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	<title>タグ:pipeline &#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>Pythonでローカル環境にAI生成画像判定ツールを作る方法【サンプルコード付き】</title>
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				<pubDate>Wed, 20 May 2026 02:01:18 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[AI画像生成技術の進化によって、実写と区別が難しい画像も増えてきました。「この画像はAI生成なのか？」と確認したい場面もあると思います。 オンラインサービスを使う方法もありますが、画像を外部へアップロードしたくない場合は、ローカル環境で動作する判定ツールが便利です。 この記事では、Pythonを使ってローカルPC上でAI生成画像を判定する簡単なサンプルを紹介します。 ローカル判定のメリット ローカル実行には次のような利点があります。 画像を外部サーバーへ送信しない オフラインでも動作可能 大量の画像をまとめて処理しやすい 自分で処理内容をカスタマイズできる 一方で注意点もあります。 AI生成画像判定は「100%正確」ではありません。最近の生成モデルは非常に高品質で、スクリーンショット化や圧縮後の画像では精度が下がることがあります。 そのため、判定結果は「参考情報」として扱うのがおすすめです。 動作環境 今回のサンプルでは以下を使用します。 Python 3.10以上推奨 PyTorch Transformers Pillow 必要ライブラリをインストール まずは必要なライブラリをインストールします。 pip  [&#8230;]]]></description>
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		<title>OpenPoseとは？Qwen Image EditでOpen poseを使えるか？</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/04/20/openpose%e3%81%a8%e3%81%af%ef%bc%9fqwen-image-edit%e3%81%a7open-pose%e3%82%92%e4%bd%bf%e3%81%88%e3%82%8b%e3%81%8b%ef%bc%9f/</link>
				<pubDate>Mon, 20 Apr 2026 01:06:12 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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 OpenPoseを「2枚目の画像」として使う仕組み 環境セットアップ 完全なサンプルコード プロンプトの解説 パラメータ解説 まとめ 1. OpenPoseとは何か OpenPoseは、Carnegie Mellon大学が開発したオープンソースのリアルタイム人体姿勢推定ライブラリです。画像や動画から人物の骨格（キーポイント）をリアルタイムで検出し、身体の各部位（頭部・肩・肘・手首・腰・膝・足首など）の位置を特定します。 OpenPoseの主な特徴 25個のキーポイントを検出（顔・体・手・足） 複数人物の同時検出が可能 リアルタイム処理に対応 画像生成AIのControlNetと組み合わせるこ [&#8230;]]]></description>
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		<title>PyInstallerでStable DiffusionやQwenなどAIアプリをスタンドアロン化する方法と注意</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/04/08/pyinstaller%e3%81%a7stable-diffusion%e3%82%84qwen%e3%81%aa%e3%81%a9ai%e3%82%a2%e3%83%97%e3%83%aa%e3%82%92%e3%82%b9%e3%82%bf%e3%83%b3%e3%83%89%e3%82%a2%e3%83%ad%e3%83%b3%e5%8c%96%e3%81%99%e3%82%8b/</link>
				<pubDate>Wed, 08 Apr 2026 03:01:29 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[Python製のAIアプリ（Stable Diffusion、Qwen、Wanなど）を「Python未導入のPCでもそのまま動くスタンドアロン実行ファイル」にしたい場合、よく使われるのが PyInstaller です。 pip install pyinstaller pyinstaller &#8211;onefile main.py しかし、AI系ライブラリを含むアプリでは単純にビルドしただけでは失敗することが多く、以下のような追加オプションが必要になるケースがあります。 pyinstaller ^ &#8211;onefile ^ &#8211;hidden-import transformers ^ &#8211;hidden-import diffusers ^ &#8211;collect-all transformers ^ &#8211;collect-all diffusers ^ &#8211;collect-all requests ^ main.py 本記事では、このオプションがなぜ必要なのかを解説します。 なぜPyInstallerだけではうまくいかないのか？ PyInstallerは [&#8230;]]]></description>
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		<title>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」場合のパラメーターの見直し</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/04/02/wan%e3%81%ab%e3%82%88%e3%82%8bai%e5%8b%95%e7%94%bb%e7%94%9f%e6%88%90%e3%81%a7%e3%80%8c%e3%83%97%e3%83%ad%e3%83%b3%e3%83%97%e3%83%88%e3%82%92%e6%9b%b8%e3%81%84%e3%81%9f%e3%81%ae%e3%81%ab%e4%ba%ba/</link>
				<pubDate>Thu, 02 Apr 2026 01:07:57 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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 num_inference_steps 8（少なすぎる） 20〜30 DMD蒸留LoRA 常時ON まず外して試す guidance_scale が低いとモデルがプロンプトをほぼ無視します。まずここを直すだけで改善することが多いです。 プロンプトで動きを引き出す5つのコツ 1. 動作を時系列で分解して書く 「歩く」だけでなく、身体の動きを順番に記述すると効果的です。 ❌ "The woman walks." ✅ "She lifts her right foot, strides forward, swings her arms, walking briskly." 2. 副詞・ [&#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>
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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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		<title>QwenImageEditPlusPipeline で 512px 画像が「ズームイン」される原因と修正方法</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/03/18/qwenimageeditpluspipeline-%e3%81%a7-512px-%e7%94%bb%e5%83%8f%e3%81%8c%e3%80%8c%e3%82%ba%e3%83%bc%e3%83%a0%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%80%8d%e3%81%95%e3%82%8c%e3%82%8b%e5%8e%9f%e5%9b%a0%e3%81%a8%e4%bf%ae/</link>
				<pubDate>Wed, 18 Mar 2026 05:50:09 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[HuggingFace の diffusers ライブラリに含まれる QwenImageEditPlusPipeline を使って 512×512 の画像を編集しようとすると、出力画像が不自然にズームインされたり画角がズレる現象が起きます。この記事ではその原因とコード修正方法を解説します。 🔍 現象 以下のようなコードで 512×512 の入力画像を処理すると、生成結果が元画像よりも「寄り」になってしまいます。 inputs = { "image": image, # 512×512 の画像 "prompt": prompt, "width": 512, "height": 512, ... } pipe(**inputs) 回避策として width/height を 1.75〜2 倍（例：896px や 1024px）にすると元の画角に近くなることが知られていますが、これは根本的な解決ではありません。 🐛 原因：VAE_IMAGE_SIZE のハードコード 原因はソースコード内にある 1行の定数 です。 ファイル：diffusers/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pip [&#8230;]]]></description>
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