ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、そしてDeepSeekやQwen（通義千問）など、私たちが日常的に使うAIチャットボットに入力した文章・コード・画像は、いったいどのように扱われているのでしょうか。 「会話が勝手にAIの学習データにされているのでは？」という不安を持つ人は少なくありません。実際、多くのAI企業は個人向け無料プラン・有料プランではデフォルトで会話データを学習に利用し、法人向け（Enterprise
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無制限に無料でAIコーディングできるオープンソースのモデルQwen3 Coder をVRAM 8GB のノートPCで動かしてみてその実力を見てみたいと思います。 まずこちらの記事に従いOllamaを入れます。このソフトはローカルでChatGPTのような感じでLLMを動かすためのソフトです。 次にモデル選択画面プルダウンで、qwen3-coderと入れて、qwen3-coderを選択状態にし何でもいいのでチャットを行います。 するとモデル
生成AIブームが続く中、2025〜2026年にかけて急速に存在感を高めているのが、中国系LLM（大規模言語モデル）です。 特に、 DeepSeek Qwen GLM Kimi Doubao などは、驚異的な低価格で高性能APIを提供し、世界中の開発者に利用され始めています。 一方で、 「中国製AIは危険なのでは？」 「アメリカ製なら安全？」 「実際に企業はどれを使っている？」 という疑問を持つ人も多いでしょう。 この記事では、2026年
「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
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
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
Qwenベースの画像生成モデルをローカルで動かそうとして、VRAM不足に悩んでいる方も多いと思います。 今回は Diffusers の transformer_qwenimage.py（QwenTransformer2DModel）を改造してTransformerブロックをCPUにオフロードする ことで、8GBのGPUでも動かすことに成功したので、その方法の一端を共有します。 問題：Transformerブロックが多すぎてVRAMが足り
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
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
画像・動画生成AIを使っていると必ず出てくる Guidance Scale（CFG Scale）と、最近よく見かける True CFG。「なんとなく数値を変えて試している」という方も多いと思いますが、この記事ではその仕組みと、実用的な設定値を口語でわかりやすく解説します。 そもそも拡散モデルは何をしているのか WAN や Qwen ベースの生成モデルは、「ノイズだらけの画像から、少しずつノイズを取り除いて絵を作る」 という仕組み（拡散モ
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 = { "
