← トップへ
LoRA Anima 成人向け
Light Concepts
特徴
Light Concepts Training data is a collection of various light concepts I enjoy using that are not overly represented in large datasets, trained as a single lora. ℹ️ LoRA work best when applied
タグ
このサイトの分類タグです（同じタグの一覧へ飛びます）。作者が Civitai に付けたキーワードは、最下部の「Civitai」欄に分けて置いています。
実用情報
| 現在の版 | v3.1 [anima-base-1] |
| この版のベース | Anima（このファイルが使えるのはこのベースだけです） |
| 対応ベース（全バージョン） | Anima（版ごとに専用ファイルがあります） |
| トリガー語 | dispersion / hue shifting / refraction / subsurface scattering / translucent / bioluminescence / caustics / ultraviolet light |
版の情報
| 現在の版 | v3.1 [anima-base-1] |
| この版のベース | Anima |
| この版の公開日 | 2026/05/17 |
| この版のDL | 8,682 |
| 前の版 | v3.0 [anima-preview-3] |
Trained on Anima Base 1 Dataset with a mix of natural language and tag captions, unchanged from v3 Partitioned dataset and trained at multi-res 512, 768, 1024, 1280, 1536 Training config: # trained using diffusion-pipe commit b0aa4f1e03169f3280c8518d37570a448420f8be
# NCCL_P2P_DISABLE="1" NCCL_IB_DISABLE="1" NCCL_CUMEM_ENABLE="0" deepspeed --num_gpus=1 train.py --deepspeed --config anima-lora.toml --i_know_what_i_am_doing
output_dir = '/mnt/d/anima/training_output/anima-base-1-light-v31'
dataset = 'dataset-anima-light.toml'
# training settings
epochs = 2
# Per-resolution batch sizes
micro_batch_size_per_gpu = [[512, 64], [768, 64], [1024, 32], [1280, 24], [1536, 16]]
pipeline_stages = 1
gradient_accumulation_steps = 1
gradient_clipping = 1
warmup_steps = 30
lr_scheduler = 'cosine'
# misc settings
save_every_n_epochs = 1
activation_checkpointing = true
partition_method = 'parameters'
save_dtype = 'bfloat16'
caching_batch_size = 1
map_num_proc = 8
steps_per_print = 1
compile = true
[model]
type = 'anima'
transformer_path = '/mnt/c/workspace/models/diffusion_models/anima-base-v1.0.safetensors'
vae_path = '/mnt/c/workspace/models/vae/qwen_image_vae.safetensors'
llm_path = '/mnt/c/workspace/models/text_encoders/qwen_3_06b_base.safetensors'
dtype = 'bfloat16'
#cache_text_embeddings = false
llm_adapter_lr = 8e-7
#timestep_sample_method = 'uniform'
flux_shift = true
multiscale_loss_weight = 0.5
sigmoid_scale = 1.3
[adapter]
type = 'lora'
rank = 32
dtype = 'bfloat16'
[op
作者明記（版の説明文より）：作者が Civitai の版説明文に書いた内容です
版履歴
● v3.1 [anima-base-1]（現在の版） Anima ／ 公開 2026/05/17 8,682 DL
・ v3.0 [anima-preview-3] Anima ／ 公開 2026/04/19 1,172 DL
・ v2.0 [anima-preview2] Anima ／ 公開 2026/04/03 414 DL
・ v1.0 [anima-preview] Anima ／ 公開 2026/03/12 271 DL
同じ系のLoRA
数字の実績
10,539 DL
Anima のLoRA全体で上位 69%（32件中 22位）／ 👍 756
前回観測比 +56 DL（約64 DL/日）
観測履歴
初観測（2026/11/10）DL 10,326 → 最新（2026/11/14）DL 10,539（+213）。
● 2026/11/10 初観測（DL 10,326）
・ 2026/11/12 観測（DL 10,414）
・ 2026/11/13 観測（DL 10,483）
・ 2026/11/14 観測（DL 10,539）
公開 2026/05/17（Civitai）
ライセンス
商用利用：生成画像の商用利用 / Civitai上でのレンタル
派生（マージ等）：可
Civitai
作者キーワード： #ultraviolet light #bioluminescence #translucent #caustics #refraction #subsurface scattering
Civitai で作者が付けた検索用キーワードをそのまま載せています。このサイトの分類（上の「タグ」）とは別物です。
Civitai で見る（リンク先には成人向けコンテンツが含まれる場合があります）
公開 2026/05/17 ／ 作者 motimalu