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ComfyUIでAnima-Baseと高速化LoRAを試す（VRAM 6GB以上）

まゆひらa

Last update 6-7-2026
※ 関連記事は、ComfyUI の記事一覧にまとめてあります。
※ noteの質問箱 へ気軽に声をお寄せください。質問以外のメッセージの方が嬉しいかもしれません。回答は気まぐれなのでご了承ください。



■ 0. 概要

▼ 0-0. はじめに

　本記事では、ComfyUIで「Anima-Base」と、高速化の LoRA を利用する手順を説明します。今後、高速版である「Anima-Turbo」が公開されたら別の記事でフォローする予定です。

　ComfyUIのインストール方法は、下記の記事をご覧ください。

▼ 0-1. Animaについて

　Animaは、CircleStone Labs と Comfy Org が開発している画像生成のアーキテクチャです。最初のバージョンが 2026-1-31 頃に、正式版の Anima-Base v1.0 が 2026-5-14 に公開されました。

　Anima の特徴とモデルの情報を挙げておきます。

  • アニメ、イラスト系に特化

  • モデルが小型

    • パラメーター数は 2B（SDXL の 3.5B よりも小さい）

    • Text Encoder は小型な Qwen3 0.6B を採用

    • VAE は Qwen-Image のものを採用

  • プロンプトはタグ形式と自然言語の両方に対応

  • 512～1,536 ピクセルの出力に対応

  • 高速版の Anima-Turbo を準備中（執筆時点）

　なお、Anima は ゼロからの開発ではなく、NVidia の Cosmos-Predict2-2B-Text2Imageの 派生モデルとして構築されているとのことです。

Cosmos-Predict2-2B-Text2Image
https://huggingface.co/nvidia/Cosmos-Predict2-2B-Text2Image 

▼ 0-1. Animaに関するアナウンス

　日本時間の 2026-2-5 に X 上にてアナウンスがありました。Anima が誕生した経緯について触れられているので紹介しておきます。

Comfy が今日ここにあるのは、Stable Diffusion、FLUX、その他多くのモデルのおかげです。また、オープンソースコミュニティからの驚異的なサポートなしには、現在の地位を築くことはできませんでした。私たちはこのコミュニティに恩返しをしたいと考えています。
初のスポンサードモデルである Anima のローンチと並行して、このグラントプログラムを開始します。Anima は、CircleStone Labs と Comfy Org のコラボレーションにより、このグラントプログラムのサポートを受けて作成された新しいオープンウェイトモデルです。
このモデルは現在プレビュー段階ですが、すでに大きな注目を集めています。
100 万ドルだけでは、今日の最先端ファウンデーションモデルをトレーニングすることはできません。それで構いません。これは単なる出発点です。直接的な資金提供に加えて、実環境での評価、本番環境でのテスト、Comfy プラットフォーム全体でのプロモーションを通じて、助成対象者をサポートします。
（後略）

https://x.com/ComfyUI/status/2019082534056042503
上記URLからの一連のポストをClaudeにて翻訳

▼ 0-2. 参考リンク

　本記事で使用するモデル（詳細は後述）と、ComfyUI の公式ワークフローです。


■ 1. 留意事項と使用リソース量

▼ 1-1. 留意事項（お約束）

　ComfyUI を更新していないと、必要なノードや機能が存在しない場合があります。バグフィックスを含むこともあるので、なるべく最新版にしてください。

　状況に応じて、VRAM に読み込んだモデルが自動的にメイン RAM へ待避（オフロード）されることがあります。そのため、メイン RAM が多いとさらに快適に利用できる可能性があります。

▼ 1-2. 必要なリソースと生成時間

　グラフィックボードの VRAM は 6GB 以上であれば問題無いと考えられます。8GB 以上であれば空きに十分な余裕ができます。

　筆者の環境（GeForce RTX 5060Ti）での、1枚当たりの生成時間です。

  • 30～31秒（低速、30 Steps、CFG=4.0、1344x768）

  • 5秒（高速、8 Steps、CFG=1.0、1344x768）


■ 2. モデルの設置

▼ 2-1. Anima-Base

　本記事ではオリジナルの safetensors 版を利用します。下記のURLに掲載されたそれぞれのファイルをダウンロードして、ComfyUI インストール先の内部にある適切なフォルダへ移動します。

  • circlestone-labs/Anima
    https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima 

    • split_files/diffusion_models/
      anima-base-v1.0.safetensors (3.89GB)
      → models\diffusion_models\

    • split_files/text_encoders/
      qwen_3_06b_base.safetensors (1.10GB)
      → models\text_encoders\

    • split_files/vae/
      qwen_image_vae.safetensors (242MB)
      → models\vae\

　参考まで、anima 等のフォルダを作成して分けておくと、各ファイルがどのアーキテクチャ向けのものか把握しやすくなります。

▼ 2-2. 生成の高速化（オプション）

　執筆時点では正式版の Anima-Turbo が公開されていません。そのため、開発版、もしくは第三者による高速化 LoRA を利用することになります。ワークフローは 4. に掲載しています。

　下記は公式の開発版です。ベースモデルも開発中のものが使用されています。

　下記は第三者による高速化 LoRA です。利用の際は説明を確認してください。設置場所は同じなので省略します。

▼ 2-3. その他のモデル（オプション）

　いくつかのチューニングモデルを紹介します。Text Encoder と VAE は共通なので、前項のものを利用します。

  • AnimaYume
    https://huggingface.co/duongve/AnimaYume 

    • split_files/diffusion_models/
      AnimaYume_tuned_v05.safetensors (3.89GB)

    • メモ：v05 以降は anima-base-v1.0 をベースにしている可能性あり。


■ 3. 画像の生成（低速）

▼ 3-1. ワークフローについて

　生成用のワークフローを提供しますので、改造、再公開を含め自由にご利用ください。

（Last update 2026-5-24）

▼ 3-2. 画像の生成

　ワークフローのファイルを ComfyUI の画面にドラッグ＆ドロップして読み込み、「Run」をクリックすると生成が始まります。

　モデル（Diffusion Model、Text Encoder、VAE）の設置場所が異なる場合は修正してください。プロンプトや解像度（初期値は 1344x768）は好みで変更してください。下記の実行例は本記事の表紙画像です。

Anima-Base の生成例
生成した画像（Seed=87171524111702）

　ワークフローでは Sampler に「er-sde」を設定しています。下記は「euler_ancestral」「dpmpp_2m_sde_gpu」に変更した場合です。

Samplerを「euler_ancestral」に変更（Seed=87171524111702）
Samplerを「dpmpp_2m_sde_gpu」に変更（Seed=167810611553180）


■ 4. 画像の生成（高速）

▼ 4-1. ワークフローについて

　生成用のワークフローを提供しますので、改造、再公開を含め自由にご利用ください。

（Last update 2026-5-24）

　低速版からの変更点を挙げておきます。適宜変更してご利用ください。

  • LoRAは「anima-turbo-lora-v0.1.safetensors」を選択

  • Steps= 8、CFG=1.0 に変更

  • Negative Prompt は空欄（CFG=1.0 なので記述しても無効）

  • 保存するファイル名を変更

▼ 4-2. 画像の生成

　方法は 3-2. と同様のため省略します。高速化 LoRA の適用例を掲載します。

「anima-turbo-lora-v0.1.safetensors」を使用（Seed=87171524111702）
「Cosmos-Predict2.5-2B-base-distilled-LoRA.safetensors」を使用（Seed=87171524111702）
「Turbo-ANIMA.safetensors」を使用（Seed=87171524111702）


■ 5. プロンプトの作成

▼ 5-1. Claudeを利用した方法

　Anima はプロンプトの書き方が公開されているので、これを読み込ませて簡単な指示のみで作成させることができます。ここでは一例として、Claude を利用してみます。

Claude
https://claude.ai/ 

　簡単な指示文の例を用意しました。これを送信します。

https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima 
にて、プロンプトの作成方法を学んで、指示を待ってください。
作成したプロンプトは、改行を控えめにしたコードブロック形式で出力してください。
プロンプト以外は簡潔な1文で応答してください。
ネガティブは必要ありません。

　応答があったら、次は内容のリクエストを送信します。

可愛らしい水彩のイラストです。
初夏の草原で、甘い雰囲気の女の子がしゃがんで青空を眺めています。
人物に少しズームインします。

　下記は、実際に Claude へ送信した画面です。コピーしたプロンプトの前後に「'''」が付く場合があるので、そのときは手で除去します。

Claudeにプロンプトを作成させた

　高速版のワークフローで生成を行ってみました。

masterpiece, best quality, score_7, safe, year 2025, newest, highres, 1girl, solo, squatting, looking up, sky, blue sky, early summer, meadow, grass, flowers, white dress, long hair, light brown hair, blush, gentle smile, soft expression, watercolor, painterly, soft colors, pastel colors, warm lighting, upper body focus, medium shot, bokeh, depth of field, dreamy atmosphere, soft focus background

　出力がかなりシンプルになりました。これは画風スタイルによる影響もあると思います。ここでは既存のリクエストを書き換えて、「描写を非常に詳細に」と指示し直してみます。

可愛らしい水彩のイラストで、描写を非常に詳細にします。
初夏の草原で、甘い雰囲気の女の子がしゃがんで青空を眺めています。
人物に少しズームインします。

　チャットの続きではなく新規のリクエストなので内容が変わりました。また、指示したとおりに描写が詳細になりました。

masterpiece, best quality, score_8, score_7, year 2025, newest, highres, safe, 1girl, solo, squatting, looking up at sky, blue sky, early summer, meadow, green grass, wildflowers, light breeze, sweet atmosphere, medium shot, upper body focus, soft watercolor style, watercolor texture, loose brushwork, pastel colors, gentle shading, flowing hair, sundress, white dress, straw hat, bare legs, knees together, hands on knees, slightly open mouth, serene expression, soft smile, warm sunlight, dappled light, bokeh background, dreamy, delicate linework, gentle color bleed, paper texture, impressionistic background, fluffy clouds, summer breeze, peaceful, heartwarming

　もちろん、送信した内容を書き換えるのではなく、チャットの続きとして指示を与えることもできます。長さを増やすだけでも内容が変化すると思います。お好みの方法を試してみてください。

　今回は Claude を使いましたが、他の AI チャットでも同じようにプロンプトの作成ができると思います。


■ 6. その他

　私が書いた他の記事は、メニューよりたどってください。

　ComfyUIに限定した記事の一覧もあります。

　記事に関することで何かありましたら、Xの@riddi0908までお願いします。

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