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Anim4gine-Aura

Updated: Dec 26, 2025

conceptanimagine

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1 variant available

fp16 SafeTensor

Half precision, best balance (pruned) • 6.46 GB

Verified:

Type

Checkpoint Trained

Stats

150

Reviews

Published

Dec 25, 2025

Base Model

SDXL 1.0

Hash

AutoV2
FB98D85850
default creator card background decoration
Civitai Festive 2024 Contest Participant
muooon's Avatar

muooon

Anim4gine-Aura


 元モデルが素晴らしい!(こういう突き抜けたモデルを待っていた!)



 名称のまま Animagine4 ベースです (e-pred and ZtSNR training / NonVpred)

 ノンクレジットマージは固くお断りします (Non credit merge is strictly refused)

 元モデルへの良い評価や寄付等を期待します (ぜひ 元モデル をご覧ください)

※ Anim4gine は License: CreativeML Open RAIL++-M です

 このモデルも許可を変更しています (Anim4gine に従いライセンスを変更済み)

 "お気持ち" ではなくライセンスを守りご使用ください (詳細は最下段を確認)


推奨設定 (Recommended setting) :

 CFG scale: 3-7, SDE SGMUniform (ZtSNR / NonVpred) のため SGMUniform 推奨

 (reForge は Sampler:RES Solver, Schedule:React Cosinusoidal DynSF, も良い)

 positive, negative, は、Animagine4 の公式かここのサンプル画像を参考にどうぞ

 LoRA 作成は "zero" 版、または通常のXLバニラモデルをご使用ください


Aura RR174 emx は、 EmoFact で LoRA調整したモデルです、

 RR168をベースに独自開発の optimizer 群 (Emo系 EmoFact(v3.6)) による LoRA ファインチューンモデル。EmoFact は、v3.6 では短期学習も超長期学習もちゃんと学習します。さらに Adafactor型の長所をすべて維持しており欠点が見当たりません。今年最後のupdateに相応しいものと思います。


Aura RR1.6.8 公開済 (リアル) 標準は 28D 以上の画風です

 RR系:現実化を強化しました (オリジナルコードFFT)

 mahiro~ を使う場合は CFG:03 くらいにすると良いようです

 サンプラー等は添付画像を参考にしてください
☆オリジナルコードで調整済み (通常モデルとの互換性に難があるかも)

 ほぼ完成形、リアルさ追求のためグラボ新調しようと思います


Aura RR1.6.2 公開済 (リアル) 標準は 28D 以上の画風です

 RR系:現実化を強化しました (オリジナルコードでPiSSA型LoRAのFT)

 mahiro~ を使う場合は CFG:03 くらいにすると良いようです

 サンプラー等は添付画像を参考にしてください
☆高効率化のため学習初期ではLatentをスパース等で加工し特徴を際立たせました
☆いくつかのオリジナルコードで調整済み (通常モデルとの互換性に難があるかも)


Aura RR1.5.3 公開済 (リアル) 標準は 28D 以上の画風です

 RR系:現実化を強化しました (特に Clip を強化した)

 mahiro~ を使う場合は CFG:03 くらいにすると良いようです

 サンプラー等は添付画像を参考にしてください


AurA v3.3.1 公開済 (アニメ) PROMPT内容によりリアル側へ変化

 v3系:旧モデルに少し学習を施し精細化を実施


シリーズ概要

 追加学習は ZtSNR を適用しています (非 V-pred) 色域は広く純白から漆黒まで可

 手指足指等の身体詳細の改善のため人体を学ばせたので25D等のリアル出力もあります

 アニメ調のみ出力したい場合は Prompt や LoRA 等で調整してください

 自然文による prompt 指示も反応します (お試しください)


モデル共通

 全モデル共通 prompt 次第で特徴を引き出せるのでお試しください

 リアル系はアニメ実体化での詳細は欠けています (リファイナー向き)

 Anim4gine モデル特有の緻密さ等の"雰囲気(Aura)"を引き出せるようにした


コードナンバー

 v3系 AurA |アニメ| アニメ、25D、28D、に適応しています

 v7系 AuRa |セミリアル| 25D、28D、リアル、に適応しています

 RR系 Aura |リアル| 25D、28D、フォトリアルに適応

 用途に応じ使い分けるようお願いします

 (リアル系は立体化や実体化の強度調整は可能です好みで調整してください)

 A4X は、Anim4gine-OPT を self マージにて調整したモデルです

 v3系、v7系、RR系(新規) で更新 (これに伴い 旧v5・v9系 は廃版 (v7系へ統合))


更新履歴 (削除済)


AuRa v7.3.1 削除済 (セミリアル) 25D・28D・リアル 使えます

 v7系:旧モデルを統合し追加学習を実施し精細化と陰影を強化

Aura RR1.3.1 削除済 (リアル) 標準は 28D 以上の画風です

 RR系:現実化を強化しました (精細化と陰影の強化と光量調整)

AuRa v9.0.5 削除 RRa (リアル) 標準は25D以上の画風です

 現実化を強化しました (アニメ絵柄は隠れています)

AuRa v7.0.5 削除 RRa (リアル) v5.0.5 で 25D・28D 使えます

 現実化を強力にしました (アニメ絵柄は隠れています)

AuRA v5.0.5 削除 RRA (セミリアル) v3.x.x で アニメ調 使えます

 リアル画風を大幅に強化しました (アニメ絵柄は隠れています)

AurA v3.2.0 削除 RA (アニメ)

 大きい出力ほど 目 と 指 を安定させる気がします 1280px あたりが良いかも

AurA v3.1.0 削除 RA (アニメ)

 リアル画風を大きく変化させました (アニメ絵柄への影響はほとんど無し)


テストモデル


Aura v000-beta 公開済 (テスト) 旧 Anim4gine 4.0 ベース

 約20K枚のリアル画像を ZtSNR 適用し学習 (主に人体で一部は人体の各部位を焦点にしたもの、少量でスポーツ (弓道やバレエなど / 指等改善目的) や日本の文化や風景にあたるもの、その他いろいろ) Anim4gine の特徴をわかりやすく見る目的のテスト


AurA v01 〜 公開済み (まだオススメではない) 旧 Anim4gine 4.0 ベース

 beta版をベースに LoRA類を複数作成 (リアル画風キャンセル / 上記データセット内から 約5K枚を抜粋) 元の Animagine4 に適用後に再トレーニングし、LoRA類をさらに重ねた

 手足指と瞳を"多少改善"したが不安定です (今後のアニメベースにします)

 公式設定に従うとそれなりにキレイです、目標は品質設定ナシで使えるようにすること


AuRa v02 ~ 未公開 旧 Anim4gine 4.0 ベース

 リアル画像を学習させるとキレイな25Dモデルになりますが、シードによりアニメ画風が強く残り、そこをどう改善するか思案中、リアル系モデルに辿り着くかは未知です

 手足指や瞳は"かなり改善"した、基本的にまだ"アニメ調" (今後のリアルベース)

 公式設定不要でそれなりにキレイです、目標はリアル設定ナシでリアルになること

 参考画像:https://civitai.com/posts/12565481


||| 注意 ||| Anim4gine 全共通 の 注意点 [[追記:25/02/22]]

 〜 face、は絵柄を特定の何かに変化させます (解決)

 例えば、round face で 「丸みのある顔立ち」 を狙うと絵文字アイコン的な画風

 (確認済) round face, oval face, square face, は negative を使いましょう

 (round) " emoji art, Emoticon, ” (round / oval / square) "dot eye" で対策可です

 この他にも anim4gine 特有のワードがあるかもしれません


Sampler について

 Ancestral (Euler "a") と同じように一定毎に追加ノイズを与える SDE SGMUniform

 次世代モデル (色域広い) や ZtSNR による出力を安定させる効果があるとのこと

 そのためこのモデルでも使用をオススメしています (実際に崩れを抑止します)


学習概要について (キャプ&タグ)

 タグ付けは以下の4種で最小10〜概ね100前後のタグを付与 (最大180程度)

 1:internim-xcomposer2-7b、 2:JoyTAG、3:WDv3、 4:e621、

 重複や近似のワードはなるべく統合や削除を実施 (画像を多角的に説明させる)

 IN03・06 層は層別学習を用い特別学習を実施 (6720pix による画質と色調の精密化)

 全体の追加学習は 1536pix の解像度で実施し画風変更を優先した


ライセンスの補足:モデル使用は任意です

 「ノンクレジットマージ」はおやめください (過去に不愉快な出来事が続いたので)

 このモデルの使用を明記する場合はマージモデル公開は可能です

 違法なものや商用等に用いることはおやめください (不適切使用不可)

 生成した画像についてモデル名称の明記は不要です

 ユーザーは使用についてその責任をすべて負うものとします

 任意による使用の合法性や適切性についても保証しません



謝意

 Animagine はボクにとって最高の贈り物のひとつでした、

 モデル作者の皆さまに心より感謝をします、ありがとうございました!

 今後リリースされる SD35M 版も大きく期待します