在 AI 繪圖的發展歷程中，「多角色互動」一直被視為一道難以逾越的技術門檻。無論是早期的 Stable Diffusion 1.5 還是後來的 SDXL，當提示詞中出現兩個以上的角色時，模型往往會陷入「特徵污染」的窘境。常見的問題包括：兩個角色的髮色互相混淆、衣服配件錯位，或是原本應該分配給 A 角色的動作卻出現在 B 角色身上。過去，創作者必須依賴複雜的 ControlNet、區域渲染（Regional Prompter）或是後期的 Inpainting 才能勉強達成理想的效果。然而，隨著 Anima Preview 2（2026/03/11）的發布，這種困境似乎迎來了轉機。這款基於 NVIDIA Cosmos 架構、擁有 20 億參數規模的模型，憑藉著強大的語言理解能力，挑戰了「單串提示詞生成高品質雙人互動」的可能性。
Anima 能夠在雙人生成上展現出遠超 SDXL 潛力的核心原因，在於其捨棄了傳統的 CLIP 文本編碼器，改採更為先進的 Qwen-3 大語言模型（LLM）適配器。CLIP 的局限性在於它將提示詞視為一堆標籤的集合，缺乏對空間邏輯與主客體關係的理解；而 Qwen-3 則能像人類一樣讀懂複雜的自然語言。在本次測試中，我們特別挑選了《蔚藍檔案》中外型極度相似的雙胞胎角色——「橘光」與「橘希望」進行挑戰。這對角色除了髮色一致外，主要的區別在於髮型、下半身穿著以及細微的尾巴末端形狀。透過精確的自然語言敘述，Anima 能夠更高機率的將「長髮、裙子、心形尾巴」分配給光，同時將「雙馬尾、短褲、箭頭尾巴」分配給希望。
實際操作下來，我們發現只要提示詞撰寫得當，善用 Anima 對自然語言的敏感度，生成雙人互動圖片的成功率大幅提升，抽十張大概就能成功一張了。不同於 SDXL 需要上百張、上千張的抽卡或是掛載多個 LoRA，Anima 在基礎模型階段就能良好地處理「雙手抓在一起」、「對視」等複雜的空間動作。即使是像「指尖交錯」這種極易發生崩壞的細節，在 Anima 的渲染下也顯得更為自然且符合生物結構。這種「所寫即所得」的生成體驗，大幅降低了創作者的負擔，也證明了基於 LLM 架構的擴散模型在理解複雜意圖上的絕對優勢。雖然目前仍處於預覽版本，但其展現出的穩定性與角色特徵保真度，無疑宣告了二次元 AI 繪圖已正式進入一個更聰明、更具備空間邏輯的新紀元。
生成圖片參數
疊代步數：30 步
輸出尺寸：1280 x 960 px（4:3）［原始檔案］
使用工具：ComfyUI、Anima Preview 2
CFG Scale：4
採樣器：er_sde
提示詞：newest, score_9, score_8, score_7, masterpiece, best quality, highres, safe, 2girls, hikari (blue archive), nozomi (blue archive), blue archive, holding hands, interlocked fingers, looking at each other, eye contact, smiling, standing close, facing each other. Hikari has long flowing green hair, a black pleated skirt, and a black demon tail that ends in a distinct, visible heart-shaped tip. Nozomi has green twintails, black shorts, and a black demon tail that ends in a sharp, pointed arrow-shaped tip. Both girls wear black conductor hats, cropped jackets, white gloves, and white pantyhose with no shoes. Soft-focus station platform background, medium shot.
▲「蔚藍檔案 Blue Archive」的「橘光」（橘 ヒカリ，Tachibana Hikari）與「橘希望」（橘 ノゾミ，Tachibana Nozomi）深情對視及雙手緊握在一起，此圖為生成 10 張後選出最完美的一張。模型雖然還是會有部分特徵混亂的問題存在，但已經能以更高的成功機率分辨兩人的細節差異，尤其是光的心形尾巴與希望的箭頭形尾巴在 10 張中存在 1 張沒有混淆的情況，且雙手交握的動作與深情對視的眼神表現極其自然。這次提示詞是僅靠 Gemini 加上手工修正得出的，完全依照 Anima 官方的建議排序標籤與補充自然語言敘述，看起來成果相當令人滿意！
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