安定的に利用可)
AurAnimaRR000
anima-trained 512、768、1024、1280px
EmoVoid (FFT)、Full Fine Tuned、 (引き続き 1536px 学習を開始しました)
Description
FAQ
Comments (11)
Excellent model, though seems to struggle slightly with prompt adherence when comparing with other models like animaika.
Thank you for your valuable feedback.
Regarding the comparison, animaika is based on Anima-Preview1, whereas AurAnimaAR20 is built upon the newer Anima-Preview2. Since the base models belong to different generations, I believe they are not directly comparable in terms of behavior.
In my own testing, I have concluded that AurAnimaAR20 (Preview2 BASE、full fine-tuning) performs at a level equal to or even exceeding its base model, Anima-Preview2.
https://civitai.com/posts/27223692
I truly appreciate your insight and will continue to work on further improving its performance.
@muooon i tweaked my settings and prompts, after further testing, you're completely right! while certain details are still having a few issues here and there, the realism is fantastic and i'm able to create exactly what i'm looking for with this model. I hope this continues to be trained and gets even better.
@sneedingonmyligma420
I'm so glad to hear that! It’s a relief to know you’re getting the results you were looking for. I’m sure it was a bit surprising to see how much the LoRA's effect changes depending on the base model.
My contribution with this model is only a small part; these results are truly thanks to how amazing the base model itself is. Let’s continue to support and look forward to the evolution of the base model together!
i tested it and after run few generation on comfyui, i found that this model is better to generating details in environment and background, but the downside is, i can't use artist style tags, it's always gives me slightly different changes when i switch to another artist tags.
Thanks for the testing and feedback!
Just to be sure I'm on the same page, which one did you mean by the "downside"?
A: No difference from the base model's original training.
B: Hardly any change regardless of the artist name (tags are basically ineffective).
This model is a FFT (Full Fine-Tune), so while it’s beefed up for environment details, it might’ve become a bit "stubborn" with certain prompts.
Feel free to pick between this one or the original depending on what you're aiming for!
@muooon well it's totally different as it basically ineffective, i test with multiple artist style like for example @needbee r, one that has very unique style, when used in base model (anima preview v2) it gives me the correct style, but when used in your model it feels like a combination different styles all together, it's still there but overshadowed by your new dataset i think.
@N3kor0 Spot on! You really caught what's happening under the hood.
To be more precise, I did a heavy FFT to push the model's native resolution. The base was originally centered around 512px, but I've retrained it at 2048px so it can handle 1536px with rock-solid stability, even with fewer steps.
Because the weights shifted so much to support that high-res foundation, some specific artist tags definitely lost their "punch" compared to the original. It’s the classic trade-off: High-res stability vs. tag flexibility. Since this model is now a beast at handling details, you should definitely try layering a LoRA or two on top to bring back those specific styles. I bet the results will be amazing on this new high-res base! Let me know if you catch any other cool details while testing!
https://civitai.com/posts/27241872 @needbee r, Output after application. Personally, I don’t see a problem with it. If anything, the length of the prompt or how it interacts with other words might compromise the author’s style.
@muooon nvm, your model gives automatically correcting the whole composition made from some artist styles with quite "bad composition" that might come from lack of dataset on those specific style, plus it's better than base with realism and face detailer, so it's a win-win solution for me, can always change it to base anytime or vice versa for specific scenario, thanks for this model.
@N3kor0 Thank you for spending so much time testing the model! I specifically adjusted it to 'correct' unstable compositions for high-res stability, and I’m thrilled that you noticed how this improves certain styles.
I really appreciate you seeing that shift as a benefit, and I'm truly grateful for your detailed feedback and the great communication. I hope you enjoy switching between the models depending on your needs!
Looks like we don't have an active mirror for this file right now.
CivArchive is a community-maintained index — we catalog mirrors that volunteers upload to HuggingFace, torrents, and other public hosts. Looks like no one has uploaded a copy of this file yet.
Some files do get recovered over time through contributions. If you're looking for this one, feel free to ask in Discord, or help preserve it if you have a copy.