つかったワークフローは 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 です。Loraや参照画像無しで劣化画像の品質向上ができるか試してみました。 プロンプト Restore and upscale this image to ultra-high quality. Remove all JPEG compression artifacts, blocky noise, mosqu
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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
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。 生成時間 VRAM 8GB 約１～２時間 MiniMax H3ってどんなモデル
AIモデル、特に大規模言語モデル(LLM)の性能や規模を語るとき、必ずと言っていいほど登場するキーワードがあります。それが「MatMul(行列積)」と「量子化」です。 この記事では、AIの計算の大部分を占める「MatMul」がそもそも何なのか、なぜそれが必要なのか、GPU上でどう計算されているのかを解説したうえで、その高速化手法の中でも特に重要な「量子化」について詳しく掘り下げていきます。 AIの計算の大部分を占めるMatMul Tra
洋服の試着画像をAIで生成する「バーチャル試着（Virtual Try-On）」は、これまでクラウドサービスや高性能GPUが前提でした。しかし本記事で紹介するComfyUIワークフローは、GGUF量子化されたQwen-Image-Editと専用LoRAを組み合わせることで、VRAM 8GB程度のミドルスペックPCでもローカル環境で着せ替え画像を生成できるよう設計されています。 ワークフローのダウンロード この記事では、 そ
ワークフローのダウンロード image_qwen_image_edit_2511_int8 ※ワークフローはVRAM８GBでも１回目１～２時間かかるものの動作します。 ※最新のComfyUIを使用する場合このワークフローをComfyUIの画面にドロップするだけでモデルも自動でダウンロードできます。 ComfyUIで画像生成・画像編集をしていると、「元画像の構図を残したまま、画風だけ変えたい」「写真をポップアート風にしたい」といった編集を
画像生成AIはクラウドサービスだけでなく、自分のPC上でローカル推論できるモデルも多数存在します。本記事では、ローカルで動作する主要モデルを6つ取り上げ、アーキテクチャの違い・必要なVRAM・各ツールとの互換性を徹底解説します。 アーキテクチャ別モデル解説 ① Stable Diffusion 1.5（SD 1.5） アーキテクチャ：UNet + CLIP パラメータ数：約860M ネイティブ解像度：512 × 512 VAE：KL-f
OpenPoseとは？Qwen Image EditでAnyPoseモデルを使ったポーズ転写の完全ガイド 画像生成AIの世界では「ポーズを自由に制御したい」というニーズは非常に高いです。本記事では、OpenPoseの基本概念から、最新のQwen Image EditとAnyPoseモデルを組み合わせたポーズ転写の実装方法まで、サンプルコードとともに詳しく解説します。 📌 目次 OpenPoseとは何か 使用するモデル一覧 OpenPos
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
WAN 2.1（Wan-AI製）は、中国アリババグループ傘下の研究チームが開発・公開したオープンソースの動画生成AIモデルです。テキストから動画を生成するT2V（Text-to-Video）、画像から動画を生成するI2V（Image-to-Video）、動画編集など複数のタスクに対応しており、2025年初頭に公開されて以来、ComfyUI ユーザーを中心に急速に普及しました。 モデルの規模は 1.3B（13億パラメータ） と 14B（1
WanによるAI動画生成で「プロンプトを書いたのに人物が全然動かない」という経験はありませんか？この記事では、Wanで人物の動きを強く引き出すプロンプトのコツと、シンプルな実行コードをまとめて解説します。 なぜ人物が動かないのか？ プロンプトの書き方以前に、パラメータ設定が原因でほぼ動かなくなるケースが多いです。まず以下を確認してください。 パラメータ NG値 推奨値 guidance_scale 1～２（低すぎる） 5.0〜7.0 n
Qwen Image EditでLoRAを使っていると、初回は1時間かかるのに、2回目からは10分で終わるという現象に気づいた方も多いのではないでしょうか。しかも、プログラムを再起動しても2回目以降は速いまま。この記事では、その理由をキャッシュの仕組みから丁寧に解説します。 結論：2種類のキャッシュが組み合わさっている 速度差の正体は、主に以下の2つのキャッシュ機構です。 OSのページキャッシュ（RAMへのファイルキャッシュ） CUDA
機械学習モデル（特にTransformer系）を触っていると、.safetensors ファイルをNetronで開いたときに、 「ノードが並んでいるだけで、配線（接続）が見えない」 という疑問にぶつかることがあります。 この記事ではこの現象の理由と、実際にブロックの接続（配線）がどこに記録されているのかを整理して解説します。 なぜNetronで配線が見えないのか？ 結論から言うと： safetensorsには「配線情報」が入っていないた
近年、画像生成AIの分野で注目されている「Stable Diffusion」。そして、その高速化技術として話題になっている「LCM（Latent Consistency Model）」。 この記事では、これらの技術の基本から違いまで、初心者にもわかりやすく解説します。 Stable Diffusionとは？生成モデルの一種 Stable Diffusionは、テキストから画像を生成できるAIモデルで、**生成モデル（Generative
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
