近年は画像や文章から3Dモデルを生成するAIが急速に進化しています。以前は専門的な3Dソフトの知識が必要だった作業も、現在は数分でベースモデルを作れるようになりました。 ただし、実際に使ってみると「思ったより綺麗に作れない部分」もあります。AIは万能ではなく、得意なものと苦手なものがかなりはっきりしています。 この記事では、AIで実用的な3Dモデルを作る方法と、効率のよい制作手順を紹介します。 Tripo AIとは？ 3D生成AIの中で
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DeepSeek V3では問題なく動作していたJSON出力が、V4 Flashに移行した途端に壊れる・空になるというケースが多数報告されています。この記事では原因の調査過程と、現時点で取れる対策をまとめます。 症状：content が空白トークンで埋まって返ってくる 典型的な症状は以下のようなレスポンスです。completion_tokens が 150〜220 あるにもかかわらず、content がスペースだらけで実質空になっています
VOICEVOXとは？ VOICEVOXは、無料で使えるローカル動作の音声合成ソフトです。ずんだもん・四国めたん・春日部つむぎなど、個性豊かなキャラクターボイスを使って日本語テキストを音声に変換できます。 完全ローカル動作（インターネット不要） 商用・個人利用ともに無料（各キャラクターの利用規約要確認） REST API経由でPythonから簡単に呼び出し可能 Windows / Mac / Linux 対応 VOICEVOX Engi
「ChatGPTみたいなAIを、自分のPCだけで無料＆無制限に使いたい」 そんな人におすすめなのが、ローカルAI実行ツール Ollama と、高性能モデル DeepSeek-R1 の組み合わせです。 この方法なら、 月額料金なし API料金なし 回数制限なし 入力データが外部送信されない オフラインでも使える PHPなどのプログラミングも可能 という、かなり強力な環境を作れます。 しかも、VRAM 8GBクラスのGPUでも動作可能です。
ONNXモデルを読み込む際に、以下のようなエラーに遭遇したことはありませんか？ Node (MultiHeadAttention_28) Op (MultiHeadAttention) [ShapeInferenceError] Inputs 0 (query) shall be 3 or 5 dimensions この記事では、このエラーの意味と原因、さらに解決に重要な「dynamic_axes」の考え方と書き方について、実践的に解説
近年のAIモデルを見ていると、「Diffusion」と「Transformer」という2つの技術の境界がどんどん曖昧になってきています。 特に画像生成やマルチモーダルAIの分野では、この2つが組み合わさるのが当たり前になりつつあります。 本記事では、その理由を整理しながら、なぜこのような変化が起きているのかを分かりやすく解説します。 DiffusionとTransformerの本質的な違い まず重要なのは、この2つはそもそも役割が異なる
Stable Diffusionで思い通りの画像を生成するには、モデルがどのように学習されているかを理解することが近道です。この記事では、主要な学習データセットの構造を解説しながら、そこから導き出せるプロンプトのコツをまとめます。 学習データセットとは何か Stable Diffusionのような画像生成AIは、大量の「画像とテキストのペア」を使って学習します。モデルは「このテキストが入力されたとき、この画像に近いものを生成せよ」という
近年、画像生成AIやテキスト生成AIの普及に伴い、「AIモデルの利用ルール」が重要視されています。 その中でも注目されているのが OpenRAIL（Open Responsible AI License） です。 この記事では、OpenRAILの概要から「できること・できないこと」まで、わかりやすく解説します。 ■ OpenRAILとは？ OpenRAILとは、 AIモデルの自由な利用を認めつつ「責任ある使い方」を義務付けるライセンスで
Stable Diffusion ONNX U-Net に別モデルを統合する方法 Stable Diffusion の ONNX 版 U-Net を改造して、別の ONNX モデルを内部に結合することで、 IP-Adapter カスタム Attention Control 信号 などを直接モデル内部に組み込むことができます。 この記事では 既存の model.onnx に別の model.onnx を統合する方法を紹介します。 例として
