Anima 2.9B派生のTinAnima29B 4steps INT8をM1 Maxで試す、キャラ指定なしの12枚が同じ顔だった

Civitaiに、Anima 2.9Bを元にした4ステップのINT8モデル「TinAnima29B_v1_4steps_INT8」が11月13日に公開された。
作例を何枚か開くと、髪色や服が違っても顔立ちがよく似ている。
SD1.5やNovelAIの頃に「マスピ顔」と呼ばれた、品質タグを入れると寄っていく決まった顔に近い印象だった。

Animaの公式モデルカードは、Baseの特徴として柔軟性と多様性（diversity）を挙げている。
ならば、その派生のこのモデルは、キャラを何も指定しなくても同じ顔が出るのか。
作者が説明文に書いたネガティブの書き方も含めて、まず作例と同じ絵が手元で出ることを確かめ、そのうえでOne obsessionの2.9B版を試した記事と同じ項目で出力した。

基本情報・推奨設定

2026年11月15日に、CivitaiのAPIとモデルページで掲載内容を確認した。

Civitaiの基本モデル欄は「Illustrious」だが、ファイルのヘッダーを開くとDiTのブロックは0〜39の40個で、Anima-2.9Bと同じ並びだった。
One obsessionの2.9B版も同じ表示だったので、Anima 2.9Bを登録するときの選択肢の問題だと思う（推測）。
同梱のテキストエンコーダーとVAEは、CircleStone Labsが配布しているファイルとSHA256が同じで、手は加えられていない。

作者の推奨設定は、説明文と作例の生成データから確認した。

説明文ではネガティブの書き方が指定されているのに、作者自身の作例には1件もネガティブが入っていない。
CFG 1のときの扱いが関係していそうなので、後の節で確かめた。

作成ワークフロー

safetensorsのメタデータに、作成に使ったComfyUIのワークフローが残っていた。

同じワークフローにはINT8で保存するノードもあったが、無効にした状態で残っていた。
INT8への変換は別に実行したのだと思う（推測）。
元のモデル「A5」と、強度1.0のLoRA「A15_29B」が何かは、モデルページにも作者のほかの配布先にも書かれていない。
作者の名前が付いたキャラクターLoRAと女性LoRAを0.4ずつ重ねている点は、後の顔の実験と関係する。

4ステップで出せる理由も、モデルページからは分からなかった。
Anima公式のTurbo LoRAはCFG 1で8〜12ステップ、有志による2.9B向けのTurboは8ステップを推奨している。

ライセンス

ベースのAnima-2.9Bは、CircleStone Labsの公式モデルではない。
Gazingstars123が公式のAnima（2B、28ブロック）を40ブロックに深くし、追加した12ブロックを学習した派生モデルで、ライセンスは公式Animaと同じCircleStone Labs Non-Commercial Licenseになっている。

一方、TinAnimaのCivitaiのライセンス欄は、生成画像の販売、Civitaiや他社サービスでの生成提供、モデルの販売、マージ版の販売をすべて許可し、クレジット不要・別ライセンスでの再配布も可になっている。
ベースのライセンス本文と並べると、次の点が合わない。

Civitai上での生成提供（RentCivit）は、CircleStone自身が公式AnimaのCivitaiページで許可しているので合っている。
クレジット不要の設定は公式AnimaのCivitaiページも同じなので、Civitaiの選択肢の粗さもある。
TinAnimaを使って何かを配布したり販売したりするときは、Civitaiの表示ではなくベースのライセンス本文で判断したほうがよい。

M1 Maxで動かすまで

40ブロックのモデルは常用のComfyUI（v0.30.1）では読めないので、Anima-2.9BのLoRA互換性を確かめた記事で用意したv0.33.3の環境を使った。
最初の1枚は、サンプラーの実行で止まった。

NotImplementedError: The operator 'aten::_int_mm' is not currently implemented for the MPS device.

このINT8ファイルは、重みごとに {"format":"int8_tensorwise","convrot":true,"convrot_groupsize":256} という量子化の設定を持っている。
ComfyUIの量子化ライブラリ（comfy_kitchen）は、この形式の線形層をINT8同士の行列積（torch._int_mm）で計算しようとする。
CUDA向けの高速化で、今回のPyTorchではApple SiliconのGPU（MPS）向けにこの演算が実装されていなかった。

8月にこの環境を作ったときは、同じ問題にパッチを当てていた。
10月にcomfy_kitchenが0.2.31へ更新されて、そのパッチが消えていた。
今回は comfy_kitchen/tensor/int8.py の線形層の処理に、入力がMPSなら重みをbf16に戻して普通の線形層で計算する分岐を足した。

# MPS patch: torch._int_mm is not implemented on MPS -> dequantize, bf16 linear
if input_tensor.device.type == "mps":
    return torch.nn.functional.linear(*dequantize_args(args), **dequantize_args(kwargs))

重みを戻す処理は、量子化のときに掛けた回転（convrot）も元に戻す実装になっている。
このパッチでは、INT8の行列積による高速化は使えない。
M1 Maxで得られる利点は、ファイルとメモリの容量が小さいことだけになる。

作例の再現

プロンプトを適当に入れて「出ない」と判断しないよう、作者の作例を3枚選び、プロンプトとseedをそのまま入れて同じ絵が出るか確かめた。
条件はER SDE、Simple、4ステップ、CFG 1、1024×1536、ネガティブなしで、作例は次の3枚。

作例のデータには「Shift 1」とある。
ComfyUIはAnimaのshiftを既定で3.0にしているので、既定のままと、ModelSamplingAuraFlowノードでshiftを1.0にした場合の両方を出力した。

148870975・shift 3.0

148870975・shift 1.0

148870978・shift 3.0

148870978・shift 1.0

148872261・shift 3.0

148872261・shift 1.0

Forge NeoとComfyUIで、同じseedからほぼ同じ絵が出た。
3枚ともshift 1.0のほうが作例に近かったので、以降はshift 1.0で出力した。
1024×1536・4ステップで1枚約50秒かかった。
作者の3060 12GBでは約5.5秒なので、INT8の行列積が使えないM1 Maxとは大きく差がある。

ネガティブの効き方

148870975と同じ条件で、説明文にあるネガティブを入れた。

CFG 1・ネガティブなし

CFG 2・ネガティブなし

CFG 2・作者のネガティブ

ComfyUIはCFGが1のとき、ネガティブ側の計算を省く。
推奨どおりCFG 1で使う限り、ネガティブに何を書いても結果は変わらない。
CFGを2に上げるとネガティブ側も計算するので時間がほぼ倍になった。
今回の条件では色が濃くなっただけで、ネガティブの有無による差はほとんどなかった。
作者の作例にネガティブがないのは、この挙動と合っている。

worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, artist name

キャラを指定しないとマスピ顔が出るのか

キャラ名、髪色、目の色、作家タグのどれも入れない最小のプロンプトで、seed 1〜4を出力した。
比較には素のAnima-2.9BとAnima-Base v1.0を使い、どちらもOne obsessionの記事と同じ30ステップ・CFG 4.5にした。
品質タグの有無でも出し分け、TinAnimaは作者の説明にある自然文でも出した。
解像度は832×1024で、TinAnimaは4ステップ・CFG 1・shift 1.0。

TinAnima

タグ（seed 1〜4）

自然文（seed 1〜4）

品質タグ付き（seed 1〜4、胸元が開いた出力があるため掲載用にぼかし加工済み）

素のAnima-2.9B

タグ（seed 1〜4）

品質タグ付き（seed 1〜4、露出の多い出力のため掲載用にぼかし加工済み）

Anima-Base v1.0

タグ（seed 1〜4）

品質タグ付き（seed 1〜4、露出の多い出力のため掲載用にぼかし加工済み）

TinAnimaは、タグでも自然文でも、品質タグがあってもなくても、12枚すべてで同じ黒髪の女性が出た。
素のAnima-2.9BとAnima-Baseは、同じseed 1〜4で何も指定しないと髪色も画風もばらばらで、決まった顔は出なかった。
今回の条件では、TinAnimaで同じ顔になったのはベースのAnimaから引き継いだ性質ではなく、派生の段階で加わったものだと思う。
作者の作例のピンク髪や白髪の少女も、目の形や鼻の描き方がこの顔と共通している。

ベースの2本は、品質タグを足すと4枚とも露出の多い絵になった。
プロンプトに安全タグの safe を入れていないためで、このタグなしで masterpiece, best quality を入れるとNSFWに寄りやすい。
TinAnimaも品質タグで胸元が開く方向には動いたが、ベースより弱かった。

髪型と色だけ指定した場合

キャラ名を入れずに髪型、髪色、目の色だけを指定して、TinAnimaで同じseed 1〜4を出力した。

髪型と色は指定どおりに変わったが、顔立ちは変わらなかった。
作成ワークフローで強度0.4ずつ焼き込まれていた TinAnimaCharactersLora_29B と TinAnimaWomanLora_29B が、この顔の出どころの候補になる。
どちらのLoRAも公開されていないので、手元では切り分けられていない（推測）。

1girl, solo, short hair, blonde hair, blue eyes, looking at viewer, upper body, white background

worst quality, low quality, artist name, blurry, jpeg artifacts, chromatic aberration

比較対象

ここからは、One obsessionの記事と同じ項目で出力した。

生成条件

検証環境はApple SiliconのM1 Max 64GBを使用した。

TinAnimaは作者の作例に合わせて、過去の記事のプロンプトから masterpiece, best quality だけを外した。
safe は品質タグではなく内容の指定なので残している。
ネガティブは過去の記事と同じ文字列を入れたが、CFG 1なので効いていない。
解像度は作者の推奨（1024×1536）ではなく、過去の記事と同じ832×1216にそろえた。

キャラLoRAの強度

キャラLoRAは、Anima-Baseで学習したけいちゃん・かなちゃんのLoRAのブロック番号を、40ブロック向けに付け替えた版を使った。
One obsessionの2.9B版で使ったものと同じファイルになる。
4ステップの派生に当てて崩れないかを、かなちゃんの全身で強度を変えて先に確かめた。

LoRAなし

強度1.0

強度0.8

強度0.6

強度1.0でも崩れなかったので、過去の記事と同じ1.0で当てた。

素の画風

キャラLoRAを当てず、金髪＋白ローブのプロンプトで出力した。

白背景の立ち絵

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

TinAnimaは、金の装飾をほかの3本より控えめに描いた。
線は細く、塗りは淡い。

masterpiece, best quality, safe, 1girl, solo, long blonde hair, blue eyes, white robe, gold embroidery, capelet, gold sash, long sleeves, long dress, standing, looking at viewer, full body, white background

safe, 1girl, solo, long blonde hair, blue eyes, white robe, gold embroidery, capelet, gold sash, long sleeves, long dress, standing, looking at viewer, full body, white background

worst quality, low quality, artist name, blurry, jpeg artifacts, chromatic aberration

草原を走るシーン

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

TinAnimaの空は、ほかの3本の赤い夕焼けより淡い色になった。
人物は正面を向いて歩く姿勢で、走る動きは弱い。

masterpiece, best quality, safe, 1girl, solo, long blonde hair, blue eyes, white robe, gold embroidery, capelet, gold sash, long sleeves, long dress, running, wind, hair blowing, dynamic pose, fantasy landscape, castle in background, sunset sky, dramatic clouds, grass field

キャラLoRA

茶髪サイドポニーのかなちゃんと、金髪ロングのけいちゃんで再現性を確認した。

かなちゃん

全身の立ち絵を出力した。

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

バストアップはプロンプトの指定を upper body, portrait に変更して出力した。

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

TinAnimaのかなちゃんは、アホ毛、シュシュ付きのサイドポニー、茶色の目がそろった。
ほかの3本が白シャツで出した全身で、紺のブレザーを着た。
目はほかの3本より横長で、まつ毛が濃い。

けいちゃん

全身の立ち絵を出力した。

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

バストアップはプロンプトの指定を upper body, portrait に変更して出力した。

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

TinAnimaのけいちゃんは、編み込みとぱっつん前髪、髪の青いリボンが出た。
首元のリボンは全身・バストアップとも紺で、プロンプトの blue ribbon がそのまま首元にも付いた形になる。
バストアップの顔は、ほかの3本のつり目よりも穏やかな目つきになった。

safe, 1girl, solo, kanachan, brown hair, side ponytail, ahoge, brown eyes, school uniform, full body, standing, looking at viewer, white background, simple background

safe, 1girl, solo, keichan, blonde hair, long hair, blunt bangs, blue ribbon, blue eyes, school uniform, full body, standing, looking at viewer, white background, simple background

worst quality, low quality, blurry, lowres, jpeg artifacts, bad hands, bad anatomy, fused fingers, fused legs, fused limbs, extra arms, extra legs, conjoined twins, deformed face

けいとかなの2人並び

横並びの構図として standing side by side, full body を指定し、左右の立ち位置とそれぞれの外見特徴をプロンプトに追加した。

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

TinAnimaだけ、全身を指定したのに胸から上のアップになった。
2人の描き分けはできていて、髪型や目の色の混ざりはない。

safe, 2girls, multiple girls, two different girls, kanachan, keichan, standing side by side, full body, looking at viewer, smile, school uniform, keichan on the left has long blonde hair with blunt bangs and a blue ribbon, kanachan on the right has brown hair with a side ponytail and an ahoge, white background, simple background

背景の描き込み

喫茶店の窓際にかなちゃんを座らせた構図で出力した。

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

TinAnimaも本棚の本や窓の外の建物まで描いた。
テーブルから上の構図で、ほかの3本より人物が大きい。
テーブルには、One obsessionの記事で2.9B v2に出たのと同じく、カップがもう1客あった。

safe, 1girl, solo, kanachan, brown hair, side ponytail, ahoge, brown eyes, school uniform, sitting at a cafe table by the window, potted plants, bookshelf, teacup, warm afternoon sunlight, detailed background, intricate details, looking at viewer

worst quality, low quality, blurry, lowres, jpeg artifacts, bad hands, bad anatomy, deformed face

画像変換（i2i）

過去のWAI-Anima記事と同じく、WAI-Illustrious v160とかなちゃんLoRAで生成した元画像を使用し、デノイズ0.5で画像変換（i2i）を行った。キャラLoRAは適用していない。
TinAnimaは4ステップなので、デノイズ0.5では実際に処理されるのは後半の2ステップ分になる。

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

4本とも構図と金色の円、帯の結び目は元画像の形のまま残った。
TinAnimaの顔は、元画像のかなちゃんの丸い目より少し大人びた目つきになった。

safe, 1girl, solo, brown hair, side ponytail, ahoge, brown eyes, white robe, gold embroidery, capelet, gold sash, long sleeves, long dress, standing, looking at viewer, full body

生成速度

M1 Max 64GBで、生成ジョブを開始してから画像を受け取るまでの所要時間。
Base・Turbo v1.1・Anima-2.9Bは過去の記事の計測値で、テスト1はモデルの初回ロードを含む。
TinAnimaはLoRA強度の確認のあとに続けて出したので、テスト1も初回ロードを含まない。
TinAnimaの計算はINT8の行列積ではなく、MPSパッチでbf16に戻して行っている。

TinAnimaは、同じ40ブロックのAnima-2.9Bの30ステップに比べて、テスト2で約12分の1の時間になった。
2BのTurbo v1.1の8ステップより少し速い。
作者の推奨する1024×1536では、1枚約50秒かかった。

用途別の選び方

参考リンク

• TinAnima29B_v1_4steps_INT8（Civitai）
• Anima（Hugging Face）
• Anima-2.9B（Hugging Face）
• NVIDIA Open Model License
• One obsessionのAnima・2.9B・Illustriousを同じプロンプトとシードで試す
• 層拡張で40層になったAnima-2.9Bに既存のキャラLoRAはそのまま乗るのか
• Anima公式のTurbo v1.1とAesthetic v1.1をM1 Maxで試す、Base学習のキャラLoRAは使えるか
• WAI-Animaで見るAnimaエコシステムの進化

おまけ: NSFW出力テスト

ここから先はテスト出力した画像がセンシティブな可能性があるため、画像自体をぼかしています。出力のちゃんとした結果が見たい場合には、手元の環境でお試しください。

キャラLoRAは使わず、nsfw タグなしとタグあり（正面構図 straight-on）の2条件で出力した。プロンプト先頭から safe を外している。

nsfw タグなし

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

nsfw タグあり（straight-on）

Anima-Base v1.0

Anima-Turbo v1.1

Anima-2.9B-preview-v1

TinAnima29B 4steps INT8

TinAnimaもタグの有無に関わらず裸体で出力された。
タグなしは岩の上に座って足を水に入れる構図で、ほかのAnima系と同じだった。
タグありは白いカーテンの前に立つ構図になった。

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