This is my first model developed with DiT (Diffusion Transformer) technology, based on the “Anima” model. It was designed with a strong focus on prompt understanding and supports both detailed natural-language instructions and traditional short prompts. It can reproduce a wide range of visual styles directly through prompting, often reducing the need for additional LoRAs. The model also uses distillation technology, allowing it to generate high-quality images with significantly fewer sampling steps than conventional models. This helps reduce costs, generation time and computational requirements while maintaining a high level of image quality. Please note that this is still an early version, so some prompts or settings may occasionally produce unstable or inconsistent results. I will continue improving the model, and I appreciate your patience and support during its development. Feel free to experiment with different prompts and share your feedback. 本モデルは、DiT（Diffusion Transformer）技術を採用し、「Anima」をベースに開発した私にとって初めてのモデルです。 プロンプトの理解力を重視しており、自然言語による詳しい指示だけでなく、従来の短く簡潔なプロンプトにも対応しています。また、プロンプトだけで幅広い画風や表現を再現できるよう設計されているため、多くの場合、LoRAを追加しなくても目的のスタイルに近づけることができます。 さらに、蒸留技術を採用しており、一般的なモデルと比べて、より少ない生成ステップでも高品質な画像を生成できることが特長です。これにより、画質を維持しながらコスト、生成時間、計算負荷を抑えることができます。 なお、本モデルはまだ初期バージョンのため、プロンプトや設定によっては出力が不安定になる場合があります。今後も継続的に改善していきますので、温かく見守っていただければ幸いです。 ぜひ、さまざまなプロンプトでお試しいただき、フィードバックをお寄せください。 Questo è il mio primo modello sviluppato con tecnologia DiT (Diffusion Transformer), basato sul modello “Anima”. È stato progettato ponendo particolare attenzione alla comprensione dei prompt ed è compatibile sia con istruzioni dettagliate in linguaggio naturale sia con i classici prompt brevi e sintetici. Il modello è inoltre in grado di riprodurre un’ampia varietà di stili direttamente attraverso il prompt, riducendo spesso la necessità di utilizzare LoRA aggiuntive. Un’altra caratteristica importante è l’impiego della tecnologia di distillazione, che consente di ottenere immagini di alta qualità utilizzando un numero di step sensibilmente inferiore rispetto ai modelli convenzionali. Questo permette di ridurre i costi, tempi di generazione e il carico computazionale, mantenendo al tempo stesso una buona qualità visiva. Trattandosi ancora di una versione iniziale, con alcuni prompt o configurazioni potrebbero verificarsi risultati instabili o non sempre coerenti. Continuerò a migliorare progressivamente il modello e vi ringrazio fin da ora per la pazienza e il supporto. Vi invito a sperimentare con prompt differenti e a condividere il vostro feedback.