Neta Lumina は、Danbooru タグと普通の文章の両方を読む規制なしのアニメモデルで、当社のテストではコンテンツ段階のすべてを、拒否も差し替えもなく返しました。 その自由の代償は時間です。2026年10月5日の31回の実行で、1枚に 13〜75 秒かかり、中央値は 40 秒、10 秒を切ったものは1つもありませんでした。ネガティブプロンプトも、画像入力も、LoRA スロットもありません。
Neta Lumina は Neta.art Lab が作ったモデルです。Alpha-VLLM の Lumina-Image-2.0 をファインチューンしたもので、テキストエンコーダーには Gemma 2B を使っています。SpicyAPI では neta-art/neta-lumina/text-to-image として公開されています。以下に掲載するプロンプトはすべて、服を着た大人の日常的なシーンです。現在の1枚あたりの料金は Neta Lumina のファミリーページに載っています。
ひと目でわかる要点
| Neta Lumina（2026年10月5日テスト） | |
|---|---|
| 提供元とベース | Neta.art Lab。Lumina-Image-2.0 のファインチューンで、Gemma 2B テキストエンコーダーと FLUX VAE を使用 |
| API モデル名 | neta-art/neta-lumina/text-to-image（テキストから画像のみ） |
| 公開フィールド | prompt（最大5,000文字）、aspect_ratio、output_format、seed |
| アスペクト比 | 9種類、いずれも約1メガピクセル。1:1 は 1024 x 1024、16:9 は 1536 x 864、21:9 は 1536 x 656 |
| 出力 | 1リクエストにつき1枚、JPEG（既定）、PNG、WebP |
| テストでの速度 | 31回の実行で1枚あたり 13〜75 秒、中央値 40、10 秒未満はなし |
| コンテンツポリシー | 規制なし、コンテンツフィルターなし。当社の段階テスト5段階すべてが通った |
| できないこと | ネガティブプロンプト、ステップ数、guidance、サンプラー、画像入力、LoRA、1リクエストで複数枚 |
Neta Lumina とは
提供元は、Neta Lumina を高品質なアニメスタイルの画像モデルだと説明しています。Hugging Face のカード huggingface.co/neta-art/Neta-Lumina には、アニメイラスト、ポスター、ストーリーボード、キャラクターデザインに強く、キャラクターとスタイルを幅広くカバーしているとあります。提供元によれば、複雑なプロンプトでも理解が正確で、Danbooru タグに対応し、推奨言語は中国語、英語、日本語です。当社は英語だけをテストしました。
バージョンの件も一言。提供元のリポジトリは2025年6月のもので、v1.0 の「正式リリース」は2025年7月22日にアップロードされました。ホスト版のルートはバージョンを明示していないため、当社のリクエストにどのビルドが応答したのかはお伝えできず、画像から推測することもしていません。
今週レビューしたもう一つのアニメモデル、Anima Turbo との違いは2点です。長い説明文を、少なくともタグと同じくらいよく読むこと、そして遅いことです。終盤の表で、この2つと Prefect Pony XL を並べて比べています。
タグか、文章か、両方か
提供元のプロンプトブックは、キャラクター、スタイル、外見、服装、表情と動作、カメラ、照明、雰囲気、品質タグの順を勧めています。さらに、任意の固定の冒頭文として "You are an assistant designed to generate anime images based on textual prompts." も提案しています。同じ seed で、この文を付けた場合と付けない場合の2回、同じプロンプトを実行しました。
左：提供元の冒頭文あり。右：なし。同じプロンプト、seed 5、3:4、テキストから画像。
2枚はほぼ同じなので、このエンドポイントでは冒頭文は不要です。ピアニストを描いたプロンプトは、ただのタグの羅列でした。
masterpiece, best quality, anime illustration, 1girl, solo, mature female, adult woman in her late twenties, long wavy crimson hair, golden eyes, black off-shoulder evening gown with a high leg slit, sitting on the lid of a grand piano, legs crossed, one hand resting on the keys, candlelit ballroom, crystal chandelier, warm rim light, looking at viewer, slight smile文章でも同じようにうまくいきます。次は、タグを一つも使わず、傷のある男、はだけたシャツ、ネオンの反射を描いたものです。
同じ3文、seed 1 と 2、2:3。掲載例は seed 2（右）で、seed 1 は顔に光るシアンの余計な模様が走った。
An anime illustration of a handsome adult man in his early thirties with messy silver hair and a small scar through one eyebrow. He wears an unbuttoned black dress shirt and leans against a rain-streaked window in a neon-lit city at night, glancing over his shoulder at the viewer. Cyan and magenta reflections slide across his face.当社のテストでは、傷、シャツ、シアンとマゼンタの光は両方の seed に現れました。seed によって変わったのは仕上がりで、一方には余計な模様があり、もう一方は顔がきれいでした。これがこのモデル全体に共通するパターンで、大事なプロンプトは2〜3個の seed で実行することを勧める理由です。
| 状況 | 向いているもの | 当社の実行での理由 |
|---|---|---|
| 髪、目、服装、舞台など特定の見た目 | タグ | タグ1つがそれぞれ独立した指示になり、ピアニストはすべての細部を保った |
| カメラ位置、光の向き、二人の関係 | 文章 | ネオンの窓辺の男は3文すべてに従った |
| 二人のキャラクター | 先に人数のタグ、続けて一人ずつ句を書く | 海辺のカップルでは、彼女のサンドレスと彼の開いたシャツがそれぞれ正しい人物に付いた |
| 制御と雰囲気の両方がほしい | タグの見出し部分と、1〜2文 | 最初に試すなら混合 |
サイズ、形式、seed
サイズのフィールドはありません。9種類のアスペクト比から選ぶと、それぞれが約1メガピクセルの固定サイズに対応します。すべての比率を1回ずつ実行し、出力はどれも要求どおりのピクセル数で返ってきました。
| 比率 | サイズ | 比率 | サイズ |
|---|---|---|---|
| 1:1 | 1024 x 1024 | 21:9 | 1536 x 656 |
| 4:3 | 1280 x 960 | 9:21 | 656 x 1536 |
| 3:4 | 960 x 1280 | 16:9 | 1536 x 864 |
| 3:2 | 1344 x 896 | 9:16 | 864 x 1536 |
| 2:3 | 896 x 1344 |
サイズは、提供元の推奨である約1〜1.3メガピクセルに沿っています。出力は既定で JPEG で、PNG と WebP も指定すると動作し、出力形式でほかのことは何も変わりません。seed は 0 から 2,147,483,647 まで指定できます。
左から 9:16、2:3、3:4、16:9。すべてテキストから画像。
横長のフレームは、二人の場面に向いています。次は掲載用の 16:9 の例です。
16:9、seed 2。
masterpiece, best quality, anime illustration, 1girl, 1boy, hetero, mature female, mature male, tall adult couple in their thirties, she has long wavy black hair and wears a white sundress with thin straps, he has short dark hair and stubble and wears an open linen shirt, barefoot, dancing at the edge of the sea at sunset, she laughs with her head tilted back, he spins her by the hand, golden sky, glittering waves, wide shotseed は、実行どうしを比較できるようにするもので、同一になることを保証するものではありません。プロンプトの2つの微調整を比べるのに使い、ピクセル単位で同じ結果をもう一度出せると約束する用途には使わないでください。
速度：バッチ前提で計画を
31回の実行を計測しました。モデル処理時間は 13〜75 秒、中央値は 40 秒で、10 秒未満で終わったものはありませんでした。提供元のホストページには約 44 秒と書かれていて、おおむね一致します。サイズではばらつきを説明できません。656 x 1536 の画像が 13 秒だった一方、960 x 1280 の画像は 14 秒から 75 秒までばらつきました。
実用上の結論は、「入力してすぐ見る」ようなライブ入力欄をこれで作らないこと、バリエーションは並列で送ること、比較中は seed を固定することです。数秒で下書きが必要なら、Anima Turbo は60回中52回を 10 秒未満で終えました。
どこまで対応するか
プラットフォームはコンテンツフィルターをかけないので、何が返るかはモデルとプロンプトで決まります。5段階の段階表の各段に1つずつプロンプトを、3:4、seed 1 で実行しました。どのプロンプトにも、キャラクターが大人であることを明記しています。すべての画像を確認しました。
| 段階 | 依頼した内容 | 返ってきたもの |
|---|---|---|
| L1 ほのめかし | 下着、ずり落ちる肩紐 | 返った |
| L2 成熟したテーマ | 部分的に露出 | 返った。9種類すべての比率でも同様（9本中9本） |
| L3 強め | 強い表現、女性と男性 | 両方返った |
| L4 高強度 | 成人同士の親密なシーン | 書いたとおりに返った。検閲なし |
| L5 極限 | 成人同士の同意に基づく拘束、映画的なゴア表現 | 両方返った |
どの段階でも、拒否も差し替えられた画像もありませんでした。L5 の拘束のプロンプトで知っておくとよい点が一つあります。モデルが一部にモザイク風の小さな検閲を描き込んだのです。L4 にはありませんでした。プラットフォームは何も加えておらず、同じ箇所はほかでは検閲なしで描かれたため、フィルターではなく、学習元のイラストから覚えたクセだと考えています。きれいな出力が必要なら、プロンプトでそう指定するか、再生成してください。
段階表のプロンプトは掲載しませんし、プラットフォームがより強い内容のプロンプトを提供することもありません。言えるのは、日常的な依頼ではアニメモデルとして期待どおりに振る舞い、より強い依頼でも邪魔をしない、ということです。これを、当社のテストで無難な水着写真を超えるとほぼすべてを拒否した FLUX 3 と Ideogram v4.5 と比べてみてください。
うまくいかなかった点
誠実な報告には、失敗も見せることが含まれます。当社のキービジュアル用プロンプト、月明かりの屋上で深紅のコートを着た大人の女性は、seed 1 と 3 ではうまくいき、seed 2 ではうまくいきませんでした。
1つのプロンプト、seed 1、2、3、16:9。seed 2（中央）では、女性がシルエットの前の小さな人影になった。
アクションのポーズは、いちばん安定しない領域です。seed 1 ではきれいな飛び蹴りになったプロンプトが、seed 2 では手足が絡まりました。
左：seed 1。右：seed 2。9:16、同じプロンプト。
masterpiece, best quality, anime illustration, 1girl, solo, mature female, adult woman martial artist with a long black braid, red sleeveless fighting outfit, flying kick toward the viewer, foreshortening, dynamic angle, motion lines, rooftop at dusk, city skyline, dramatic lightingピアニストでさえ変化します。同じプロンプトの2つの seed で、部屋もポーズも違うものが出ました。
ピアニストのプロンプト、seed 1 と 2、3:4。
制限
- 遅い。 1枚あたり 13〜75 秒、中央値 40 秒。
- ネガティブプロンプト、ステップ数、guidance、サンプラーはなし。 公開フィールドは
prompt、aspect_ratio、output_format、seedです。 - テキストから画像のみ。 画像入力も LoRA スロットもありません。
- 1リクエストにつき1枚。
- ときどき出るアーティファクト。 学習元のイラスト由来の、署名のような走り書きやピクセル化した部分が加わることがあります。新しい seed で直ります。
- アクションのポーズは再生成が必要。 2〜3個の seed を見込んでください。
Neta Lumina、Anima Turbo、Prefect Pony XL
3つとも SpicyAPI で使える規制なしのアニメモデルです。下の表の内容は、Neta Lumina と Anima Turbo については2026年10月5日に当社が測定したものだけ、Prefect Pony XL についてはモデルページに公開されている内容だけを使っています。Prefect Pony XL を当社が最後にテストしたのは、2026年9月18日の過去の社内実行です。
| Neta Lumina | Anima Turbo | Prefect Pony XL | |
|---|---|---|---|
| 概要 | Neta.art Lab による Lumina-Image-2.0 のファインチューン | CircleStone Labs、20億パラメータ、蒸留された Turbo ビルド | Pony XL 系譜のコミュニティ製アニメチェックポイント |
| プロンプトのスタイル | タグ、文章、または両方 | Danbooru タグ、文章も読める | Pony 系のタグ |
| アスペクト比 | 約1メガピクセルで9種類 | 15種類、1k と 1.5k の階層 | SDXL ネイティブサイズ7種類 |
| テストでの速度 | 13〜75 秒、中央値 40 | 2〜16 秒、60回中52回が 10 秒未満 | この回では未測定 |
| 画像から画像 | なし | あり、専用の画像から画像エンドポイント | なし |
| LoRA | なし | ベースファミリーにはなし。LoRA 版は最大3つ | なし |
| ネガティブプロンプト | なし | なし | ここでは対象外 |
| テストでのコンテンツ | 5段階すべて返った | 最も強いコンテンツのプローブが1回目から書いたとおりに生成された | 9月18日の実行で、L4 までの3段階のプローブが生成された |
| 出力形式 | JPEG、PNG、WebP | JPEG | モデルページを参照 |
長い説明文によく従うアニメモデルが欲しく、待てるなら Neta Lumina を選んでください。速い下書き、画像から画像、LoRA なら Anima Turbo を。プロンプトがすでに Pony のエコシステム由来なら Prefect Pony XL を選びましょう。より広い範囲は規制なしアニメモデルのまとめで扱っています。
こんな人向け
キービジュアル、ポスター、キャラクターデザイン、ストーリーボードのコマなど、数個の seed を実行して最良のものを残す用途に Neta Lumina を使ってください。速度、編集、ネガティブプロンプト、スタイル LoRA が必要なら見送りましょう。始めるならテキストから画像のページから。
FAQ
Neta Lumina は規制なしですか？
はい。プラットフォームはコンテンツフィルターをかけておらず、L1 ほのめかしから L5 極限までの5段階の段階テストで、すべての段階が拒否も差し替え画像もなく返りました。モデル自体は、L5 の拘束のプロンプトでモザイク風の小さな検閲を一つ描きましたが、これは学習元のイラストから覚えたものと見られます。
タグと文章のどちらを使いますか？
両方です。Danbooru 形式のタグはピアニストで、普通の文章はネオンの窓辺の男でうまくいきました。正確な見た目にはタグ、カメラ、光、雰囲気には文章を使ってください。
提供元の冒頭文は必要ですか？
いいえ。"You are an assistant designed to generate anime images based on textual prompts." の有無で、同じ seed の画像はほぼ同じでした。
ここにある他の画像モデルより遅いのはなぜですか？
31回の実行でモデル処理時間は 13〜75 秒、中央値 40 秒で、画像サイズではばらつきを説明できませんでした。バリエーションは並列で送り、比較中は seed を固定してください。
どのサイズに対応していますか？
約1メガピクセルの9種類のアスペクト比で、1:1 の 1024 x 1024 から、16:9 の 1536 x 864、21:9 の 1536 x 656 までです。当社のテストでは、すべての出力が要求サイズと一致しました。
LoRA や元画像は使えますか？
いいえ。このエンドポイントはテキストから画像のみです。アニメモデルで LoRA や画像から画像を使いたいなら、Anima Turbo LoRA と Anima Turbo の画像から画像エンドポイントを見てください。
同じ seed なら必ず同じ画像になりますか？
いいえ。seed は実行どうしを比較できる状態に保つものですが、再実行は近い結果になるもので、同一になることは保証されません。
