Nanosaur 2 評測：670M 小型插畫模型的實力與限制

2026 年 10 月 12 日更新

Nanosaur 2 是一款小型、開源的插畫模型，目標是探索低算力的文字生圖系統能做到什麼程度。它的擴散 Transformer 為 670M 參數，並提供可下載的 ComfyUI 工作流程；但開發者也明確表示，角色知識和細節表現不應期待能追上 Anima 這類成熟模型。

評估它不該只看能否取代大型模型。它的價值在於本機執行、研究結構，以及測試 LoRA。早期使用心得肯定它的角色表現與小體積，同時也提到背景、手眼一致性與不同種子之間的變化仍有不足。

快速結論：適合研究與本機實驗

項目	官方資訊
模型	670M 參數插畫 DiT
文字編碼器 / VAE	Gemma 3 270M / DINOv2 語意 VAE（129M）
基準設定	Euler Simple、50 步、CFG 4
訓練成本	開發者表示約 600 美元
授權 / 用途	標示 MIT；模型卡說明研究用途

如果你想在本機執行精簡插畫模型、研究架構或訓練 LoRA，Nanosaur 2 值得一試。官方模型卡列出 670M DiT、Gemma 3 270M 文字編碼器、129M 語意 VAE、1024 像素比例桶，以及 50 步 Euler Simple 基準設定。開發者表示訓練算力成本約 600 美元。

模型是什麼？

官方 Hugging Face 模型卡將 Nanosaur2-670M 定義為插畫向文字生圖 DiT，包含凍結的 Gemma 3 270M 文字編碼器，以及 DINOv2 語意 VAE。開發者說明這是以低算力從頭訓練的研究專案，使用 400 萬張插畫資料。

提示詞可用自然語言或標籤。建議起始設定是 Euler Simple、50 步、CFG 4 與 1024 像素比例桶。模型卡建議正向提示詞加入 “newest, masterpiece” 等品質標籤，部分畫師標籤可能需要加權。這些是起點，不是適用所有提示詞的固定最佳值。

先跑通基礎版，再比較四步版

Nanosaur 2 不是一個 SDXL checkpoint 就能啟動的模型，必須搭配專用載入器、文字編碼器與 VAE。先保留乾淨的基準工作流，才能分辨問題來自擴充套件還是模型本身。

1. 從作者倉庫下載 nanosaur2_support 完整資料夾和三個模型檔，放入 ComfyUI/custom_nodes，避免同名資料夾重複巢狀放置。
2. 依下表存放各元件，重新啟動 ComfyUI，再把 nanosaur2_workflow.json 拖進畫布。官方範例 PNG 也可能包含工作流，但社群平台重新壓縮後可能遺失中繼資料。
3. 在 Nanosaur2Loader 選擇正確檔名，以 batch 1 和範例解析度執行。先不要加入 LoRA、放大器或其他外掛。
4. 高速版需下載獨立擴散權重和 nanosaur2_dmad_4step_workflow.json，並依圖設定編碼器與 VAE。把普通版從 50 步改成 4 步，不等於使用蒸餾版。

下載檔案	ComfyUI 目錄
nanosaur2_diffusion_model.safetensors	models/diffusion_models
nanosaur2_text_encoder.safetensors	models/text_encoders
nanosaur2_vae.safetensors	models/vae
nanosaur2_support	custom_nodes

nanosaur2_workflow.json · DMAD 4-step checkpoint · nanosaur2_dmad_4step_workflow.json

工作流	取樣器／排程器	步數／CFG	初次解析度
基礎版	Euler / simple	50 / 4	1024 級別的長寬比桶
DMAD 四步版	LCM / simple	4 / 1	832 × 1216

目前四步 JSON 使用 LCM／simple、4 步、CFG 1、denoise 1 和 832 × 1216。同一份正向 conditioning 接到取樣器的兩個條件輸入。請載入完整圖，不要套用基礎版的 CFG 4 和負向提示設定。基礎版建議 Euler／simple、50 步、CFG 4，shift 3 已內建於推論。

可重複比較的起始提示詞

以下是建議的試用提示，不是聲稱已生成驗證的結果。先限定一位主角、一個動作和簡單背景。負向範例供基礎工作流使用。

newest, masterpiece, an adult woman explorer in a blue jacket, standing beside a quiet forest lake, medium shot, soft morning light, simple background, illustration

oldest, low quality

固定四個 seed，比較眼睛、手部、衣服邊緣與主體背景交界。標籤適合指定屬性，自然語言適合解釋動作。長提示失效時，先減少互相競爭的條件，不要一味堆品質標籤。其權重機制影響 cross-attention bias，不能假定其他模型的相同權重值也有一樣效果。

工作流出錯時怎麼排查

• 找不到 Nanosaur2Loader：檢查啟動紀錄與 custom_nodes 目錄後重啟。
• 選單沒有模型：核對檔名和元件目錄，不要全部放到 checkpoints。
• 顯存不足：先用 batch 1 並降低解析度。檔案大小不等於尖峰顯存，還有編碼、注意力與解碼緩衝區。
• 裝外掛後出圖異常：先回到原始支援套件。量化版與局部重繪版各有載入器要求。

早期使用者怎麼說

9 月 r/StableDiffusion 討論串中，有使用者認為角色表現以模型規模而言不錯，但背景較亂、構圖容易重複、背景人物效果不理想。另一位使用者回報在 8GB RTX 3070 上以 50 步生成約 17 秒。這是個人環境與參數，並非可重現的基準測試。

權重小，不代表 2 GB 顯存一定能跑

670M 只計算擴散 Transformer。以每參數兩位元組估算，這部分約 1.34 GB，尚未包含 270M 編碼器、129M VAE 和執行緩衝區；這不是實測顯存要求。社群談到 4–8 GB 顯卡與 8 GB RTX 3070，但沒有作者驗證的最低規格表。舊顯卡還要確認 PyTorch 核心及資料型別相容性。

10 月 5 日每秒七張的說法來自 RTX 5090 四步配置，不能推算成低顯存卡的速度。連續吞吐量也不同於含模型載入的首張延遲。請固定解析度、batch 和冷／熱啟動條件；步數變少可以加快試稿，但不保證細節和構圖完全相同。

Reddit · 2026-09-26 · Reddit · 2026-10-05

和其他生圖模型比較

模型	適合用途	目前證據
Nanosaur 2 (670M)	小型本機實驗、LoRA 研究	小型 DiT；開發者表示角色知識與細節不如 Anima
Anima 2.9B	動漫插畫與角色知識	模型較大；本文沒有直接對照測試
SDXL	通用生圖與多樣工具	生態系不同；沒有同條件比較

Anima-2.9B 是第三方擴充及微調 CircleStone Labs Anima 的模型，不等於原始 Anima，且有非商用條款。SDXL 的價值是較廣的 LoRA 與編輯生態。Nanosaur 適合將體積、實驗與透明工作流列為優先者；這是用途比較，不是實測排行榜。

HEIXUN/Anima-2.9B · SDXL 1.0

NSFW：可生成、品質和平台規則是三回事

社群發布文將它稱為 uncensored，成人插畫因此成為關注點之一。但這不是官方品質評分；模型卡沒有提供受控成人內容測試或完整審核規格。發布文的資料量說法也與現行模型卡不同，訓練規格應以作者卡片為準。

實際應看成人限定需求的遵循、解剖結構和不同 seed 的穩定性。目前證據不足以量化成功率，普通插畫中的小模型限制仍可能出現。本篇沒有執行受控 NSFW 生成測試。本機權重可用，也不代表雲端主機或發表平台允許所有內容。

Nanosaur2-670M · r/StableDiffusion

下載、線上狀態與真正成本

權重與工作流可免費下載，沒有官方訂閱或逐張 API 定價。本機仍有儲存、電費與硬體成本；租 GPU 還要計入下載、閒置及持久儲存。作者約 600 美元的訓練花費不是用戶價格，也不保證你重新訓練有相同成本。

第三方 Luminia/Nanosaur2 Space 在 2026 年 10 月 12 日確認時是 PAUSED。它不是常駐的官方服務，也沒有確認到作者營運的公開 API。穩定使用以本機 ComfyUI 或自行配置雲端環境為主，內容政策另依主機商規則。

基礎倉庫標示 MIT 並定位研究專案。再散布時要保留需要的授權聲明；模型授權不會自動解決原始圖像、角色與生成物的所有權利。Anima-2.9B 採用不同的非商用條款。

Nanosaur2-670M · Luminia/Nanosaur2 · INT8-ConvRot

LoRA、局部重繪與 VAE 擴充

基礎倉庫的 train_lora.py 接受圖片及同名 .txt 描述，輸出到 models/loras，使用 LoraLoaderModelOnly。訓練的顯存和時間成本不同於推論，能生成不代表能順暢訓練。

levzalt 的 Inpaint-ControlNet 是社群遮罩編輯擴充，需用其完整 nanosaur2_support 取代原套件，不要重複安裝。載入專用圖、原圖與遮罩，尺寸使用 16 的倍數；範例預設 896 × 1152。這不代表所有 ControlNet 都能直接套用。

GAN-VAE 是另一項社群實驗。作者僅在也用於選模的小型保留集上回報較小的重建誤差改善，不能當成廣泛畫質提升的證明。應以相同 latent 比較，VAE 不能保證修正錯誤解讀的提示或人體結構。

train_lora.py · Inpaint-ControlNet · GAN-VAE

uv run python custom_nodes/nanosaur2_support/train_lora.py /path/to/images

適合哪些人？

適合顯卡資源有限、想學 ComfyUI 模型整合、研究小型擴散架構，或想訓練特定風格 LoRA 的使用者。模型元件與工作流程公開，方便實際追蹤。

如果需要細緻背景、多人物穩定構圖、精準手部或可靠遵循複雜提示詞，建議選成熟的插畫模型。Nanosaur 2 更適合作為精簡研究底模和低成本實驗工具，而不是直接取代正式製作用模型。

常見實用問題

它是 Nano Banana 新版嗎？

不是。Nanosaur2-670M 是獨立的小型插畫模型，名稱相似不代表同一家開發者。

先下載哪個版本？

先用基礎版與標準工作流確認安裝成功，再比較 DMAD 專用權重和四步圖。

SDXL LoRA 或 ControlNet 能通用嗎？

不能假定相容。使用 Nanosaur 專用 LoRA 或有明確安裝文件的社群套件。

適合生成字體和 Logo 嗎？

文字不是強項，發布討論也指出這點。先生成插畫，再以編輯軟體加入正確文字。

有線上 API 嗎？

未確認官方付費 API；所找到的社群 Space 在 2026 年 10 月 12 日暫停中。

我的 GPU 也能每秒七張嗎？

不能據此保證。那是 5090 配置，必須依相同解析度、batch 與載入狀態測量自己的環境。

總結

官方 Hugging Face 模型卡與下載

Nanosaur 2 是一個有完整 ComfyUI 流程的小型插畫研究模型，低訓練成本與公開架構是亮點；構圖細節和獨立基準仍不足。

如果你想學小模型或測試 LoRA，值得在本機試跑。若需要穩定、精緻的成品，應優先使用成熟模型，再把 Nanosaur 2 當作研究和比較對象。