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description: ANIMA AI 绘图模型的结构化使用指南，涵盖模型配置、提示词构建、生成参数与进阶技巧。
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# ANIMA 使用指南

> 原文作者 Charbel，原文链接见 source 字段。本文为 MECE 结构化精简重写。

ANIMA 的使用可拆解为 **模型配置、提示词构建、生成参数、进阶技巧** 四个独立维度，掌握即可产出高质量图像。

## 1. 模型配置

ANIMA 需要三个组件：

| 组件 | 推荐文件 | 作用 |
|------|----------|------|
| CLIP | `qwen_3_06b_base` | 文本理解 |
| VAE | `qwen_image_vae` | 图像编解码 |
| 扩散模型 | `animayume_v05`（推荐） | 核心生成能力 |

扩散模型可自由替换为其他 ANIMA 微调版本。

## 2. 提示词构建

### 2.1 质量基础标签

**正向提示词：**

```
masterpiece, best quality, highres, score_7, score_8, {风格标签}
```

**负向提示词：**

```
worst quality, low quality, sketch, score_1, score_2, score_3, censored
```

负向提示词建议始终保持不变，仅在 AI 忽略正向指令时针对性补充（如正向写 `large breasts` 仍出小胸，则负向加 `small breasts`）。

### 2.2 风格标签

替换正向提示词末尾的 `{风格标签}`：

| 目标风格 | 标签写法 |
|----------|----------|
| 通用动漫 | `anime` |
| TV 动画截图感 | `anime screencap` |
| 写实 | `real life`, `realistic` |
| 特定画师 | `@画师名`（如 `@laliberte`、`@abubu`） |

### 2.3 质量评分调节

| 效果 | Score 标签 |
|------|------------|
| 标准高质量 | `score_7, score_8` |
| 更精致/非漫画感 | `score_7, score_8, score_9` |
| 更有动漫感 | `score_6, score_7` |

Score 调节必须搭配风格标签使用。

### 2.4 角色与场景标签

* **查标签方法：** Google 搜索 `{角色/场景/姿势} gelbooru`，从 Gelbooru 图片页获取官方标签
* **画师标签：** 始终用 `@` 前缀（如 `@laliberte`）
* **角色标签：** 搭配数量词使用（如 `ayase momo, 1girl`）
* **系列标注：** 角色有多版本时加来源（如 `hyuuga hinata from boruto: naruto next generations`）

### 2.5 自然语言混合

ANIMA 支持标签与自然语言混用（Frankenstein 提示词），复杂场景时尤其有效：

```
masterpiece, best quality, highres, score_7, score_8, anime screencap,
ayase momo, 1girl, solo, standing, naked apron, kitchen,
girl is washing the dishes in the kitchen from behind
```

## 3. 生成参数

### 3.1 分辨率

推荐值：`512x512`、`768x1024`、`832x1216`、`1024x1536`（可互换宽高）。

分辨率越高，细节和准确性越好。推荐 `1024x1536`（最佳质量）和 `768x1024`（速度与质量平衡）。

### 3.2 步数与 CFG

| 模式 | CFG | Steps | 分辨率 | 适用场景 |
|------|-----|-------|--------|----------|
| 标准质量 | 5.5 | 40 | 1024x1536 | 日常生成 |
| 快速出图 | 4-5.5 | 28 | 768x1024 | 速度优先 |
| 极致质量 | 5.5 | 40-60 | 1024x1536 + Highres Fix | 最终成品 |
| Turbo 模式 | **1.0** | 12-24 | 自选 | 快速迭代 |

注意事项：

* 标准模型 CFG 不要过高（会"烧焦"图像），步数不要过低（画质劣化）
* Turbo 模式 CFG **必须为 1.0**

### 3.3 采样器与调度器

| 参数 | 推荐值 | 备选 |
|------|--------|------|
| Sampler | `euler_ancestral` | `dpmpp_2m` |
| Scheduler | `beta` | `simple` |

该组合经过大量测试，效果稳定，不建议随意更换。

### 3.4 Turbo 模型选择

两种方案（二选一）：

* **方案 A：** 扩散模型 `rdbtAnima_b1V035`，无需额外 LoRA
* **方案 B：** LoRA `anima_p3_rdbt_v0.29.b.122`，权重上限 0.8，可搭配 `animeyume` 等扩散模型

两者均使用 CFG 1.0，12-24 步。6GB+ 显存在 1024x1536 分辨率下生成时间为秒级。

## 4. 进阶技巧

### 4.1 写实风格

必须使用 `real life` + `realistic` 标签。可选补充 `photo (medium)`、`cinematic`。

### 4.2 LoRA 权重

| LoRA 类型 | 推荐权重 | 说明 |
|-----------|----------|------|
| 角色/画师风格 | 0.68 - 1.00 | 越高越贴近训练数据 |
| 概念/姿势 | 0.48 - 1.00 | 低权重也有好效果 |

通用建议：**0.8 是最佳平衡点**。避免极端值（< 0.3 或 > 1.6），会导致画风崩坏。

### 4.3 Highres Fix

始终建议开启，对图像质量提升显著。

## 总结

ANIMA 的核心 workflow 是「固定模型三件套 → 搭建标签+自然语言提示词 → 按场景选择参数配置 → 用 LoRA 扩展能力边界」，四层各司其职，互不干扰。