迷ったら情報の多い Illustrious から始めて、人ごとの服や髪の色を指示どおりに出したくなったら Anima も試す。これが筆者の結論です。
Illustrious（イラストリアス）と Anima（アニマ）は、アニメ絵の画像生成でよく名前が出るモデルです。どちらもアニメ・イラスト向けですが、作られた時期も仕組みもまったく違います。
この記事を読むと、2つの違いと、自分はどちらを選べばいいかがわかります。確かめた材料は、公式の説明、筆者の PC で同じプロンプトを入れて比べた結果、配布サイト Civitai の数字の3つ。比べた環境と数字の読み方は、末尾の「検証メモ」にまとめました。
この記事で使ったモデルとワークフロー
| モデル | ダウンロード先 |
|---|---|
| Illustrious XL v2.0（公式） | 直接ダウンロード（約6.9GB） |
| Anima-Base v1.0（本体） | 直接ダウンロード |
| Anima 用の文字を読む部品 | 直接ダウンロード |
| Anima 用の絵に戻す部品 | 直接ダウンロード |
- Illustrious 用ワークフロー（kobo-illustrious-basic.json）プロンプトと画像の大きさを、比較に合わせて書き換えて使えます
- Anima 用ワークフロー（kobo-anima-basic.json）同上
ComfyUI の入れ方とモデルの置き場所は、ComfyUI の入れ方の記事で説明しています。
いちばんの違いは仕組み（SDXL と DiT）
| Illustrious | Anima | |
|---|---|---|
| 作った人 | OnomaAI（Onoma AI の研究チーム） | CircleStone Labs と Comfy Org（ComfyUI の開発元）の共同開発 |
| 公開 | 2024年（論文は2024年9月） | プレビュー版が2026年1月、正式版が2026年5月15日 |
| 土台 | Stable Diffusion XL（SDXL） | NVIDIA の Cosmos-Predict2-2B |
| 仕組み | U-Net（SDXL と同じ） | DiT（Diffusion Transformer） |
| 文字を読む部品 | CLIP（SDXL に内蔵） | Qwen3 0.6B（小さな言語モデル） |
| 学習した絵 | Danbooru2023（アニメ絵のタグ付きデータ） | 数百万枚のアニメ絵と、約80万枚のアニメ以外の絵 |
| ファイル | 1つ（チェックポイント） | 3つ（本体・文字を読む部品・絵に戻す部品） |
| プロンプト | タグ（英単語をカンマで並べる） | タグと、ふつうの英文の両方 |
いちばん大きな違いは「仕組み」です。Illustrious は SDXL という定番の仕組みの上に作られていて、Anima はまったく別の新しい仕組み（DiT）で作られています。仕組みが違うので、使う道具や追加データ（LoRA）も別々になります。
Anima の文字を読む部品は、小さな言語モデル（Qwen3）です。そのため、タグだけでなく「左の女の子は赤い帽子、右の女の子は青いドレス」のような文章でも指示できます。公式の説明では、Anima はアニメ・イラスト向けで、写真のようなリアルな絵は苦手だとはっきり書かれています。
同じプロンプトで比べてみた
筆者の PC で、2つのモデルに同じプロンプトを入れて比べました。プロンプトは3種類で、それぞれシード（乱数の番号）を5つ変えて、各モデル5枚ずつ作っています。下の大きな画像はシード 42 の1枚、その下の4枚組はシード 1〜4 です。設定は検証メモに載せました。
比較1：服と髪の色を指定した2人
2girls, the girl on the left has short black hair and wears a red hat and a yellow sweater, the girl on the right has long pink hair and wears a blue dress, standing side by side, smiling, park, upper body
この1枚（シード 42）では、どちらもほぼ指示どおりに描けました。Illustrious は、頼んでいないピンクの上着を右の子に足しています。Anima は、指定したものだけをそのまま描いています。
1枚だけでは偶然の差かもしれないので、シード（乱数の番号）を4つ変えて、両方で同じプロンプトを作りました。
| Illustrious | Anima | |
|---|---|---|
| 指示どおりに描けた枚数（シード 42 を含む5枚） | 1枚 | 4枚 |
| よくあったまちがい | 赤い帽子が右の子にもかぶさる、2人の服が入れ替わる | 右の子の髪が短くなった（1枚） |
数えたのは「左の子だけが赤い帽子と黄色い服、右の子がピンクの長い髪と青い服」がそろっているかどうかです。Illustrious は、赤い帽子が2人ともにかぶさったり、2人の服が入れ替わったりすることが多くありました。Anima は5枚中4枚で、だれに何を着せるかを正しく描き分けました。
一方で、Anima は指定していないのに体型を強調して描くことがありました（右の4枚のうち3枚）。全年齢向けの絵を作りたいときは、公式がすすめているとおり、プロンプトの最初に safe を入れておくと安心です。
比較2：夕焼けの草原を走る女の子
1girl, solo, long blonde hair, blue eyes, white robe, gold sash, running, wind, hair blowing, dynamic pose, fantasy landscape, castle in background, sunset sky, dramatic clouds, grass field, from side
| Illustrious | Anima | |
|---|---|---|
| 「走っている」姿になった枚数（5枚中） | 5枚 | 1枚 |
今回のテスト条件では、Illustrious は5枚とも走っている姿になり、動きのあるポーズがはっきり出ました。Anima は5枚中4枚が「歩く」か「立つ」に近い姿で、そのかわり雲や光、遠くの城など背景の描き込みが多い傾向がありました。
比較3：人のいない風景（雨の夜の駅）
no humans, scenery, a quiet japanese train station at night in the rain, glowing vending machine, reflections on wet ground, fluorescent lights, power lines
| Illustrious | Anima | |
|---|---|---|
| 線路側のホームの端まで描かれ、駅だと分かる枚数（5枚中） | 1枚 | 5枚 |
どちらも雨の夜の雰囲気は出ています。今回のテスト条件では、Anima は5枚ともホームと線路が描かれた「駅」になりました。Illustrious は自動販売機のある通路や建物の前になることが多く、駅だと分かる絵は5枚中1枚でした。風景の描き方は好みも大きいので、画像で見比べてください。
1枚の時間は Illustrious が約4秒、Anima が約10秒
1024×1024 の画像1枚で、2回目以降（モデルを読み込み済み）は、Illustrious が約4秒、Anima が約10秒でした（RTX 5090）。Anima のほうが2倍ちょっと時間がかかります。
今回のテストで見えた傾向
上の比較（プロンプト3種類・各5枚、RTX 5090、2026年10月27日）と、公式の説明から見えた傾向です。プロンプトや設定、派生モデルを変えると結果は変わります。
| Illustrious | Anima | |
|---|---|---|
| 人ごとの服や髪の指示（比較1） | △ 5枚中1枚が指示どおり | ◯ 5枚中4枚が指示どおり |
| 動きのあるポーズ（比較2） | ◯ 5枚中5枚が走る姿 | △ 5枚中1枚が走る姿 |
| 風景の指示（比較3） | △ 5枚中1枚が駅と分かる | ◯ 5枚中5枚が駅と分かる |
| 一枚絵の華やかさ | 素の版は控えめ。派生モデルで華やかになる | 素の Base 版はあっさり（公式の説明どおり） |
| 意図しない体型の強調 | 目立たなかった | 比較1の4枚中3枚であった |
| 文章での指示 | タグが中心 | タグも文章も使える（公式の説明） |
| 生成の速さ（1024×1024） | 約4秒 | 約10秒 |
| 派生モデル・LoRA の蓄積 | 多い | 急に増えている（新着は Anima が多い） |
| 情報の多さ（日本語） | 多い | これから増えそう |
| 成人向けの生成 | 対応した派生モデルが多い | 公式に年齢区分のタグがある |
◯△は、今回のテスト条件での結果をもとにした筆者の見立てです。自分の使い方に近いプロンプトで、何枚か作って確かめるのがいちばん確実です。
Civitaiで新しく公開されたLoRAはどちらが多い？
モデルや LoRA の配布サイト「Civitai」の公開データを使って、2026年10月27日に数を調べました。直近30日のあいだに初めて公開されたモデルの数です。
| 直近30日に公開された数 | Illustrious | Anima |
|---|---|---|
| LoRA（成人向けを含む） | 7,536 本 | 9,406 本 |
| LoRA（成人向けを除く） | 3,628 本 | 4,813 本 |
| チェックポイント（成人向けを含む） | 109 本 | 111 本 |
新しく公開された LoRA の数では、Anima が Illustrious を上回っていました。Anima の正式版が出たのは2026年5月なので、半年たたずに追い抜いたことになります。Anima の周りで LoRA を作る活動が活発になっていることがうかがえます。
投稿数は、モデルの周りの制作活動を比べる目安です。実際の利用者数やダウンロード数、総合的な人気をそのまま表すものではありません。
成人向けの生成には強い？
ローカルで画像を作る理由として、成人向けの絵を作りたいという人も少なくありません。この記事では成人向けの画像は作っていませんが、データからわかることを書いておきます。
Civitai では、成人向けのものを含めると、新しく公開された LoRA の数がどちらのモデルでもほぼ2倍になりました。どちらも、新しい LoRA の半分くらいが成人向けということです。Illustrious は、ダウンロード数1位の派生モデル WAI-illustrious（約157万回）が成人向けのモデルとして登録されているなど、対応したモデルの蓄積があります。Anima は、公式の説明に「safe（全年齢）・sensitive・nsfw・explicit」という年齢区分のタグがあり、プロンプトで出し分けられるように作られています。
全年齢の絵だけを作りたいときは、プロンプトに safe（Anima の場合）を入れ、ネガティブプロンプトに nsfw を入れておくと安心です。
人気の派生モデル
どちらのモデルも、ほかの人が追加で学習させた「派生モデル」がたくさんあります。初心者は、素のモデルより派生モデルのほうがきれいな絵を出しやすいです。
Illustrious の派生モデル
| モデル | Civitai のダウンロード数 | メモ |
|---|---|---|
| WAI-illustrious-SDXL | 約157万回 | いちばん人気の定番。成人向けのモデルとして登録 |
| Hassaku XL (Illustrious) | 約52万回 | 成人向けのモデルとして登録 |
| Nova Anime XL | 約50万回 | 全年齢向けとして登録 |
| NoobAI-XL | 約32万回 | Illustrious をもとに、さらに学習を重ねたモデル |
ダウンロード数は2026年10月27日時点で、ほかのベースモデル向けの版を含めたモデル全体の数です。成人向けとして登録されたモデルのページは、Civitai へのログインと表示設定が必要なことがあります。
Anima の派生モデル
- Anima 公式（Base / Aesthetic / Turbo）：Base は素のモデル、Aesthetic は見栄えを調整した版、Turbo は 8〜12 ステップで速く作れる版。公式は「まず Turbo から試すのがおすすめ」と書いています
- WAI-ANIMA：WAI-illustrious と同じ作者による Anima 版。Civitai のダウンロード数は約9万回
- AnimaYume（約5.7万回）、RDBT など：Anima をもとにした派生モデルが2026年の春ごろから次々に出ています
Anima の公式モデルは、Civitai でのダウンロード数が約28万回でした（2026年10月27日時点）。
LoRA は使い回せる？
LoRA は、モデルに特定のキャラや画風を覚えさせる追加データ。この2つのモデルのあいだでは使い回せません。
- Illustrious 用の LoRA は、Illustrious とその派生モデル（WAI-illustrious など）で使えます。NoobAI など、さらに派生したモデルでは効き方が変わることがあります
- Anima 用の LoRA は、Anima とその派生モデルで使います。公式は「LoRA は Base 版で学習して」と案内しています
- 自分で LoRA を作る場合も、学習の道具や設定が別々です。Anima の LoRA 作りは、Illustrious より学習に時間がかかる傾向があります
LoRA の導入方法や、Anima に Illustrious 用 LoRA を読み込ませた場合の実験結果は、ComfyUIでLoRAを使う方法で詳しく紹介しています。
RTX 5090 以外の GPU でも動く？
この記事の比較は RTX 5090 で行いました。あわせて、VRAM が少ない GPU を使う人向けの簡易テストもしています。画像は 1024×1024 の1枚です。
--reserve-vram は GPU の VRAM 容量を制限する設定ではないので、下の表は実際の 8GB・12GB の GPU での動作を保証するものではありません（くわしくは検証メモへ）。
--reserve-vram の設定（想定した環境） | Illustrious | Anima |
|---|---|---|
| 予約なし（VRAM 32GB のまま） | 生成できた・約3.3秒 | 生成できた・約7.1秒 |
| 20GB を予約（12GB の GPU を想定） | 生成できた・約3.3秒 | 生成できた・約7.1秒 |
| 24GB を予約（8GB の GPU を想定） | 生成できた・約3.3秒 | 生成できた・約7.1秒 |
どの設定でも、どちらも生成は最後まで終わり、生成中に増えた VRAM は約6.5〜7.6GB でした。計算の速さは GPU の性能で変わるので、RTX 3060 や 4060 などでは上の秒数より時間がかかると考えられます。VRAM 6GB 以下の環境は想定していません。
結局どっちを使えばいい？
| こんな人は | おすすめ |
|---|---|
| とにかく最初の1枚をきれいに出したい | Illustrious の派生モデル |
| 好きなキャラの LoRA を使いたい（既存のものを探す） | Illustrious（数が多い） |
| 走る・跳ぶなど、動きのあるポーズを描きたい | Illustrious（今回のテストで多かった） |
| 人ごとに服や髪の色を指定したい | Anima（今回のテストで多かった） |
| 風景を指示どおりに描いてほしい | Anima（今回のテストで多かった） |
| 新しいものを試したい・LoRA を作って公開したい | Anima |
表の「今回のテストで多かった」は、この記事の小さな比較での結果です。自分の作りたい絵に近いプロンプトで、両方を何枚か試してみてください。
迷ったら、まずは情報の多い Illustrious の派生モデルから始めて、思いどおりにならない場面で Anima も試してみるのがおすすめです。ComfyUI のポータブル版なら、用途ごとにフォルダを分けて両方を入れておくこともできます。
比較を読んで Anima を使ってみたくなった方は、Anima の使い方・導入方法とおすすめ設定をご覧ください。モデルの導入から Turbo の推奨設定、サンプラーや CFG の比較まで詳しく解説しています。
Anima を導入したもののエラーで画像を生成できない場合は、Anima のトラブルシューティングガイドを参考にしてください。
| 使い方 | 扱い（2026年10月27日時点のモデルカードとライセンス v1.2） |
|---|---|
| モデル本体を商用で使う | 原則できない（非商用のみ）。商用で使いたい場合は、開発元に別のライセンスを相談する |
| 派生モデル（LoRA など）を作る・配る | 非商用なら可。配るときはライセンスの写しと表示文を付ける |
| 派生モデルを販売する | 個人であれば、派生モデルの重み（ファイル）を販売できる（有料ダウンロード、有償の制作依頼など）。販売できるのは重みだけで、それを組み込んだ製品は含まれない |
| 生成画像を商用で使う | 可。画像の販売、有償の制作依頼、有料の製品（ゲームなど）の素材としての利用が例として挙げられている |
| モデルを組み込んだ有料サービス・製品 | 別のライセンスが必要（有料の API・有料の画像生成サービス・収益化した製品への組み込みなど） |
生成画像を使うときも、法令や第三者の権利（著作権・肖像権など）を守る必要があります。ライセンスが禁止しているのは、違法な内容や、本人の同意のない性的な画像を作ることなど。Anima は NVIDIA の Cosmos-Predict2-2B をもとにしているため、NVIDIA Open Model License も関係します。これは筆者が公式の文書を読んでまとめたもので、法的な判断ではありません。実際に使う前に、公式ライセンスとモデルカードの原文を確認してください。
よくある質問（FAQ）
Q. Anima と Illustrious はどちらが人気ですか？
たまっている派生モデルや LoRA は Illustrious が多く、Civitai で新しく公開されている LoRA の数は Anima が上回っています（直近30日、2026年10月27日時点）。ただし、投稿数は利用者数そのものではないので、どちらが上と言い切ることはできません。
Q. Illustrious 用の LoRA は Anima で使えますか？
使えません。2つは仕組み（SDXL の U-Net と DiT）が違うので、LoRA はそれぞれ専用のものが必要です。配布ページの Base Model を確認してください。
Q. 初心者はどちらから始めればいいですか？
情報や派生モデルが多い Illustrious から始めるのがおすすめです。筆者のテストでは、人ごとの服の色などを指定したときに Anima のほうが指示どおりになる枚数が多かったので、そういう絵を作りたいときは Anima も試してください。
Q. Anima は VRAM がどれくらい必要ですか？
RTX 5090 で --reserve-vram の設定を変えて、利用可能な VRAM が少ない環境を想定した簡易テストをしたところ、1024×1024 の画像を作れました。生成中に増えた VRAM は約6.5GB でした。ただし、この設定は GPU の物理 VRAM 容量を制限するものではないため、結果は参考値です。実際の 8GB 搭載 GPU での動作を保証するものではありません。
Q. Anima は成人向けの画像も作れますか？
公式の説明に年齢区分のタグ（safe・sensitive・nsfw・explicit）があり、プロンプトで出し分けられるように作られています。全年齢の絵だけを作るときは safe を入れ、ネガティブに nsfw を入れてください。
Q. Anima は商用利用できますか？
Anima は、モデル本体の利用と生成画像の利用でライセンス上の扱いが異なるモデルです。モデル本体や派生モデルは原則として非商用でしか使えませんが、個人であれば LoRA などの派生モデルの重みを販売することは認められています。生成画像は商用で使ってよいとされ、例として画像の販売や有償の制作依頼が挙げられています。ただし、モデルを組み込んだ有料サービスや製品には別のライセンスが必要です。生成画像でも法令や第三者の権利を守る必要があります。利用形態ごとに公式のライセンスとモデルカードを確認してください（2026年10月27日時点、ライセンス v1.2）。
まとめ
- Illustrious は SDXL ベースの定番。たまった資産（派生モデル・LoRA）が多く、今回のテストでは動きのあるポーズを描けた枚数が多かった
- Anima は2026年に出た新しい仕組みのモデル。今回のテストでは人ごとの指示や風景の指示を守る枚数が多く、新しく作られる LoRA の数でも上回っている
- 2つの LoRA は使い回せない。ダウンロード前に Base Model を確認する
検証メモ
- 比べた環境：2026年10月27日。Windows 11 ／ GeForce RTX 5090（VRAM 32GB）／ ComfyUI 0.42.1 ポータブル版。どちらも開発元が公開している公式のベースモデルを使用（Illustrious XL v2.0 ／ Anima-Base v1.0）。
- 生成の設定：それぞれのおすすめに合わせました（Illustrious は 28 ステップ・cfg 5.5・Euler a、Anima は公式テンプレートの 30 ステップ・cfg 4）。画像の大きさは 1024×1024 です。
- 比較の範囲：プロンプト3種類・各5枚の小さなテストです。サンプルが少ないので、モデルの性能を言い切るものではありません。
- Civitai の数え方：公開 API で、ベースモデルを「Illustrious」「Anima」に絞り、新しい順にたどって、最初の版の公開日が直近30日以内のものを数えました（2026年10月27日）。「成人向けを含む」は API に nsfw=true を付けた数、「除く」は付けない既定の数です。1つのモデルが複数のベースモデル向けの版を持っていることもあるので、目安として見てください。最初の集計は、古い1件で止まる不具合があったので直して数え直しました。
- 確かめられなかったこと：これは「新しく公開された数」です。2024年から積み上がってきた LoRA や派生モデルの総数は、まだ Illustrious のほうが多いと考えられますが、Civitai の公開データでは総数が取れないため、数字では確かめられませんでした。
- VRAM の簡易テスト：RTX 5090 で
--reserve-vramの設定を変更し、利用可能な VRAM が少ない環境を想定しました。この設定は GPU の物理 VRAM 容量を制限するものではありません（ComfyUI の説明では「OS やほかのソフトのために予約する VRAM の量」を指定する設定です）。実際の VRAM 8GB・12GB 搭載 GPU とは、メモリ管理や処理速度などの条件が異なるので、結果は参考値です。
