HyperAI

1. Einführung in das Tutorial

Neta Lumina ist ein hochwertiges Bildgenerierungsmodell im Anime-Stil, das am 26. Juli 2025 von Neta.art veröffentlicht wurde. Basierend auf Lumina-Image-2.0, der Open-Source-Arbeit des Alpha-VLLM-Teams am Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, nutzt Neta Lumina riesige Mengen hochwertiger Bilder im Anime-Stil und mehrsprachig beschrifteter Daten, um das Modell mit leistungsstarken Fähigkeiten zum Verständnis und zur Interpretation von Anforderungen auszustatten, wodurch es sich ideal für Anwendungsfälle wie Illustrationen, Poster, Storyboards und Charakterdesign eignet.

Hauptmerkmale:

Optimiert für verschiedene kreative Szenarien, wie z. B. Furry, chinesischer Stil, Haustiere usw.
Unterstützt eine große Bandbreite an Charakteren und Stilen, einschließlich beliebter und unbeliebter Einstellungen.
Verstehen Sie natürliche Sprache genau und verfügen Sie über eine ausgezeichnete Fähigkeit, komplexen Eingabeaufforderungen zu folgen.
Unterstützt nativ mehrere Sprachen. Chinesisch, Englisch und Japanisch werden empfohlen.

Dieses Tutorial verwendet eine einzelne RTX 4090-Karte als Ressource und ComfyUI zur Demonstration.

In diesem Workflow-Tutorial werden die folgenden Modelldateien verwendet:

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

2. Projektbeispiele

**Prompt:** 1 Mädchen, solo, lange Haare, Brüste, schaut den Betrachter an, blaue Augen, braune Haare, lange Ärmel, Haare …

**Prompt:** Ölgemälde, Bilderrahmen, draußen, chromatische Aberration, Umhang, Landschaft …

3. Bedienungsschritte

3.1 Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

3.2 Funktionsdemonstration

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

Anwendung

Beim ersten Klonen müssen Sie den Workflow manuell im Ordner öffnen und laden.

Geben Sie die Textbeschreibungen „Prompt“ und „Negative Prompt“ für das generierte Bild ein und geben Sie die Anzahl der Inferenzschritte ein.

4. Diskussion

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