Neta Lumina：高品质二次元风格图像生成模型

一、教程简介

Neta Lumina 是由捏 Ta 实验室（Neta.art）于 2025 年 7 月 26 日发布的高品质二次元风格图像生成模型。 Neta Lumina 基于上海人工智能实验室 Alpha-VLLM 团队开源的 Lumina-Image-2.0，利用海量、高质量的二次元风格图像及多语种标签数据，使模型具备强大的需求理解与诠释能力，非常适合插画、海报、分镜、角色设计等场景。

主要特色：

• 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。

本教程采用资源为单卡 RTX 4090，使用 ComfyUI 进行演示。

该工作流教程，总共使用了下列模型文件：

• neta-lumina-v1.0.safetensors
• gemma_2_2b_fp16.safetensors
• ae.safetensors

二、项目示例

三、运行步骤

3.1 启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面

3.2 功能演示

若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在初始化，由于模型较大，请等待约 1-2 分钟后刷新页面。

使用步骤

首次克隆需要手动打开文件夹内的工作流进行加载。

输入对生成图像的文本描述 Prompt 和 Negative Prompt， 填写推理步数。

四、交流探讨

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