ONNX Runtime（ORT）を使っていると、ORT_SEQUENTIAL や ORT_PARALLEL という設定を見かけることがあります。 これらは Execution Mode（実行モード） を指定する重要な設定で、推論速度やCPU使用率に影響します。 この記事では、 ORT_SEQUENTIAL ORT_PARALLEL の違いを、PythonとC#のコード例付きでわかりやすく解説します。 ORT_SEQUENTIALとは
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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。
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 –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
ONNX Runtime（ORT）を使っていると、ORT_SEQUENTIAL や ORT_PARALLEL という設定を見かけることがあります。これらは Execution Mode（実行モード） に関する重要な設定です。 この記事では、それぞれの違いと使い分けについてわかりやすく解説します。 ORT_SEQUENTIALとは ORT_SEQUENTIAL は 逐次実行モード です。 特徴 モデル内の処理（ノード）を 順番に1つずつ実
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
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
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
はじめに 最近のGPU環境では「CUDAは自動で入っているのか？」「PyTorchはどこまで自動でやってくれるのか？」といった疑問を持つ人が多いと思います。 この記事では、Pythonのembed版（ポータブル環境）でCUDA対応PyTorchを使ったGPU推論を行う方法を、最小構成でわかりやすく解説します。 結論（重要ポイントまとめ） RTX 20xx以降でも CUDAは自動では入らない ただし PyTorch（CUDA版）に必要なラ
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
