Lumina-Image 2.0 とは？

Lumina-Image 2.0 は、Unified Next-DiT と Flux 系 VAE を組み合わせた 2.6B パラメータの画像生成モデル です。

Gemma 2B 系テキストエンコーダを採用しつつ、モデル本体は SD3 や FLUX Pro よりかなり小さく、AuraFlow と同じく「比較的軽量で日常使いしやすいベースモデル」枠を狙った設計 になっています。
サイズのわりにプロンプト追従性が高いことも特徴で、次世代ベースモデル候補のひとつとして注目されました。

モデルのダウンロード

📂ComfyUI/
└──📂models/
    ├── 📂diffusion_models/
    │   └── lumina_2_model_bf16.safetensors
    ├── 📂text_encoders/
    │   └── gemma_2_2b_fp16.safetensors
    └── 📂vae/
        └── ae.safetensors

text2image

Lumina-Image-2.0.json

Neta Lumina

Neta-Lumina は Lumina-Image 2.0 をベースにした アニメ向けファインチューニングモデル です。

アニメモデルらしく Danbooru タグにも対応しており、中国語・英語・日本語と多言語のプロンプトを受け付けるのが特徴です。

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└──📂models/
    └── 📂diffusion_models/
         └── neta-lumina-v1.0.safetensors

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neta-lumina-v1.0.json
  • サンプラーは公式設定に従い、res_multistep / linear_quadratic を使用します。

プロンプトに少し特徴があり、実際に書かせたいテキストの前に システムプロンプト を書く必要があります。

You are an assistant designed to generate anime images based on textual prompts. <Prompt Start>
1girl, portrait, ...

詳しくは公式のPrompt Bookを参照してください。

NetaYume Lumina

Neta Lumina をベースに、さらにファインチューニングした NetaYume Lumina というモデルもあります。

せっかくなので、こちらもご紹介しましょう。

モデルのダウンロード

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└──📂models/
    └── 📂diffusion_models/
         └── NetaYumev4_unet.safetensors

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NetaYumev4.json

NewBie image Exp0.1

NewBie-image（Exp0.1）は、Luminaアーキテクチャ研究の知見を踏まえ、Next-DiTを土台に設計されたNewBie独自アーキテクチャのアニメ向けT2Iモデルです。より強力なテキストエンコーダを使用し、XML形式プロンプト（構造化タグ）でより細かな制御ができるようにしています。

こちらのモデルはまだ20%の訓練しかされていません。今後のアップデートによってworkflowが変更されることがあります。

モデルのダウンロード

📂ComfyUI/
└──📂models/
    ├── 📂diffusion_models/
    │   └── NewBie-Image-Exp0.1-bf16.safetensors
    ├── 📂text_encoders/
    │   ├── gemma_3_4b_it_bf16.safetensors
    │   └── jina_clip_v2_bf16.safetensors
    └── 📂vae/
        └── ae.safetensors

text2image

NewBie_image_Exp0.1.json

プロンプトは XML形式（タグで区切る構造化） が推奨されています。

<general_tags>
  <style>
    anime_style, key_visual, official_art, illustration,
    refined_lineart, clean_lineart, high_contrast
  </style>
  <background>
    underwater, deep_blue_water, water_surface, waterline,
    caustics, light_rays, reflections
  </background>
</general_tags>

とはいえ自然文で書いても問題なく生成できるため、まずは気軽に試してみてください。

詳しくは公式のプロンプトガイドを参照してください。