Aikimi/anima-mixbit-6.44

Anima MixBit 6.44

アニメ・イラスト生成向けの、自己完結型 mixed-low-bit 研究モデルです。 Anima Aesthetic v1.1 を量子化し、diffusion model、Qwen3 text encoder、 Qwen-Image VAE を 1 本の checkpoint に収録しています。通常利用では外部 BF16 checkpoint、text encoder、VAE、LoRA は不要です。現在公開している重みは v148 です。

3モデル比較

比較対象は Default Anima BF16、INT8 ConvRot、Anima MixBit v148 の3つです。 上の画像は、CircleStone Labs 公式 example.png に含まれる prompt と生成設定を使い、seed だけを 14864420260804 に変更した実生成です。 3モデルで prompt、seed、sampler、scheduler、steps、CFG、解像度を揃えています。

• Default Anima BF16: BF16 diffusion + 外部 BF16 text encoder / VAE
• INT8 ConvRot: W8A8 diffusion + 外部 BF16 text encoder / VAE
• MixBit v148: 内蔵 mixed-low-bit text encoder / VAE を使う自己完結 checkpoint

結論

MixBit v148 は INT8 ConvRot より高画質なモデルではありません。BF16への画像忠実度は Default BF16が基準、INT8 ConvRotが次点、MixBit v148がその下です。MixBit v148の利点は、 画質をINT8へ近づけながら、生成に必要な一式を最小の1ファイルへまとめたことです。

上の公式作例では3モデルとも人物、看板文字、背景を維持しています。BF16を基準にした 1枚のSSIMはINT8が0.928776、v148が0.809001です。v148は構図や質感の変化が INT8より大きい一方、アニメイラストとしての明確な破綻は見られません。この1枚だけで 一般化せず、下の複数条件評価を総合判定に使っています。

観点	Default Anima BF16	INT8 ConvRot	MixBit v148	v148の判定
LPIPS → BF16 ↓	基準	0.242069	0.368597	INT8より劣る
SSIM → BF16 ↑	基準	0.870441	0.788676	INT8より劣る
Image CLIP → BF16 ↑	基準	0.944048	0.893499	INT8より劣る
Prompt CLIP ↑	—	0.352938	0.355217	ほぼ同等、v148がわずかに高い
Warm生成平均	5.111秒	4.080秒	4.308秒	BF16より速く、INT8より約5.6%遅い
GPU全体peak	7,414 MiB	5,430 MiB	5,211 MiB	測定上は最小
通常配布一式	5.628 GB / 3 files	3.543 GB / 3 files	2.265 GB / 1 file	最小・自己完結

画質指標は candidate 固定後の32条件、速度は RTX 5080 Laptop GPUでの 512 × 512 / 30 steps / batch 1、2 warmup + 5測定の実用構成比較です。GPU全体peakには デスクトップなど他プロセスも含まれます。

同じ BF16 text encoder / VAE を3モデルへ接続し、diffusionだけを変えた20条件でも、 INT8 ConvRotがBF16再構成の主要5指標中4指標で優位でした。MixBit v148はPrompt CLIPで 高い一方、総合的な画像忠実度でINT8を超えたとは判定していません。

MixBit v148の配布容量はINT8一式より約36.1%、Default BF16一式より約59.8%小さく、 ここが本モデルの明確な優位点です。

比較条件と prompt

• Source: CircleStone Labs 公式 example.png
• Seed: 14864420260804
• Resolution: 1024 × 1024
• Steps / CFG: 30 / 4
• Sampler / Scheduler: er_sde / simple
• Denoise: 1.0

Positive:

masterpiece, best quality, score_7, safe. An anime girl wearing a black tank-top and denim shorts is standing outdoors. She's holding a rectangular sign out in front of her that reads "ANIMA". She's looking at the viewer with a smile. The background features some trees and blue sky with clouds.

Negative:

worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, blurry, jpeg artifacts, sepia

集計と生成条件は evidence/runtime/three_model_comparison_v148.json に保存しています。

モデル情報

項目	値
Model file	model/anima-mixbit-6.44-v148.safetensors
File size	2,264,786,514 bytes / 2.109246807 GiB
Logical parameters	2,814,011,379
Effective storage	6.438599448179 bits/parameter
Candidate ID	int8-te6-vae4-late-nvfp4x16-entropy-v148
外部 model component	不要

diffusion component は主に INT8 ConvRot です。後段にある低感度 MLP のうち 16 演算子を NVFP4 storage とし、内蔵 text encoder は 6-bit groupwise、内蔵 VAE は 4-bit groupwise で保存しています。外側の lossless zlib bundle は配布容量だけを削減し、 展開後 checkpoint の内容は変更しません。

ComfyUI で使う

この checkpoint は ComfyUI 本体の native int8_tensorwise 対応を使用します。 ComfyUI 0.30.0 / comfy-kitchen 0.2.26 で実機検証済みです。native INT8 非対応の 旧版（例: ComfyUI 0.19.0）では読み込めません。

1. comfyui/custom_nodes/AnimaMixBit を ComfyUI/custom_nodes/AnimaMixBit へコピーします。

2. ComfyUI と同じ Python 環境へ node の requirements を導入します。

   python -m pip install -r ComfyUI\custom_nodes\AnimaMixBit\requirements.txt
   

3. model file を次へ置きます。

   ComfyUI/models/diffusion_models/anima-mixbit-6.44-v148.safetensors
   

4. ComfyUI を完全に再起動します。

5. comfyui/workflows/anima-mixbit-6.44-v148.json を開きます。

6. Load Anima Mixed-Low-Bit（AnimaMixedLowBitLoader）で v148 を選択します。

loader は単一 checkpoint から MODEL、CLIP、VAE を返します。同梱 workflow に 別の Load Diffusion Model、CLIPLoader、VAELoader を追加する必要はありません。

初回ロード

初回だけ、node が inner checkpoint の整合性を検証しながら local cache へ lossless 展開します。追加で約 2.50 GB の空き容量が必要で、ネットワークドライブでは数分かかる 場合があります。2 回目以降は検証済み cache を再利用します。保存先は ComfyUI 起動前に ANIMA_MIXBIT_CACHE_DIR で変更できます。

実機検証

2026-08-04 に、公開 model・同梱 node・同梱 workflow だけで以下を完走しました。

• NVIDIA GeForce RTX 3090 24 GB
• ComfyUI 0.30.0
• PyTorch 2.11.0+cu130
• comfy-kitchen 0.2.26
• 512 × 512 / 30 steps の package smoke: PASS
• 公式 prompt の 1024 × 1024 / 30 steps / er_sde: PASS
• 外部 model loader / checkpoint / text encoder / VAE / LoRA: 不使用（MixBit 側）

機械可読の smoke 結果は evidence/runtime/v148_comfyui_030_smoke.json、 3モデル比較の生成・評価記録は evidence/runtime/three_model_comparison_v148.json、 評価詳細は docs/V148_REPORT_JA.md にあります。

評価範囲

上の数値はcandidate固定後の比較です。LPIPSは低いほど、SSIMとCLIPは高いほど良好です。 有限のpromptとseedによる結果であり、未知promptでの品質や人体の正しさを保証しません。

制限と出力確認

• BF16-equivalent、pixel-exact、あらゆる seed での anatomy-safe を保証しません。
• 人数、腕、手、指の厳密な個数指定、交差した手足、未知の高解像度 prompt は複数 seed を 目視確認してください。
• 専用 AnimaMixBit custom node が必要で、Hugging Face Inference API では実行できません。
• safety filter は内蔵していません。短い prompt や指定不足では、意図しない成人向け、裸体、 暴力、偏見その他の不適切な出力が生じる可能性があります。公開・共有前に確認してください。
• 未成年者を含む性的 content、同意のない親密画像、違法 content、なりすまし、privacy 侵害、 第三者の権利を侵害する用途には使用しないでください。

ライセンスと帰属

このリポジトリ全体を 1 種類の license で再ライセンスしてはいません。Hugging Face metadata の license: other は、model weight に独自 license が適用されるためです。

• Anima 由来の model weight: CircleStone Labs Non-Commercial License
• Anima の Cosmos 系譜: 派生モデルに適用される NVIDIA Open Model License の条件と帰属を維持
• 内蔵 Qwen3 0.6B Base text encoder / Qwen-Image VAE: Apache License 2.0
• Aikimi 自作 AnimaMixBit custom-node source: MIT License
• ComfyUI、comfy-kitchen、safetensors、PyTorch: 各配布元の license / notice を維持

custom node の MIT License は model weight の条件を変更しません。本モデルは非公式派生物で、 CircleStone Labs または NVIDIA による承認・検証済みモデルではありません。利用・再配布前に licenses/NOTICE.md、 licenses/THIRD_PARTY_MODEL_COMPONENTS.md、 および licenses/ 内の該当原文を確認してください。原文と本説明が異なる場合は license 原文を優先します。

English

Overview

Anima MixBit 6.44 v148 is an unofficial, self-contained mixed-low-bit quantization of Anima Aesthetic v1.1 for anime and illustration generation. One checkpoint contains the diffusion model, Qwen3 text encoder, and Qwen-Image VAE. Normal use does not require an external BF16 checkpoint, text encoder, VAE, or LoRA.

The model file is model/anima-mixbit-6.44-v148.safetensors. It is 2,264,786,514 bytes, stores 2,814,011,379 logical parameters at an effective 6.438599448179 bits per parameter.

Three-model comparison

The comparison covers Default Anima BF16, INT8 ConvRot, and MixBit v148. The top image uses the prompt and settings embedded in CircleStone Labs' official example.png, with only the seed changed to 14864420260804. It is a practical-stack comparison: MixBit uses its embedded low-bit text encoder and VAE, while BF16 and INT8 use the same external BF16 text encoder and VAE. All three preserve the subject, sign text, and background in this case. Against BF16, this one image has SSIM 0.928776 for INT8 and 0.809001 for v148; the broader multi-condition results below, rather than this single image, determine the overall verdict.

Aspect	Default Anima BF16	INT8 ConvRot	MixBit v148	v148 result
LPIPS to BF16 ↓	reference	0.242069	0.368597	below INT8
SSIM to BF16 ↑	reference	0.870441	0.788676	below INT8
Image CLIP to BF16 ↑	reference	0.944048	0.893499	below INT8
Prompt CLIP ↑	—	0.352938	0.355217	nearly tied; slightly higher
Warm mean	5.111 s	4.080 s	4.308 s	faster than BF16, about 5.6% slower than INT8
Whole-GPU peak	7,414 MiB	5,430 MiB	5,211 MiB	lowest in this measurement
Distribution	5.628 GB / 3 files	3.543 GB / 3 files	2.265 GB / 1 file	smallest and self-contained

MixBit v148 does not surpass INT8 ConvRot in overall image fidelity. Its advantage is the complete one-file distribution: about 36.1% smaller than the INT8 stack and 59.8% smaller than the default BF16 stack, while retaining usable anime output and near-INT8 warm speed. In a separate 20-condition diffusion-only comparison using the same BF16 text encoder and VAE for all three, INT8 led four of five BF16-reconstruction metrics; MixBit had the higher prompt CLIP score. Full conditions are recorded in evidence/runtime/three_model_comparison_v148.json.

ComfyUI setup

Use ComfyUI 0.30.0 or a newer compatible build with native int8_tensorwise support.

1. Copy comfyui/custom_nodes/AnimaMixBit to ComfyUI/custom_nodes/AnimaMixBit.
2. Install the node requirements in ComfyUI's Python environment.
3. Put anima-mixbit-6.44-v148.safetensors in ComfyUI/models/diffusion_models/.
4. Restart ComfyUI and open comfyui/workflows/anima-mixbit-6.44-v148.json.
5. Select the checkpoint in Load Anima Mixed-Low-Bit.

The first load verifies and losslessly extracts an approximately 2.50 GB inner checkpoint to a local cache. Later loads reuse the verified cache. Set ANIMA_MIXBIT_CACHE_DIR before starting ComfyUI to choose its parent directory.

Limitations and output review

This release is not BF16-equivalent or pixel-exact and cannot guarantee correct anatomy, exact subject counts, or consistent results for every prompt and seed. It has no built-in safety filter, so review outputs before publishing or sharing them. Do not use it for illegal content, sexual content involving minors, non-consensual intimate imagery, impersonation, privacy abuse, or infringement of third-party rights.

Licenses

The model weights remain subject to the CircleStone Labs Non-Commercial License and applicable NVIDIA Open Model License terms inherited through Anima's Cosmos lineage. The embedded Qwen components are Apache-2.0. The self-authored AnimaMixBit custom-node source is MIT-licensed; that MIT grant does not relicense the model weights. Review licenses/NOTICE.md, licenses/THIRD_PARTY_MODEL_COMPONENTS.md, and all applicable texts in licenses/ before use or redistribution.