【ComfyUIで完全解放⁉️】もうAIに「お手伝いできません」と言わせない！話題の画像生成『Anima』×無検閲ローカルLLMで、SFWもNSFWも自然文プロンプトを無限生成する全手順を暴露

こんな悩みはありませんか？

• Anima を試したが、SDXL用のタグ羅列プロンプトをそのまま貼っても効かない
  → Qwen-Image系は「自然文」で初めて本気を出すと聞いたが、具体的な書き方の指南がない

• ChatGPT / Claude にプロンプト生成を頼むと「お手伝いできません」で止まる
  → 成人向けや少しでも刺激的な内容になると、商用APIは出力を拒否する

• 「いい絵が1枚できたけど、その前後のシーンが作れない」
  → キャラの髪色・目の色・体型が毎回ブレて、シリーズ感が出ない

• ローカルLLM（Ollama）で書かせたいが、設定がブレて出力がガタガタ
  → 温度パラメータの組み合わせが分からない / モデル選びを間違えると遅すぎる

• マスク部分だけ書き換えたい
  → 顔だけ・衣装だけ・指だけ直したい（Animaにinpaintが見当たらない）

この記事は、これらを 検証環境で動くところまで詰めた 私的なナレッジ共有です。

なぜ『Anima』なのか ── 自然文プロンプトで化けるモデル

Anima は CircleStone Labs / Comfy Org が共同公開 している Qwen-Image ベースの画像生成モデル群です（学習スクリプトは kohya-ss 氏の sd-scripts を使用）。最大の特徴は「自然文プロンプト」が劇的に効くこと。

◆ タグ羅列形式（`1girl, blue_hair, ponytail, ...`）

• SDXL系（waiIllustrious等）：◎ 主戦場

• Anima（Qwen-Image系）：△ 効きが弱い

◆ 自然文形式（`A petite woman with long blue hair tied in a ponytail...`）

• SDXL系：△ 補助程度

• Anima：◎ 本領発揮

◆ カメラ・構図指示（`low angle, shallow depth of field`）

• SDXL系：△ ヒット率低い

• Anima：◎ 反映されやすい

◆ 動作・文脈の表現（`nervously biting her lip`）

• SDXL系：× ほぼ無効

• Anima：◎ 表現できる

つまり Anima では 「英語の自然な文章をどれだけ的確に書けるか」が画質を決めます。逆に言えば、SDXL用のタグをそのまま貼っても本気は出ません。

なぜ「ローカルLLM」なのか ── 商用AIに拒否されないため

自然文プロンプトを毎回手書きするのは非現実的。LLM に書かせるのが正解です。
ただし選択肢は2つに分かれます。

◆ 刺激的・成人向けプロンプト生成

• ChatGPT / Claude（商用API）：× 「お手伝いできません」で停止

• ローカルLLM（Ollama）：◎ モデルとシステムプロンプト次第で柔軟

◆ 表現の具体性

• 商用API：× ぼかされる・婉曲化される

• ローカルLLM：◎ 指示通りに出力される

◆ 利用料

• 商用API：$ 従量課金

• ローカルLLM：無料（自分のPCで実行）

◆ 通信ログ

• 商用API：外部サーバーに残る可能性

• ローカルLLM：完全ローカル（外部送信ゼロ）

◆ 応答速度

• 商用API：◎ 速い

• ローカルLLM：△ GPUスペック依存

本記事では検証用に `qwen2.5:14b`（テキスト専用） を採用しています。理由：

• 14B級ながら RTX 4070 (12GB) で動作可能

• 適切なシステムプロンプトを与えれば、商用APIのような一律の出力拒否が起きにくい

• 日本語入力も理解できる（Anima推奨の英語自然文での出力が安定）

この記事で配布するもの

• ① `image_to_prompt_generate_anima.json`
  → 参考画像 → Anima用自然文プロンプト1本

• ② `anima_txt2img.json`
  → Animaのtxt2img基本ワークフロー

• ③ `anima_inpaint.json`
  → Anima-LLLite を使ったマスク付きinpaint

• ④ `anima_scene_expand.json`
  → 参考画像 → 前後5シーンを一括生成

• ⑤ Ollama 用システムプロンプト（v3 完全版）
  → タグ→散文変換 / 散文→5シーン展開 の2種

• ⑥ セットアップ手順書
  → モデル配置パス・依存ノード一覧・推奨パラメータ

すべて コピペで動く形式（ComfyUI workflow JSON + Markdownテキスト）です。

検証環境（重要：これ以外での動作は未確認です）

• OS：Windows 11 (24H2) + WSL2 Ubuntu 24.04

• GPU：NVIDIA RTX 4070 (12GB VRAM)

• ComfyUI：Stability Matrix 経由（2026年5月時点の最新版）

• Animaモデル：`anima-preview3-base.safetensors`（検証時のpreview版 / 現行は `anima-base-v1.0.safetensors`）

• CLIP：`qwen_3_06b_base.safetensors`（type=qwen_image）

• VAE：`qwen_image_vae.safetensors`

• Anima-LLLite：`anima-lllite-inpainting-v1.safetensors`（検証時 / 現行は `anima-lllite-inpainting-v2.safetensors`）

• Ollama：v0.5系（WSL2上）

• LLM：`qwen2.5:14b`（テキスト専用、約9GBメモリ消費）

• 必須カスタムノード：ComfyUI-Custom-Scripts (pysssss) / ComfyUI-WD14-Tagger / ComfyUI-Ollama / ComfyUI-Anima-LLLite

利用上の注意（必ずお読みください）

NSFW / アダルト表現について

• 本記事のワークフローは NSFW（成人向け）コンテンツ生成にも対応 しています

• ご利用は 18歳以上の方限定 とし、各国・各地域の法令、各プラットフォームの規約を遵守してください

• 生成物の取り扱い・公開・販売はすべて ご利用者ご自身の責任 で行ってください

• 実在の人物・特定の権利者キャラクターを想起させる出力については、当方は責任を負いません

技術的な免責

• Anima / Qwen-Image / Ollama / WD14 / kohya-ss 関連ツールはいずれも 第三者が提供するソフトウェア です。本記事はそれらの利用方法を私的検証範囲でまとめたもので、各ツール本体の動作保証・サポートは提供できません

• 各ツールの バージョンアップにより本記事の手順が動作しなくなる可能性 があります

• 検証環境以外（特に Mac / Linux ネイティブ / 異なるGPU / ComfyUI 古いバージョン）での動作は未確認です。返金は仕様によりお受けしておりません ので、購入前に上記環境との互換性をご確認ください

• ワークフロー JSON はあくまで「私の環境で動いた構成」です。完璧・最高品質を保証するものではありません

コンテンツポリシー

• 配布する Ollama システムプロンプトには、性表現に関する具体的な語彙・48手の名称・体液の描写指示などが含まれます。これらは Anima 系モデルの出力傾向に合わせた プロンプト工学上の指示 であり、特定の思想・趣向の表明ではありません

• 児童ポルノ・実在人物の名誉毀損・無断商用利用など、違法・有害な使い方は絶対におやめください

サンプル出力イメージ

購入前のQ&A

Q. 商用利用できますか？
A. ワークフロー / 記事自体の再配布・転載はご遠慮ください。生成物の利用については、ベースとなる Anima モデル・各依存ツール各々のライセンスを遵守の上、ご自身の責任でご判断ください。

Q. ComfyUI 初心者でも使えますか？
A. 配布JSONは「読み込んでQueueを押すだけ」で動くように整えていますが、ComfyUI で UNETLoader / CLIPLoader / KSampler などの基本ノード名がわかるレベル は前提とさせてください。

Q. アップデート対応はありますか？
A. 検証環境が大きく変わった場合、可能な範囲で追記更新しますが、個別サポートは行っておりません。コメント欄で症状を共有いただければ、他の購入者の方の参考にはなります。

Q. SDXL用のLoRAは使えますか？
A. Anima は DiT アーキテクチャのため SDXL LoRA は 使えません。Anima 専用 LoRA も2026年5月時点では普及途上で、入手できる選択肢は限られます。

🛠 事前準備（購入前にやっておくこと）

本記事の手順を最後まで実行するには、以下の3つが事前に必要です。
購入後にゼロから揃えると半日仕事になるので、購入前にここまで済ませておくのを強く推奨します。

① ComfyUI 環境（必須）

• Stability Matrix 経由でも、Portable版でも、手動インストールでもOK

• 起動して空のワークフロー画面が出るところまで確認

• 未導入の方は ComfyUI公式GitHub または Stability Matrix のインストール解説を先に済ませてください

② Anima モデル一式のダウンロード（合計 約8GB）

HuggingFace の `circlestone-labs/Anima` から以下3ファイルをDLし、ComfyUIの所定フォルダに配置：

• `anima-base-v1.0.safetensors` → `models/unet/`（または `DiffusionModels/`）

• `qwen_3_06b_base.safetensors` → `models/clip/`（または `TextEncoders/`）

• `qwen_image_vae.safetensors` → `models/vae/`（または `VAE/`）

inpaint も使う場合は追加で：

• `anima-lllite-inpainting-v2.safetensors` → `models/controlnet/`（または `ControlNet/`）
  （kohya-ss/Anima-LLLite リポジトリから）

③ Ollama のセットアップ（必須）

本記事の核となるローカルLLM環境です。Windows ネイティブ版・WSL2 版どちらでも動作します。

Windows ネイティブ版（簡単）:

1. Ollama公式サイト から Windows 用インストーラをDL → 実行

Windows ネイティブ版（簡単）:

1. Ollama公式サイト から Windows 用インストーラをDL → 実行

2. インストール後、PowerShell で以下を実行：

ollama pull qwen2.5:14b

（約9GBのDLが走ります。回線次第で10〜30分）
3. DLが終わったら自動でバックグラウンド起動しています

WSL2 版（検証はこちら）:

1. WSL2 Ubuntu 24.04 を有効化（未導入なら PowerShell で `wsl --install`）

2. WSL2内で：

ollama pull qwen2.5:14b
ollama serve # バックグラウンド起動

動作確認:
ブラウザで `http://127.0.0.1:11434` にアクセス。
`Ollama is running` と表示されればOK。

④ VRAM の確認（推奨スペック）

• VRAM 12GB 以上（RTX 4070/3060 12GB/4080/4090等） … ✅ 検証環境・推奨

• VRAM 8〜10GB … ⚠️ Anima単体は動作可。Ollama 14B を別マシンか軽量モデル（`qwen2.5:7b`）に切替推奨

• VRAM 6GB 以下 … ❌ 厳しい。`anima-base` の fp8 量子化＋Ollama軽量化が必要

• RAM … 16GB以上推奨（32GBあると余裕）

最後に

「ComfyUI で Anima を動かしてみたい」「シリーズ画像を量産したい」「マスクで部分修正したい」を一通り 検証済みの組み合わせ で渡します。

ワークフロー単体を Google 検索で集めても、プロンプト工学・Ollama 設定・LLLite 接続の組み合わせまで揃った日本語資料はほぼ無い と思います。私自身が試行錯誤に数十時間かけた成果を、コーヒー1杯分でお渡しします。