dsh-anima-draw

dsh-anima-draw

在 DSH 里用自然语言描述画面，ComfyUI + Anima 立即出二次元图片。

写一句「白发红眼少女，和服，樱花，夜晚」→ 自动转成 Danbooru tag → 本地 CUDA 出图 → 图片直接回到对话里。

dsh-plugin dsh-skill deepseek-harness comfyui anima anime text-to-image

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这是什么

DeepSeek Harness (DSH) 的一个公开插件 + 技能包，把 ComfyUI 上的 Anima 2B（CircleStone Labs × Comfy Org 合作的动漫扩散模型）封装成 DSH 原生工具。

配套的 Python 桥接层可以单独使用，不依赖 DSH。

功能

DSH 工具

采样档位

微调能力

• 图生图：--ref img.png --denoise 0.6
• 局部重绘：--inpaint 底图.png --mask mask.png --grow-mask 16
• LoRA：--lora name:0.85（可串联多个）
• 两遍高清：--hires --scale 1.6 --upscaler 4x-UltraSharp.pth

安装

1. ComfyUI + Anima

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git <COMFY_ROOT>
cd <COMFY_ROOT>
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt

模型放到 <COMFY_ROOT>\models\（约 9.5 GB）：

注意：Anima 不是 SD1.5 系。不要用 vae-ft-mse-840000、CLIP-L 或 clip_vision。

国内下载：ModelScope 有官方镜像 circlestone-labs/Anima，速度明显快于 HF 镜像。见 scripts/dl_models.ps1。

启动：

cd <COMFY_ROOT>
.\.venv\Scripts\python.exe main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188

2. DSH 插件

# 复制插件
$dst = "$env:USERPROFILE\.dsh\plugins\dsh-anima-draw"
Copy-Item -Recurse -Force .\dsh-plugin $dst

在 DSH profile 的 package.json（桌面版为 ~\.dsh\profiles\desktop\，Web 版为 ~\.dsh\profiles\web\）：

{
  "dependencies": {
    "dsh-anima-draw": "file:../../plugins/dsh-anima-draw"
  },
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": [ "...", "dsh-anima-draw" ]
    }
  }
}

然后用该 profile 自带的 pnpm 安装：

cd $env:USERPROFILE\.dsh\profiles\desktop
node "<DSH安装目录>\resources\runtime\pnpm\bin\pnpm.cjs" install

重启 DSH，5 个工具进入工具列表。

3. 技能（可选，推荐）

Copy-Item -Recurse -Force .\dsh-plugin\skills\anima-draw "$env:USERPROFILE\.dsh\skills\anima-draw"

技能的发现是热更新的，不用重启。

独立使用（不经过 DSH）

$py = "<COMFY_ROOT>\.venv\Scripts\python.exe"

# 单张
& $py dsh-pipeline\anima_gen.py "一个白发红眼少女，和服，樱花，夜晚，特写" --preset final --seed 42

# 批量（推荐：绕开 shell 转义问题，支持 JSON 计划文件）
& $py dsh-pipeline\batch_gen.py examples\plan_luoxia.json

batch_gen.py 的计划文件支持每张单独控制：

{
  "outDir": "<COMFY_ROOT>/output/my_batch",
  "jobs": [
    {
      "name": "01.png",
      "preset": "draft",
      "seed": 6001,
      "safety": "explicit",
      "tag": "1girl, solo, blonde hair, wolf ears, red cape, bare feet",
      "negative": "worst quality, low quality, bad hands, shoes, footwear",
      "lora": ["my_lora.safetensors:0.85"]
    }
  ]
}

完整参数见 examples/。

仓库结构

dsh-plugin/            DSH 插件（Cordis）
├─ lib/index.mjs       工具注册 + /draw 命令
├─ lib/comfy.mjs       ComfyUI HTTP 桥接（仅 node:* 内置模块）
├─ lib/selfcheck.mjs   部署自检
└─ skills/anima-draw/  技能定义

dsh-pipeline/          Python 桥接层（纯标准库）
├─ anima_prompt.py     中文→Danbooru tag（100+ 条映射）+ 官方 tag 顺序 + 负向模板
├─ anima_workflows.py  API 格式 prompt JSON 构建器（t2i / lora / i2i / inpaint / hires）
├─ anima_gen.py        单张 CLI
└─ batch_gen.py        批量驱动（计划文件）

workflows/             6 套 ComfyUI 工作流（API + UI 双格式）
scripts/               模型下载 / torch 分段下载 / 一键启动自检
examples/              示例计划文件

技术要点

节点接线（对齐官方 workflow）

UNETLoader(anima-*.safetensors)
  → ModelSamplingAuraFlow(shift=3.0)      # supported_models.py class Anima
  → KSampler(er_sde / simple)
CLIPLoader(qwen_3_06b_base, type="stable_diffusion")
  → CLIPTextEncode                        # comfy/sd.py 按 TEModel.QWEN3_06B 自动分派
VAELoader(qwen_image_vae)
  → VAEEncode / VAEDecode
EmptyLatentImage                          # 4ch @/8，自动扩到 Anima 的 16ch Wan21 latent

接线取自官方 anima_comparison.json，并与 ComfyUI 0.40.0 本地源码逐项核对。

Prompt 规则（来自官方 README）

• tag 小写、空格代替下划线（score_* 例外，保留下划线）
• 顺序：[质量/meta/年份/安全] [1girl/1boy] [角色] [作品] [画师 @] [一般 tag]
• 权重比 SDXL 更钝：需要 (tag:1.5) 甚至 (tag:2) 才明显
• 画师 tag 必须 @ 前缀，否则效果很弱
• Anima-Aesthetic 版不要加 score_* 标签，容易过饱和
• 自然语言也可以（≥2 句更好），能与 tag 混排

许可

• 本仓库代码：MIT
• Anima 模型：CircleStone Labs Non-Commercial License（衍生自 NVIDIA Cosmos-Predict2，受 NVIDIA Open Model License 约束）

模型权重不可商用（含托管到收费 API、嵌入商业化产品等）。 生成的图片可以商用 —— 官方 README 明确说明限制只针对 Model，不针对 Outputs。