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	<title>タグ:Qwen &#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>Qwen 2.1でプロンプトだけで画像の品質向上ができるか試してみる</title>
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				<pubDate>Mon, 05 Oct 2026 02:40:00 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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, mosquito noise, color banding, and blur. Redraw all degraded areas with fine, realistic, sharp detail while keeping the original composition, pose, colors, lighting, and subject identity exactly the same. Faces: carefully reconstruct the face in high detail. Redraw individual strands of hair with [&#8230;]]]></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>
									</item>
		<item>
		<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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		<item>
		<title>ローカルでVRAM 8GBで「着せ替え」画像生成</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/08/28/%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%82%ab%e3%83%ab%e3%81%a7vram-8gb%e3%81%a7%e3%80%8c%e7%9d%80%e3%81%9b%e6%9b%bf%e3%81%88%e3%80%8d%e7%94%bb%e5%83%8f%e7%94%9f%e6%88%90/</link>
				<pubDate>Fri, 28 Aug 2026 01:27:12 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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。 &#160; ワークフローのダウンロード この記事では、 そもそもComfyUIとは何か ワークフローで使われている各モデルの役割とダウンロード先 主要ノードの役割と処理の流れ を順番に解説します。 ComfyUIとは ComfyUI（コンフィーユーアイ）は、Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIを「ノードベース」で組み立てて実行できるオープンソースのツールです。モデルの読み込み・プロンプトのエンコード・サンプリング・画像の保存といった処理を、それぞれ独立した「ノード（箱）」として画面上に配置し、線でつなぐことでワークフロー（処理の流れ）を自由に構築できます。 Pythonコードを書かなくても複雑な生成パイプラインを [&#8230;]]]></description>
									</item>
		<item>
		<title>ComfyUIでQwen-Image-Edit-2511 Int8を使う方法｜超シンプル画像編集ワークフロー</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/08/19/comfyui%e3%81%a7qwen-image-edit-2511-int8%e3%82%92%e4%bd%bf%e3%81%86%e6%96%b9%e6%b3%95%ef%bd%9c%e8%b6%85%e3%82%b7%e3%83%b3%e3%83%97%e3%83%ab%e7%94%bb%e5%83%8f%e7%b7%a8%e9%9b%86%e3%83%af%e3%83%bc/</link>
				<pubDate>Wed, 19 Aug 2026 05:41:37 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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」といった編集をしたくなることがあります。 今回紹介するのは、Qwen-Image-Edit-2511 Int8を使ったComfyUIの画像編集ワークフローです。 このワークフローでは、入力した画像に対して、 Convert this image to pop art poster style というプロンプトを与え、元画像を「ポップアートのポスター風」に変換する設定になっています。 ワークフローには、Qwen-Image-Edit-2511のInt8モデル、Qwen 2.5 VL系のテキストエンコーダ、Qwen Image用VAE、KSamplerなどが組み込まれています。 Qwen-Ima [&#8230;]]]></description>
									</item>
		<item>
		<title>PyTorchでDirectMLを使う「torch-directml」とは？</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/07/10/pytorch%e3%81%a7directml%e3%82%92%e4%bd%bf%e3%81%86%e3%80%8ctorch-directml%e3%80%8d%e3%81%a8%e3%81%af%ef%bc%9f/</link>
				<pubDate>Fri, 10 Jul 2026 01:46:24 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[WindowsでAIを動かそうとすると、よく見かけるのが CUDA と DirectML です。 NVIDIA製GPUであればCUDAが一般的ですが、AMDやIntelのGPU、あるいはCUDAを使えない環境では DirectML が選択肢になります。 そのDirectMLをPyTorchから利用するためのライブラリが torch-directml です。 この記事では、torch-directmlとは何か、必要になる場面、制限事項、インストール方法、使い方についてまとめます。 torch-directmlとは？ torch-directmlは、PyTorchからMicrosoft DirectMLを利用するためのライブラリです。 DirectMLはWindowsのDirectX 12上で動作する機械学習アクセラレーションAPIで、 AMD GPU Intel GPU NVIDIA GPU など、DirectX 12対応GPUであれば利用できます。 つまり、CUDAが使えない環境でもGPUでPyTorchを実行できるようになります。 いつ必要になるの？ 必要になるのは 「PyTorchでDirectMLを利用 [&#8230;]]]></description>
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		<item>
		<title>【2026年最新版】主要AI企業のユーザー入力データ利用ポリシー比較まとめ</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/07/03/%e3%80%902026%e5%b9%b4%e6%9c%80%e6%96%b0%e7%89%88%e3%80%91%e4%b8%bb%e8%a6%81ai%e4%bc%81%e6%a5%ad%e3%81%ae%e3%83%a6%e3%83%bc%e3%82%b6%e3%83%bc%e5%85%a5%e5%8a%9b%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%88%a9/</link>
				<pubDate>Fri, 03 Jul 2026 01:45:47 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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/API）契約では原則として学習に利用しないという、二段構えのポリシーを採用しています。 本記事では、米国系（OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft）、その他（Meta、xAI）、そして中国系（DeepSeek、Alibaba等）の主要AI企業のデータ利用ポリシーを横断的に整理しました。 1. OpenAI（ChatGPT） Free / Plus / Pro（個人向け）：個人ワークスペースではデータ共有がデフォルトで有効になっており、会話データはモデルの学習に利用される。ただし「設定 &#62; Data Controls &#62; Improve  [&#8230;]]]></description>
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		<title>無制限に無料でAIコーディング　VRAM 8GB のノートPCでQwen3 Coderを動かしてみる</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/06/18/%e7%84%a1%e5%88%b6%e9%99%90%e3%81%ab%e7%84%a1%e6%96%99%e3%81%a7ai%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%87%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%80%80vram-8gb-%e3%81%ae%e3%83%8e%e3%83%bc%e3%83%88pc%e3%81%a7qwen3-coder/</link>
				<pubDate>Thu, 18 Jun 2026 07:46:58 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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。 するとモデルのダウンロードが自動で始まります。(１７GBあるので結構時間がかかりますので待ちます) 意図的にコードにバグを仕込んで修正できるか試してみる あるコードを少しカスタマイズして下記のような絶対通らないIF文を作りOllamaにこのファイルを＋ボタンから追加して原因を聞いてみました。 if(!empty($youtubeId) &#38;&#38; 1==2){ $replace = [ &#8216;https://youtu.be/&#8217; =&#62; &#8221;, &#8216;https://www.youtube.com/watch?v=&#8217; =&#038;gt [&#8230;]]]></description>
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		<title>2026年版｜中国系AI APIは本当に危険なのか？DeepSeek・Qwen・GLMを価格・性能・セキュリティで徹底比較</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/05/28/2026%e5%b9%b4%e7%89%88%ef%bd%9c%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e7%b3%bbai-api%e3%81%af%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e5%8d%b1%e9%99%ba%e3%81%aa%e3%81%ae%e3%81%8b%ef%bc%9fdeepseek%e3%83%bbqwen%e3%83%bbglm%e3%82%92/</link>
				<pubDate>Thu, 28 May 2026 01:34:28 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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年時点での中国系AI APIについて、 価格比較 性能比較 実務での利用状況 中国AIが安い理由 セキュリティ上の懸念 アメリカ製AIとの違い をまとめて解説します。 中国系AI APIとは？ 中国系AI APIとは、中国企業が開発・提供しているLLM（大規模言語モデル）のAPIサービスです。 代表的な企業には以下があります。 DeepSeek Alibaba Cloud（Qwen） Zhipu AI（GLM） Moonshot AI（Kimi） ByteDance（Doubao） 近年はOpenAIやAnthropicに匹敵する性能を、圧倒的な低価格で提供することで急成長してい [&#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>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>VRAM 8GBでQwen画像生成モデルを動かす方法</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/04/03/vram-8gb%e3%81%a7qwen%e7%94%bb%e5%83%8f%e7%94%9f%e6%88%90%e3%83%a2%e3%83%87%e3%83%ab%e3%82%92%e5%8b%95%e3%81%8b%e3%81%99%e6%96%b9%e6%b3%95/</link>
				<pubDate>Fri, 03 Apr 2026 00:58:35 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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が足りない Qwenの画像生成モデルは内部に大量のTransformerブロックを持っています。すべてをGPU（CUDA）上に乗せたまま推論しようとすると、VRAM 8GBでは当然アウトです。 解決策は単純で 「使うときだけGPUに持ってきて、終わったらCPUに戻す」 という逐次オフロードです。 改造内容：forward() メソッドのブロックループ部分 transformer_qwenimage.py の forward() メソッド内、Transformerブロックをループ処理している箇所を以下のように変更します。 変更前（すべてのブロックがGPU常駐） for block in [&#8230;]]]></description>
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		<title>Qwen Image Edit + LoRAで2回目から高速になる理由【キャッシュの仕組みを解説】</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/03/31/qwen-image-edit-lora%e3%81%a72%e5%9b%9e%e7%9b%ae%e3%81%8b%e3%82%89%e9%ab%98%e9%80%9f%e3%81%ab%e3%81%aa%e3%82%8b%e7%90%86%e7%94%b1%e3%80%90%e3%82%ad%e3%83%a3%e3%83%83%e3%82%b7%e3%83%a5%e3%81%ae/</link>
				<pubDate>Tue, 31 Mar 2026 01:38:17 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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 / Tritonカーネルのコンパイルキャッシュ（ディスクへの保存） それぞれ詳しく見ていきましょう。 ① OSのページキャッシュ（最大の要因） LoRAやベースモデルの重みファイルは数GBにおよびます。初回実行時はこれをSSDやHDDから読み込む必要があるため、I/Oに時間がかかります。 初回: ストレージ(SSD/HDD) → RAM → GPU ← 遅い 2回目: RAM(キャッシュ済み) → GPU ← 速い OSは一度読み込んだファイルデータをRAMのページキャッシュとして保持し続けます。重要なのは、プログラムを再起動してもOSは動き続けているため、このキャッシュは消 [&#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>WAN・Qwenで使う Guidance Scale と True CFG とは？理論をわかりやすく解説</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/03/22/wan%e3%83%bbqwen%e3%81%a7%e4%bd%bf%e3%81%86-guidance-scale-%e3%81%a8-true-cfg-%e3%81%a8%e3%81%af%ef%bc%9f%e7%90%86%e8%ab%96%e3%82%92%e3%82%8f%e3%81%8b%e3%82%8a%e3%82%84%e3%81%99%e3%81%8f%e8%a7%a3/</link>
				<pubDate>Sun, 22 Mar 2026 02:44:59 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[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（拡散モデル）で動いています。 イメージとしては、砂嵐のかかったテレビ画面から、少しずつ砂を取り除いていくような処理です。そのとき「どの方向にノイズを取り除くか」をプロンプトで誘導しているのが CFG（Classifier-Free Guidance）の役割です。 Guidance Scale とは何か Guidance Scale（CFG Scale）は、ひとことで言うと 「プロンプトにどれだけ縛られるか」のアクセル です。 内部的には次のような計算をしています： 最終的な進む方向 ＝ 条件なし予測 ＋ scale × （条件あり予測 − 条件なし予測） 「プロンプトありの予測」と「 [&#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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