rapid-anima

rapid_anima — Anima 生成速度向上 on Modal

CircleStone Labs の Anima (2B パラメータの DiT)の 生成速度を改善 するための一式。 旧名 darask_anima、2026-05 にスコープを「fine-tune + 蒸留」から「速度向上特化」に転換。

⚠️ ライセンス: Anima は CircleStone Labs Non-Commercial License + NVIDIA Open Model License (Derivative Model 条項) で 非商用のみ。 派生モデルも非商用縛り。詳細は 末尾のライセンス節 参照。

主な高速化レバー

• B200 sageattention 実 engage — sm_100 patched wheel で silent fallback 回避 (darask0/modal_B200_sageattetion_comfyUI)
• batch=8 並列生成 — ComfyUI EmptyLatentImage 経由で 1 submit に 8 枚
• 蒸留 LoRA — Civitai 公式 Anima Turbo merge / 自前蒸留 (PCM, Z-Image traj, LADD, Reflow)
• ComfyUI 推論最適化 — CapitanFlowMatch scheduler, sageattention, DPM-Solver++ 等

実測 (B200, 1024² / 30 step)

配布中の LoRA

huggingface.co/darask0/anima-distill-loras に Anima v1.0 base 用の蒸留 LoRA を集約 (PEFT + ComfyUI 両形式)。

⚠️ 重要: 以下 LoRA はすべて 実用品質が公式 Civitai Anima Turbo に及ばず、 研究 / 学習目的での配布。実用は 公式 Civitai Anima Turbo を推奨。

将来追加検討: LADD / Reflow / Z-Image trajectory / SiD2 など。

ComfyUI 使い方の最短手順:

1. *_comfy.safetensors を ComfyUI/models/loras/ に配置
2. Anima v1.0 base workflow に LoraLoaderModelOnly を挿入、strength_model: 1.0
3. KSampler を steps=4 / cfg=1.0、推奨 sampler / scheduler を選択

詳細な使い方・訓練詳細は各 LoRA の HF model card / docs/{pcm,dmd2,dmdx}.md を参照。

サンプル画像 (4-step / CFG=1.0 / er_sde + simple)

同 prompt (2girls, flandre scarlet, remilia scarlet, touhou, ...)、同 seed=42、Anima v1.0 base。

主要な発見:

• DMD2 / DMDX いずれも warm-start (Civitai Turbo) からほぼ移動せず、視覚的に Turbo と同等。手法による差なし
• PCM (cold-start) は別 trajectory に乗っているが 生成品質が低い — Anima Turbo / DMD2 / DMDX に劣る ❌ 非推奨
• 教訓: 「numerical 収束 ≠ 生成品質」。loss が健全でも visual で要検証 (distillation.md §4 の Phase A 失敗と同根)
• 核心の結論: 本データセット規模 (5000 サンプル) + 標準ハイパラでは Civitai Anima Turbo を超えるのは困難、実用は公式 Turbo 推奨

ディレクトリ構成 (簡略)

rapid_anima/
├── modal_app.py                  # Modal アプリ本体 (全 function 定義)
├── configs/                      # diffusion-pipe 設定 (Phase 1 fine-tune 用)
├── scripts/
│   ├── generate_dataset.py       # ComfyUI 経由 self-distill 生成
│   ├── clean_captions.py         # quality/meta タグ除去
│   ├── *_workflow.json           # Anima ComfyUI workflow テンプレ
│   ├── *_prompts.txt             # 各種 prompt セット
│   └── distill/                  # 蒸留実装 (PCM / DMD2 / DMDX / LADD / Reflow / Z-Image 等)
├── docs/                         # 詳細ドキュメント (下記参照)
├── samples/                      # README 用検証サンプル画像
├── requirements.txt
└── README.md (このファイル)

重要: modal_app.py は configs/ と scripts/ をそのままの構造で image に同梱する。ファイルをルート直下にフラット配置すると add_local_dir で失敗するので注意。

ドキュメント

手法別 (本日 v1.0 base での新規試行):

インフラ / セットアップ:

参考資料

• 公式モデルカード: https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima
• diffusion-pipe: https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe
• DMD2 論文 (Z-Image): https://arxiv.org/abs/2511.22677
• LCM 論文: https://arxiv.org/abs/2310.04378
• Hyper-SD: https://github.com/bytedance/hyper-sd
• RDBT-Anima (Anima 蒸留先行例): https://civitai.com/models/2364703
• PCM 元論文: Wang et al. NeurIPS 2024 / G-U-N/Phased-Consistency-Model

ライセンス

このリポジトリ自体のコードは MIT で公開。生成される派生モデル(蒸留 LoRA や fine-tune 結果)は Anima のライセンス に従う必要があり、非商用のみ:

• CircleStone Labs Non-Commercial License
• NVIDIA Open Model License(Derivative Model 条項)

詳細・商用利用問い合わせは Anima 公式ページを参照: https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima