Neta Lumina是由 Neta.art 实验室开发的高质量动漫风格图像生成模型。基于上海人工智能实验室 Alpha-VLLM 团队发布的 开源Lumina-Image-2.0，利用大量高质量动漫图像和多语言标签数据对该模型进行了微调。初步成果是一个引人注目的模型，它拥有强大的理解和解释能力（得益于 Gemma 文本编码器），非常适合插画、海报、故事板、角色设计等应用。

unsetunset主要特色unsetunset

• 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

unsetunset模型版本unsetunset

1. 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

1. 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

unsetunset使用指南（How to Use）unsetunset

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。

unsetunsetComfyUIunsetunset

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

unsetunset模型下载与安装（Downloads）unsetunset

1. Neta Lumina-Beta

• 下载链接：https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/Unet/neta-lumina-beta-aes-experimental-0624.safetensors
• 文件格式：.safetensor
• 存放路径：ComfyUI/models/unet/

1. 文本编码器（Gemma-2B）

• 下载链接：https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/Text%20Encoder/gemma_2_2b_fp16.safetensors
• 文件格式：.safetensors（约 5.23 GB）
• 存放路径：ComfyUI/models/text_encoders/

1. VAE 模型（16 通道 FLUX VAE）

• 下载链接：https://huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina/blob/main/VAE/ae.safetensors
• 文件格式：ae.safetensors（约 300 MB）
• 存放路径：ComfyUI/models/vae/
• 对应工作流：lumina_workflow.json（在 ComfyUI 中加载该 JSON 文件即可）

unsetunsetComfyUI工作流unsetunset

https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/neta-art/Neta-Lumina/9a429ed6801321bb29027fc8fd13bd2218e8cdcd/lumina_workflow.json?%2Fneta-art%2FNeta-Lumina%2Fresolve%2Fmain%2Flumina_workflow.json=&etag=%222f85759ad4763f01449315f48c0d1adc2b34d215%22

• 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

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