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YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card

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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)

構成 per-image 5000 枚 cost
旧 batch=1 (no sage) ~3.3s ~$44
新 batch=8 + sage ~3.05s ~$26
4-step 蒸留 LoRA + sage ~0.5-1s (推論時のみ)

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。

サブディレクトリ 手法 step / CFG ステータス 詳細
pcm/ Phased Consistency Model 4-step / CFG=1.0 ❌ 非推奨 (cold-start、生成品質が低い) docs/pcm.md
dmdx/ DMDX (ADM) 4-step / CFG=1.0 ⚠️ 配布中 (warm-start dominance、Turbo と視覚同等、独自性なし) docs/dmdx.md
dmd2/ DMD2 + TrigFlow 4-step / CFG=1.0 ⚠️ 配布中 (DMDX 同様の warm-start dominance) docs/dmd2.md

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。

Civitai Anima Turbo (baseline) DMD2 final DMDX final
turbo dmd2_final dmdx_final

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):

ドキュメント 内容
docs/pcm.md PCM 蒸留 (5000 step 完走、HF 配布済、$22)
docs/dmd2.md DMD2 + TrigFlow 蒸留 (resume 進行中、~$50)
docs/dmdx.md DMDX (ADM、新規実装、arxiv 2507.18569v1 移植、進行中、$30)

インフラ / セットアップ:

ドキュメント 内容
docs/setup.md Modal セットアップ、HF シークレット、データセット用意
docs/workflow.md Step 0-5 (モデル DL / dataset / Phase 1 / 検証 / 蒸留)、GPU 選び、コスト概算
docs/distillation.md Anima 蒸留 — R3GAN 5 連続失敗の deep dive、設計理由、教訓
docs/migration_log.md 2026-05 既存実装移植 (Z-Image / DMD2 / LADD / Reflow / PCM)、比較結果、reward hacking 実証
docs/operations.md Modal CLI / diffusion-pipe 罠、実測コスト、トラブルシューティング

参考資料

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

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