Aikimi/anima-mixbit-6.44-v1.2

Anima MixBit 6.44 (v1.2)

Anima MixBit 6.44 (v1.2) は初回一般公開版です。

Anima Aesthetic v1.1を、activation-aware calibration、選択的QAT、 BF16教師蒸留、層感度別bit配分によって軽量化した、diffusion・text encoder・ VAE内蔵の自己完結型mixed-low-bitモデルです。

diffusion modelはAnima Aesthetic v1.1由来で、同モデルがNVIDIA Cosmosの 派生モデルであるため、CircleStone Labs Non-Commercial License v1.2と NVIDIA Open Model Licenseが適用されます。内蔵Qwen3 text encoderと Qwen-Image VAEはApache License 2.0、custom nodeのsource codeはMIT Licenseです。 適用ライセンス全文、部品別の帰属、通知はlicensesに同梱しています。

モデルファイル

• ファイル: model/anima-mixbit-6.44-v1.2.safetensors
• SHA-256: 3cbf9edcfa8c6923185c91f27acc8f55c4d1b891e1208661852a45acff9bb813
• サイズ: 2,264,051,834 bytes（2.264051834 GB / 2.108562583 GiB）
• 論理parameter数: 2,814,011,379
• 実測保存量: 6.436510814 bits/parameter
• 元のBF16一式 5,628,171,998 bytes比: 59.7729%削減

形式	parameter数	構成比
FP8	949,616,640	33.7460%
NVFP4	1,548,746,752	55.0370%
INT8	188,481,536	6.6980%
BF16	127,166,451	4.5190%

448演算子のactivation-aware calibration、block reconstruction gate、 3ブロック・9層の選択的QAT、BF16教師のblock-output distillationを適用しています。 bit形式は層感度に基づいて配分されています。

ComfyUIで使う

1. comfyui/custom_nodes/AnimaMixBit を ComfyUI/custom_nodes/AnimaMixBit へコピーします。
2. ComfyUIのPython環境で pip install -r ComfyUI/custom_nodes/AnimaMixBit/requirements.txt を実行します。
3. モデルを ComfyUI/models/diffusion_models/ へコピーします。
4. ComfyUIを再起動し、 comfyui/workflows/anima-mixbit-6.44-v1.2.json を開きます。
5. AnimaMixedLowBitLoader で正式モデルファイルを選択します。

loaderは1つのcheckpointから MODEL、CLIP、VAE を返します。外部BF16 checkpoint、外部LoRA、外部text encoder、外部VAEは不要です。

確認環境はWindows 11、NVIDIA GeForce RTX 5080 Laptop GPU、PyTorch 2.11.0+cu130、CUDA runtime 13.0、ComfyUI 0.29.0、comfy-kitchen 0.2.24です。

品質と性能

固定200条件で同一BF16 text encoder・VAEを使い、拡散モデルの差を比較した結果、 INT8 ConvRotは平均品質、ワースト10%、高解像度、主題保持、構図保持、warm速度で 優位でした。明確な構造的破綻は両方0/200です。Anima MixBitはdiffusion・text encoder・VAEを単一checkpointに内蔵し、通常利用に必要な配布容量が小さい点を 優先しています。

項目	Anima MixBit 6.44	INT8 ConvRot
通常利用に必要な配布容量	2,264,051,834 bytes	3,543,116,935 bytes
全200条件 SSIM	0.652810	0.901690
全200条件 LPIPS	0.441609	0.147525
ワースト10% SSIM	0.255041	0.656065
高解像度40条件 SSIM	0.657354	0.892907
warm平均（512×512、30 steps）	7.113秒	4.072秒
GPU全体の観測peak	4,515 MiB	4,979 MiB

比較の条件、全指標、解釈上の注意は docs/INT8_CONVROT_COMPARISON.md と docs/BENCHMARKS.md を参照してください。

既知の制限

BF16基準から量子化誤差が生じます。細部、色、主題、人数、手指、文字、背景、 構図が変わることがあります。高解像度、長いprompt、複数人物では特に変化しやすく、 重要用途では複数seedで確認してください。詳細は docs/KNOWN_LIMITATIONS.md にあります。

本モデルはBF16基準とは出力・品質特性が異なります。

検証

PowerShellでpackage rootから実行します。

.\scripts\verify_release.ps1 -Python python
.\scripts\smoke_test.ps1 -Python python

モデルだけを確認する場合:

Get-FileHash -Algorithm SHA256 .\model\anima-mixbit-6.44-v1.2.safetensors

全配布ファイルのSHA-256は checksums/SHA256SUMS.txt にあります。

ライセンスと帰属

本モデルはAnima Aesthetic v1.1を量子化した非公式派生モデルであり、 CircleStone Labsの公式または承認済みモデルではありません。 モデルおよび派生物を利用する権利は、同梱ライセンスに従いCircleStone Labs LLC から各受領者へ直接付与されます。

• CircleStone Labs Non-Commercial License v1.2
• NVIDIA Open Model License Agreement
• Qwen component: Apache License 2.0
• third-party model component一覧
• AnimaMixBit custom node: MIT License
• 帰属と通知
• runtime関連のライセンスとnotice: licenses/

ここでCosmosとはGPUやruntimeではなく、Anima diffusion modelの祖先となる nvidia/Cosmos-Predict2-2B-Text2Imageを指します。Apache License 2.0は内蔵Qwen component、MIT Licenseはcustom nodeのsource codeだけに適用され、Anima/Cosmos由来 diffusion weightsの利用条件を変更しません。利用・再配布前に、適用されるすべての ライセンス原文を確認してください。

詳細資料

• 日本語README
• English README
• 日本語MODEL CARD
• English MODEL CARD
• 再現性
• 日本語最終レポート
• 画像内蔵・単体完結HTMLレポート
• Hugging Faceアップロード手順