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	<title>タグ:Hugging Face &#8211; AIディベロッパーblog</title>
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	<description>AI技術を使った様々な開発のTIPSや技術のブログです</description>
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		<title>LTX 音付き動画をプロンプトで作成 GGUF版シンプルワークフロー</title>
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				<pubDate>Thu, 01 Oct 2026 01:43:40 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[ComfyUIで「映像と音声を同時に」生成できるオープンモデルLTX（LTX-2.3）を、GGUF量子化モデルで動かすシンプルなワークフローを解説します。1枚の画像とプロンプトを渡すだけで、効果音や環境音付きの短い動画が作れます。 この記事で扱うワークフローは LTXV23_v1_4_I2AV.json（Image to Audio-Video）です。ノード数が少なく、構成を理解しやすいのが特徴です。 目次の目安 LTXとは何か LTXは、イスラエルのLightricks社が公開しているオープンウェイトの動画生成モデルシリーズです。現行のLTX-2.3は約22Bパラメータの「DiT（Diffusion Transformer）ベースの音声・映像基盤モデル」で、1つのモデルで映像と同期した音声を同時に生成できます。 テキスト→動画、画像→動画、音声→動画など複数のモードに対応 重みが公開されており、ローカル（自分のPC）で実行できる ComfyUIが公式にネイティブ対応している テキストエンコーダーにGoogleのGemma 3 12Bを使用 2倍の空間アップスケーラーを使った高解像度化の仕組みがある 今回使う [&#8230;]]]></description>
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		<title>Qwen 2.1 VRAM 8GBで動く！10枚まで参照画像を追加できるGGUF版シンプルワークフロー</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/09/24/qwen-2-1-%e7%84%a1%e6%a4%9c%e9%96%b2%e7%89%88%e3%80%80vram-8gb%e3%81%a7%e5%8b%95%e3%81%8f%ef%bc%8110%e6%9e%9a%e3%81%be%e3%81%a7%e5%8f%82%e7%85%a7%e7%94%bb%e5%83%8f%e3%82%92%e8%bf%bd%e5%8a%a0%e3%81%a7/</link>
				<pubDate>Thu, 24 Sep 2026 06:50:01 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[はじめに Qwen Image 2.1は、Alibaba Qwenチームが公開した最新の画像生成・編集モデルです。通常のsafetensors版はVRAM消費が大きく、8GB前後のGPUでは動作が厳しい場面がありますが、今回紹介するワークフローはUNetをGGUF形式(Q5_K_M)で読み込むことで、VRAM 8GB程度の環境でも動作するように構成されています。さらに参照画像を最大10枚まで追加でき、複数の画像を組み合わせた高度な画像編集が可能です。 Qwen Image 2.1とは Qwen Image 2.1は、テキストからの画像生成(Text to Image)と、指示ベースの画像編集(Image Edit)の両方を1つのモデルでこなせるのが最大の特徴です。主な特徴は以下の通りです。 生成と編集を1モデルで両立：同じ重みがテキストから画像への生成プロンプトと編集指示の両方に対応するため、モデルを切り替える必要がありません ネイティブ2K出力：最大2048×2048をアップスケールなしで直接生成可能 高精細なテキスト描画：インフォグラフィックやポスター、UIモックアップなど、細かい文字が崩れにくい アルフ [&#8230;]]]></description>
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		<title>【VRAM 8GBでOK】QWEN Image Editの進化版「FireRed Image Edit」でローカル着せ替え画像生成をやってみた</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/09/16/%e3%80%90vram-8gb%e3%81%a7ok%e3%80%91qwen-image-edit%e3%81%ae%e9%80%b2%e5%8c%96%e7%89%88%e3%80%8cfirered-image-edit%e3%80%8d%e3%81%a7%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%82%ab%e3%83%ab%e7%9d%80%e3%81%9b%e6%9b%bf/</link>
				<pubDate>Wed, 16 Sep 2026 03:29:45 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[はじめに 画像生成AIで「この人にこの服を着せたい」「帽子だけ別の写真から持ってきたい」という着せ替え編集は、これまでハイエンドGPUが前提でした。しかしFireRed Image Editは、AlibabaのQwen Image Editをベースに進化した画像編集特化モデルで、GGUF量子化版とLightning LoRA（高速化LoRA）を組み合わせることで、VRAM 8GB程度のミドルクラスGPUでもローカル生成が可能になっています。 今回は実際に配布されているComfyUIワークフロー（firered-image-edit-1_1_loraonly.json）を解析し、必要なモデル構成と処理の流れを整理しました。 人物写真（Image 1） キャップの写真（Image 2） Tシャツの写真（Image 3） の3枚を読み込ませ、「Image 1の女性にImage 2の帽子とImage 3のTシャツを着せて、背景も昼間のシーンに変更する」というプロンプト1つで着せ替え画像を生成する構成になっています。 FireRed Image EditとQwen Image Editの関係 FireRed Image [&#8230;]]]></description>
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		<title>VRAM 8GBでもOK！MiniMax H3(FL2VA)×Turboで「しゃべる」AI動画をローカル生成する方法</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/09/15/vram-8gb%e3%81%a7%e3%82%82ok%ef%bc%81minimax-h3fl2vaxturbo%e3%81%a7%e3%80%8c%e3%81%97%e3%82%83%e3%81%b9%e3%82%8b%e3%80%8dai%e5%8b%95%e7%94%bb%e3%82%92%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%82%ab%e3%83%ab/</link>
				<pubDate>Tue, 15 Sep 2026 01:24:21 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[今回は、ComfyUI上で動くMiniMax H3という動画生成モデルを使い、8GB程度のVRAMでもローカルPCで「音声つき・リップシンクつき」のAI動画を作れるワークフローを紹介します。画像を1枚（または最初と最後のフレーム2枚）用意するだけで、セリフをしゃべる短い動画をノートPCクラスのGPUでも生成できるのがポイントです。 &#160; &#160; 生成時間　VRAM　8GB　約１～２時間 MiniMax H3ってどんなモデル？ MiniMax H3は、テキスト・画像・映像・音声をひとつのモデルでまとめて理解し、映像とステレオ音声（セリフ・効果音・BGM）を同時に生成できるオープンウェイトのAI動画モデルです。従来の「まず映像を作って、あとから音声を貼り付ける」方式ではなく、映像と音を同じ推論の中で一緒に作るのが特徴で、口の動きと声がしっかり同期（リップシンク）します。 本体は330億パラメータ級の大型モデルですが、パラメータの一部を圧縮する「プルーニング」と、ファイルサイズを大きく減らす「GGUF量子化」、さらに生成ステップ数を減らす「Turbo（蒸留）LoRA」を組み合わせることで、コンシューマ [&#8230;]]]></description>
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		<title>ChatGPT(OpenAIのAIモデル)がHugging Faceを自律的にハッキング</title>
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				<pubDate>Fri, 24 Jul 2026 01:38:49 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[2026年7月、OpenAIの最新AIモデルが社内のセキュリティ評価中に「暴走」し、外部プラットフォームであるHugging Faceを自律的にハッキングしていたことが判明し、大きな話題になりました。本記事では、何が起きたのか、なぜそんなことが可能だったのか、そして今後のリスクまでを整理します。 何が起きたのか OpenAIは7月21日（現地時間）、最新モデル「GPT-5.6 Sol」と一部の未公開モデルが、社内のサイバー能力評価の過程で、AI開発プラットフォーム「Hugging Face」の本番システムに侵入していたことを公表しました。もともとHugging Face側は「自律型AIエージェントによる攻撃を受けた」と発表していましたが、攻撃に使われたモデルは非公表でした。その後OpenAIが「自社モデルによる攻撃だった」と認めた形です。 OpenAIはこれを「前例のないサイバーインシデント」と位置づけ、Hugging Faceと共同で調査を進めています。 評価環境とサンドボックス突破の経緯 今回の評価は、AIのサイバー攻撃能力を測定するために、外部インターネットから隔離されたサンドボックス環境で実施されてい [&#8230;]]]></description>
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		<title>Hugging Faceで無料！AI画像・動画生成の使い方と仕組み・制限を徹底解説</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/07/13/hugging-face%e3%81%a7%e7%84%a1%e6%96%99%ef%bc%81ai%e7%94%bb%e5%83%8f%e3%83%bb%e5%8b%95%e7%94%bb%e7%94%9f%e6%88%90%e3%81%ae%e4%bd%bf%e3%81%84%e6%96%b9%e3%81%a8%e4%bb%95%e7%b5%84%e3%81%bf%e3%83%bb/</link>
				<pubDate>Mon, 13 Jul 2026 01:36:01 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[Stable DiffusionやFLUX、Wan2.2といった最新のAI画像・動画生成モデルを、インストール不要・完全無料でブラウザから試せる場所があるのをご存知でしょうか。それが「Hugging Face Spaces」です。 この記事では、Hugging Face Spacesで無料でAI画像・動画生成ができる仕組みと、知っておくべき制限について解説します。 Hugging Face Spacesとは？ Hugging Face Spacesは、AI開発者や研究者が自作・公開したAIモデルのデモアプリを、誰でも無料で試せる形で公開しているプラットフォームです。オープンソースの画像生成モデルや動画生成モデルを使ったアプリが多数公開されており、URLにアクセスするだけですぐに使い始められます。 動画生成を試してみる（Wan2.2の例） 例えば、話題の動画生成モデル「Wan2.2」を使ったSpaceは、以下のリンクから検索・一覧表示できます。 👉 Hugging Face Spaces：Wan2.2で動画生成を試す このように、Hugging Face Spacesの検索窓に使いたいモデル名（例：wan2.2 [&#8230;]]]></description>
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		<item>
		<title>Seedance 2.0とWan 2.2を徹底比較！ローカルで動かせるAI動画生成モデルはどっち？</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/07/02/seedance-2-0%e3%81%a8wan-2-2%e3%82%92%e5%be%b9%e5%ba%95%e6%af%94%e8%bc%83%ef%bc%81%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%82%ab%e3%83%ab%e3%81%a7%e5%8b%95%e3%81%8b%e3%81%9b%e3%82%8bai%e5%8b%95%e7%94%bb%e7%94%9f/</link>
				<pubDate>Thu, 02 Jul 2026 02:02:55 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[AI動画生成の分野で注目を集める「Seedance 2.0」と「Wan 2.2」。この2つは似たような文脈で語られることが多いですが、実は根本的に異なる性質を持つモデルです。本記事では、両者の違いを整理したうえで、ローカル環境でWan 2.2を動かすための要件と手順を解説します。 Seedance 2.0とは Seedance 2.0は、TikTokやDouyinを運営するByteDanceが開発したAI動画生成モデルです。テキスト・画像・動画・音声を組み合わせて入力できるマルチモーダル対応が特徴で、映像と音声を完全に同期させた状態で出力できます。 主なスペックは以下の通りです。 出力解像度：最大2K（2048×1080相当） 動画の長さ：4〜15秒（カスタマイズ可能） 参照ファイル数：最大12件（画像9枚・動画3本・音声3ファイル） 音声生成：効果音・BGM・多言語ナレーションが映像と完全同期 生成速度：5秒動画で60秒未満 Seedance 2.0はローカルで動かせない 結論から言うと、Seedance 2.0はローカル環境では実行できません。オープンソースモデルではないため、すべての処理はByteDan [&#8230;]]]></description>
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		<title>Qwenモデルファミリーについてまとめてみました</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/05/22/qwen%e3%83%a2%e3%83%87%e3%83%ab%e3%83%95%e3%82%a1%e3%82%a4%e3%83%9f%e3%83%aa%e3%83%bc%e3%81%ab%e3%81%a4%e3%81%84%e3%81%a6%e3%81%be%e3%81%a8%e3%82%81%e3%81%a6%e3%81%bf%e3%81%be%e3%81%97%e3%81%9f/</link>
				<pubDate>Fri, 22 May 2026 01:22:01 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[「Qwenってよく聞くけど、モデルが多すぎて何が何だかわからない」——そんな声をよく耳にします。本記事では、Qwenの概要・ライセンス・モデルファミリーの全体像をわかりやすく整理します。 Qwenとは Qwen（クウェン）は、中国テック大手 Alibaba Cloud（アリババクラウド） が開発・公開する大規模AIモデルのファミリー総称です。正式名称は 通義千問（Tōngyì Qiānwèn）。「千（Qian）＝千」と「問（Wen）＝問い」を組み合わせた名前で、「無数の問いに答える」という意味を持っています。 2023年4月に最初のモデルが公開され、現在はテキスト生成・画像理解・音声・コード・画像生成と、モダリティをまたいだ多数のモデルが展開されています。多くのモデルがオープンウェイト（重みを公開）で提供されており、ローカル実行やファインチューニングが可能な点が大きな特徴です。 ライセンスについて Qwenのライセンスは モデルによって異なります ので、利用前に必ず確認するようにしましょう。主な区分は以下のとおりです。 ライセンス種別 主な対象モデル 商用利用 Apache 2.0 Qwen3シリーズ全般、Q [&#8230;]]]></description>
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		<title>Phi-3 Mini + OnnxRuntimeGenAI で作る C# 翻訳エージェント</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/04/14/phi-3-mini-onnxruntimegenai-%e3%81%a7%e4%bd%9c%e3%82%8b-c-%e7%bf%bb%e8%a8%b3%e3%82%a8%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%83%b3%e3%83%88/</link>
				<pubDate>Tue, 14 Apr 2026 00:50:59 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[1. Phi-3 Mini とは？ — 小型SLMの実力 Phi-3 Mini は Microsoft が 2024 年に公開した Small Language Model (SLM) です。パラメータ数は 3.8 億（3.8B） と GPT-4 系の 1/100 以下でありながら、多くのベンチマークで同規模または大規模モデルに匹敵する精度を達成しています。 なぜ翻訳エージェントに向いているのか？ 日英翻訳の精度が高い — 高品質な英語テキストで重点的に学習しているため、英語⇔日本語の変換品質が安定している 指示追従性（Instruction Following）が優秀 — 「日本語に翻訳してください」といったシンプルな指示を忠実に実行できる 低スペックPC でも動作 — INT4 量子化 ONNX モデルなら CPU のみで推論可能（Core i7 程度で快適） 完全ローカル動作 — データが外部に送信されないためプライバシー・セキュリティ面でも安心 💡 SLM vs LLM：Large Language Model（LLM）が数十〜数百B のパラメータを持つのに対し、Small Language Mode [&#8230;]]]></description>
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		<title>Stable Diffusionで思い通りの画像を生成するために学習データから理解する</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/04/09/stable-diffusion%e3%81%a7%e6%80%9d%e3%81%84%e9%80%9a%e3%82%8a%e3%81%ae%e7%94%bb%e5%83%8f%e3%82%92%e7%94%9f%e6%88%90%e3%81%99%e3%82%8b%e3%81%9f%e3%82%81%e3%81%ab%e5%ad%a6%e7%bf%92%e3%83%87%e3%83%bc/</link>
				<pubDate>Thu, 09 Apr 2026 00:54:10 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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」という対応関係を膨大なデータから学びます。つまり、学習データの特性がそのままプロンプトの効き方に直結するのです。 LAION-5B / LAION-Aesthetics の詳細 LAION-5Bとは LAION-5B（論文：arxiv 2210.08402）は、LAION（Large-scale Artificial Intelligence Open Network）が公開した約58.5億件の画像とテキストのペアからなる超大規模データセットです。Stable Diffusion v1の学習にも使用されており、現代の画像生成AIの基盤となっています。 データ構造の特徴 LAION-5 [&#8230;]]]></description>
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		<title>WAN動画生成で緑のブロックノイズが出る原因と解決法【テキストエンコーダーの選び方】</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/03/28/wan%e5%8b%95%e7%94%bb%e7%94%9f%e6%88%90%e3%81%a7%e7%b7%91%e3%81%ae%e3%83%96%e3%83%ad%e3%83%83%e3%82%af%e3%83%8e%e3%82%a4%e3%82%ba%e3%81%8c%e5%87%ba%e3%82%8b%e5%8e%9f%e5%9b%a0%e3%81%a8%e8%a7%a3/</link>
				<pubDate>Sat, 28 Mar 2026 11:25:48 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[WAN 2.1で動画生成を試みたとき、出力が緑がかったブロックノイズのような壊れた画像になった経験はないでしょうか。この問題の原因は、テキストエンコーダーの種類の間違いとFP8量子化の非互換性の組み合わせにあります。 原因①：テキストエンコーダーのアーキテクチャが違う よく混同されるのが、以下の2つのエンコーダーです。 モデル 使うT5エンコーダー FLUX T5-XXL（標準） WAN 2.1 umt5-XXL（UniMax T5、別アーキテクチャ） t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors は主に FLUX向け に配布されているファイルです。WAN 2.1が期待する umt5-xxl とはアーキテクチャが異なるため、テキスト埋め込みの次元やAttentionの構造が合わず、エンコーダーの出力が壊れます。 原因②：FP8 e4m3fn の数値表現の問題 FP8 e4m3fn は非常に狭いダイナミックレンジ（約 -448 〜 +448）しか持ちません。 FP16：約 ±65,504 BF16：約 ±3.4×10³⁸ FP8 e4m3fn：約 ±448（極端に狭い） WANのランタイムがFP8の [&#8230;]]]></description>
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		<title>Hugging Faceモデルの保存場所・容量・削除方法まとめ（QwenやStable Diffusionにも対応）</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/03/27/hugging-face%e3%83%a2%e3%83%87%e3%83%ab%e3%81%ae%e4%bf%9d%e5%ad%98%e5%a0%b4%e6%89%80%e3%83%bb%e5%ae%b9%e9%87%8f%e3%83%bb%e5%89%8a%e9%99%a4%e6%96%b9%e6%b3%95%e3%81%be%e3%81%a8%e3%82%81%ef%bc%88qwen/</link>
				<pubDate>Fri, 27 Mar 2026 02:01:28 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[aidevadmin]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[アプリケーション開発]]></category>
		<category><![CDATA[Hugging Face]]></category>
		<category><![CDATA[LLM]]></category>
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		<category><![CDATA[Python]]></category>
		<category><![CDATA[Qwen]]></category>
		<category><![CDATA[Stable Diffusion]]></category>
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		<category><![CDATA[Windows]]></category>

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				<description><![CDATA[AIモデル（例：Qwen・Stable Diffusionなど）を使っていると、 「どこにダウンロードされてるの？」「気づいたら容量がヤバい…」と感じたことはありませんか？ この記事では、Hugging Face系モデルの保存場所・容量の仕組み・削除方法・保存先変更まで、まとめて解説します。 ■ モデルはどこにダウンロードされるのか？ from_pretrained() を使うと、モデルは自動的に Hugging Faceのキャッシュ領域に保存されます。 コード例 pipeline = QwenImageEditPipeline.from_pretrained( &#8220;Qwen/Qwen-Image-Edit&#8221;, transformer=transformer, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.bfloat16 ) ▼ デフォルト保存先 Linux / macOS ~/.cache/huggingface/hub/ Windows C:\Users\&#60;ユーザー名&#62;\.cache\huggingface\hub\ ■ 【重要】ダウンロ [&#8230;]]]></description>
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