素のAnima-Base v1.0をM1 Max 64GBで回し、赤一色と青一色の生成からdenoiseのどのstepで色が分かれ、残差ストリームのどのBlockへ差分を足すと出力の色が変わるかを調べた。次に同じ方向を1人の髪に足し、最後に2人並びの髪色でconditioning差し替えと残差の書き換えを試した実験記録。位置の束縛は特定できたが、髪色を属性として切り出す条件は今回の方法では見つからなかった。
M1 Max 64GBのComfyUIで、白黒のアイコンをWAI-Anima＋かなちゃんLoRAで描き直した記録。i2iとQwen-Image-Editは外れ、向き・手・表情・涎をプロンプトで1点ずつ寄せ、cfg 1.0でネガティブが効かない理由と、4x-UltraSharpと1.5倍i2iでの印刷用拡大まで。
Anima-2.9Bをさらに層拡張し、Qwen3.5-4Bをテキストエンコーダに追加したコミュニティ版Anima-3.8Bを、M1 Max 64GBのComfyUI v0.33.3で実測する。過去に線形ブリッジで失敗したエンコーダ交換を、0.6Bの経路を残したままcross-attentionを挟む形でどう実現したかをコードと重みから読み、効かなかった構図プリセット10種と4人バンドの役割指定をBase・2.9Bと同seedで比較したら、真後ろや後列のドラマーは通るようになり、顔をフレーム外などの切り取り指定は逆に効かなくなった。既存キャラLoRAは番号を52ブロックへ付け替えれば本人が出る。
Anima-2.9Bが使ったLLaMA Proの層拡張（コピーした層を挟んで出力をゼロにし、新層だけ学習）をQwen3-0.6B-Baseで再現。自分のブログの技術記事722本を学習させ、新層のみ・LoRA・フルFTで覚えたかと忘れたかをperplexityで比較した。新層だけで学習外の記事は14.7から10.5に下がったが、Wikipedia日本語版は13.5から17.9に上がってフルFTより忘れた。1.7Bでも比率は同じで、Wikipediaを2割混ぜるとほぼ消える。28層で焼いたLoRAの番号付け替えも数字で再現。M1 Max 64GBのMLXで実測。
