README-ZH.md

# 模型简介（Introduction）
Neta Lumina 是由捏Ta实验室（Neta.art）训练的高品质二次元风格图像生成模型。我们基于上海人工智能实验室 Alpha-VLLM 团队开源的 Lumina-Image-2.0，利用海量、高质量的二次元风格图像及多语种标签数据，使模型具备强大的需求理解与诠释能力，非常适合插画、海报、分镜、角色设计等场景。


## 主要特色
- 针对多样化创作场景进行优化，如 Furry、国风、宠物等
- 支持众多角色与风格，包括热门和冷门设定
- 准确理解自然语言，具备优秀的复杂提示词遵循能力
- 原生支持多语言，推荐优先使用中文、英文和日文


## 模型版本
- **基础模型（Base Model）**
  - 数据集：约 1300 万张二次元风格图像
  - 主要目标：通用知识学习、二次元风格优化
- **美学微调模型（Aesthetic Model）**
  - 基于基础模型进一步微调
  - 数据集：精选数十万张高质量动漫风格图像
  - 主要目标：提升美学表现、肢体结构精准度与画面细节
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# 使用指南（How to Use）
该模型采用基于 Diffusion Transformer  的 Lumina2 框架，与 Stable Diffusion 模型不同，请务必按本文档进行配置。

## ComfyUI

### 环境要求（Environment）
目前 Neta Lumina 仅支持在 ComfyUI 平台使用：
- 安装最新版 ComfyUI
- 至少 8 GB 显存

### 模型下载与安装（Downloads）

#### 原版
1. Neta Lumina-Beta  
   - 下载链接：[当前仓库 Files 页面](https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/tree/main)
   - 文件格式：.pth  
   - 存放路径：ComfyUI/models/unet/  

2. 文本编码器（Gemma-2B）  
   - 下载链接：[Comfy-Org/Lumina_Image2.0_Repackaged](https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/tree/main)
   - 文件格式：.safetensors（约 5.23 GB）  
   - 存放路径：ComfyUI/models/text_encoders/  

3. VAE 模型（16 通道 FLUX VAE）  
   - 下载链接：[Lumina_Image_2.0_Repackaged_vae](https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/tree/main) 
   - 文件格式：ae.safetensors（约 300 MB）  
   - 存放路径：ComfyUI/models/vae/

对应工作流：[`lumina_workflow.json`](https://huggingface.co/neta-art/NetaLumina_Alpha/blob/main/lumina_workflow.json)（在 ComfyUI 中加载该 JSON 文件即可）

![image/png](/static-proxy?url=https%3A%2F%2Fcdn-uploads.huggingface.co%2Fproduction%2Fuploads%2F655319e00166ff6bd2351948%2FB69od-a8Rs4gf1LabuKzX.png%3C%2Fspan%3E)%3C%2Fspan%3E

- **UNETLoader**：加载模型文件
- **VAELoader**：加载 ae.safetensors
- **CLIPLoader**：加载 gemma_2_2b_fp16.safetensors
- **Text Encoder**：输出分别连接采样器的正向/负向条件

#### 简易合并版

下载 [0624-beta](https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/tree/mai)

使用 ComfyUI 默认工作流即可


### 推荐参数（Recommended Settings）
- 采样器：res_multistep
- 调度器：linear_quadratic
- 采样步数：30
- CFG（提示词引导强度）：4～5.5
- EmptySD3LatentImage：推荐分辨率为 1024×1024、768×1532 或 968×1322



# 提示词指南（Prompt Book）
[Neta Anime Lumina绘图模型提示词指南](https://xv74w9rmqen.feishu.cn/wiki/XyDzwpNgIiMWn3kPtnyc1KfXn19)
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# 社区（Community）
- Discord 社群：https://discord.gg/ugRSCY3v
- QQ 交流群：785779037
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# 路线图（Roadmap）
我们主要在以下方面进行模型本身的开发
- 持续训练基础模型，提升智能水平。
- 迭代美学数据集，优化肢体表现、背景丰富度及画面整体美观度。
- 开发更智能、多样化的打标工具，降低用户创作门槛。

关于模型生态，我们会准备
- LoRA 训练教程和相应组件
  - 虽然当前  Neta Lumina-Beta  尚未完全成熟，但有经验的用户可以尝试基于 Lumina-Image-2.0 的开源训练代码自行微调。
- 精细化控制、形象/风格一致化等能力（如 [Omini Control](https://arxiv.org/pdf/2411.15098)）的开发，欢迎发起或者参与。
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# 模型许可证与使用声明（License & Disclaimer）
- Neta Lumina 采用 Fair AI Public License 1.0-SD 协议
- 您后续如果修改、合并、再次开发该模型，需要将后续的衍生模型开源。
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# 参与者与贡献者（Participants & Contributors）
- 特别鸣谢：感谢上海AI实验室 [Alpha-VLLM](https://github.com/Alpha-VLLM) 课题组开源了 Lumina-Image-2.0 。该模型的推出为社区提供了强大的视觉生成框架，我们基于此进行了二次元领域的定向训练。在此特别感谢 Lumina 项目的作者们为开源做出的贡献。
- 模型开发团队：捏Ta 实验室 Neta.art Lab Civitai 主页
- 合作伙伴
  - nebulae: [Civitai](https://civitai.com/user/kitarz) | [Huggingface](https://huggingface.co/NebulaeWis)
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- Narugo1992： 感谢 [narugo1992](https://github.com/narugo1992) 和 [deepghs](https://huggingface.co/deepghs) 团队开源了各种训练集、图像处理工具和模型。
- Mikubill：感谢 [Mikubill](https://github.com/Mikubill) 的 [Naifu](https://github.com/Mikubill/naifu) 训练师。
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## 开源社区贡献者
- 评测和开发：二小姐，spawner，奇葩菌2333
- 其他贡献者：沉迷摸鱼，poi氵，ashan，十分无奈，GHOSTLXH，wenaka，iiiiii，niangao233，恩匹希，奶冻美宣集，Rnglg2，mumu，yizyin，smile
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# 附录与扩展资源（Appendix & Resources）
- TeaCache：https://github.com/spawner1145/CUI-Lumina2-TeaCache
- 进阶采样器和 TeaCache 使用方法（由spawner编写）：https://docs.qq.com/doc/DZEFKb1ZrZVZiUmxw?nlc=1
- Neta Lumina ComfyUI 使用手册（内测版） ：https://docs.qq.com/doc/DZEVQZFdtaERPdXVh
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license: other
license_name: fair-ai-public-license-1.0-sd
license_link: https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/
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