Indigo Furry Mix Anima - v1.0 | Anima Checkpoint | Civitai
# IndigoFurryMix Anima V10 — INT8 ConvRot HQ Speed
This is an INT8 ConvRot quantized diffusion-model conversion of indigoFurryMixAnima_v10.
## Conversion
- Format: int8_tensorwise + ConvRot
- Quantizer: Comfy-Org quant_int8_convrot.py
- Quantization method: FP32 rotation + per-channel INT8 quantization + MSE-optimal clipping
- ConvRot group size: 256
- Minimum GEMM size: 256
- Quantized layers: 448
- Quantized parameters: ~1.94B
- Preserved weights: 240 BF16 tensors
- Output size: 2.095 GiB
The conversion covers the main Attention, MLP, and AdaLN modulation linears for a speed-oriented INT8 build, while non-eligible and sensitive non-linear weights remain in BF16.
## Validation
- Mean weight reconstruction relative error: 0.7487%
- Maximum relative error: 1.1206%
- Minimum cosine similarity: 0.999937
- All 448 INT8 weights have matching scale and ConvRot configuration tensors.
- Verified with the native ComfyUI INT8 ConvRot loader and a finite BF16 forward pass.
## Usage
This file is a diffusion model only, not a complete checkpoint.
Place it in:
ComfyUI/models/diffusion_models
Use it with the matching Anima V10 text encoder, VAE, and workflow from the original model. Keep LoRAs in their original FP16/BF16 format.
Requires a recent ComfyUI build with native int8_tensorwise + ConvRot support.
## Notes
This is a quantized derivative, not a newly trained or merged model. Image quality should be evaluated with the same workflow, prompt, seed, sampler, and step count as the original model.
IndigoFurryMix Anima V10 — INT8 ConvRot 高质量高速版
这是对 indigoFurryMixAnima_v10 进行 INT8 ConvRot 量化转换后得到的扩散模型版本。
转换信息
格式：
int8_tensorwise+ ConvRot量化工具：Comfy-Org
quant_int8_convrot.py量化方法：FP32 旋转变换 + 逐通道 INT8 量化 + MSE 最优裁剪
ConvRot 分组大小：256
最小 GEMM 尺寸：256
量化层数量：448
量化参数量：约 19.4 亿
保留权重：240 个 BF16 张量
输出文件大小：2.095 GiB
本次转换覆盖了主要的 Attention、MLP 和 AdaLN 调制线性层，目标是构建一个更偏向运行速度的 INT8 版本。
不符合量化条件的权重，以及对精度较为敏感的非线性相关权重，仍保留为 BF16 格式。
验证结果
权重重建平均相对误差：0.7487%
最大相对误差：1.1206%
最小余弦相似度：0.999937
全部 448 个 INT8 权重均具有匹配的 Scale 和 ConvRot 配置张量
已使用 ComfyUI 原生 INT8 ConvRot 加载器完成验证，并成功通过有限数值的 BF16 前向传播测试
使用方法
此文件仅包含扩散模型，并不是完整 Checkpoint。
请将文件放置于：
ComfyUI/models/diffusion_models
使用时需要搭配原模型对应的 Anima V10 文本编码器、VAE 和工作流。
LoRA 请继续使用原始 FP16 或 BF16 格式，不需要进行 INT8 转换。
需要使用较新版本的 ComfyUI，并确保其原生支持 int8_tensorwise + ConvRot。
说明
这是原模型的量化衍生版本，并非重新训练或重新合并得到的新模型。
评估图像质量时，建议与原始模型使用完全相同的工作流、提示词、随机种子、采样器和采样步数进行对比。