AI画像生成

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Qwen-Image-2.1をVRAM 16GBで動かす|30GiBのbf16も動く、量子化版はPyTorch cu130なら速い実測

Qwen-Image-2.1 のファイル一式は組み合わせで13.27〜30.21GiB。合計30.21GiB の bf16 同士も16GBのカードで生成できた。PyTorch cu130 版では量子化版が bf16 同士より1.7〜2.3倍速く、cu128 版では逆に遅かった理由もまとめた。
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Anima 3.8BをVRAM 16GBで動かす|52ブロックへの拡張で増えた分と、一式15GBが収まる理由を実測

Anima 3.8B を VRAM 16GB の RTX 5080・5060 Ti で実測した。ファイル合計 15.03GB でもピークは 12,918MiB に収まる。52 ブロックへの拡張で生成時間・VRAM・RAM がどれだけ増えるか、導入に要る 4 ファイルとノードもまとめた。
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Krea 2 Turboの4ステップ蒸留LoRAをVRAM 16GBで実測|RTX 5080・5060 Tiで1.5〜1.8倍速くなる

Krea 2 Turboの4ステップ蒸留LoRAをVRAM 16GBで実測。公式推奨の8ステップより、RTX 5080で1.51倍、RTX 5060 Tiで1.84倍速い。PyTorch cu130版では1.79倍・1.95倍に伸び、LoRAによる遅れもほぼ出なかった。
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Krea 2をローカルで動かす要件とライセンス|12B画像モデルの必要VRAMと量子化(ComfyUI)

Krea 2は12Bのオープンウェイト画像モデル(RAW/Turbo)。無量子化のBF16は本体26.3GBで24GBにも全量は載らず、常駐させるなら32GBのRTX 5090級が目安。16GBはFP8量子化とオフロードで対応。ライセンスは年商100万ドル未満なら商用可など条件付き。
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Ideogram 4.0をローカルで動かす要件とライセンス|9.3BオープンウェイトをComfyUIで実行する

Ideogram 4.0は9.3Bのオープンウェイト画像モデル。FP8構成は合計約30GB前後で、VRAM 16GBでも動く範囲にある。ただし重みは非商用ライセンスで、収益化サイトへの生成画像の利用は別途許諾が要る。ローカル実行の構成とライセンスの線引きを配布元の条文に沿って整理する。
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ComfyUI用の画像モデルGGUFをggufyで自作する|SDXL量子化のサイズ・VRAM・速度を実測

ComfyUIで使う画像モデルのGGUF量子化版を、単体ツールggufyで自作する手順と実測。SDXLでサイズ・所要時間・RAM(約90MB/ComfyUI内ノードは96GB+)を計測し、ComfyUIで実生成してVRAMと生成速度も実測。
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FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16GBで実測|RTX 5080・5060 TiでQ8_0 GGUFの速度とVRAMを比較

Black Forest LabsのFLUX.2 Klein 9BをQ8_0 GGUF量子化でVRAM 16GBのRTX 5080とRTX 5060 Tiで実測。1024px・4ステップを1枚約8秒(5080)/14.5秒(5060Ti)で生成し、VRAM・消費電力・GPU使用率をseed付きで比較した。
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Anima 2BでLoRAを学習する方法|TrainFlow・Citron・Standaloneを目的とVRAMで比較

Anima 2B 用の LoRA を自分で学習しようとすると、トレーナーが何種類も見つかって、どれを選べばいいのか迷いやすいところです。Anima TrainFlow、Citron、Anima Standalone Trainer、それに動...
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Anima TrainFlow とは|6GB VRAM から動く Anima 2B 用 LoRA トレーナーの動作要件と仕組み

Anima TrainFlow は 6GB VRAM の NVIDIA GPU から Anima 2B の LoRA 訓練を動かせる Web トレーナー。sd-scripts と Gradio を組み合わせたシングルページ UI が設定ミスによる GPU 時間ロスを防ぐ。動作要件・技術スタック・VRAM 別選定指針を解説。
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ComfyUIとは?AI画像生成の始め方を初心者向けに解説

Stable Diffusionで画像を生成したいのに、UIの選択で手が止まる。AUTOMATIC1111は古くなりつつあり、Forgeは開発の方向性が読めない。どれを選んでも「動くけど快適じゃない」という中途半端な体験になりがちだった。そ...