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
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diffusion_models
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text_encoders
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vae
📂ComfyUI/
└──📂models/
├── 📂diffusion_models/
│ └── lumina_2_model_bf16.safetensors
├── 📂text_encoders/
│ └── gemma_2_2b_fp16.safetensors
└── 📂vae/
└── ae.safetensors
text2image

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。
モデルのダウンロード
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diffusion_models
📂ComfyUI/
└──📂models/
└── 📂diffusion_models/
└── neta-lumina-v1.0.safetensors
text2image

- 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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diffusion_models
📂ComfyUI/
└──📂models/
└── 📂diffusion_models/
└── NetaYumev4_unet.safetensors
text2image

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
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diffusion models
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text encoders
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vae
📂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

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。