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Liquid AIのLFM2.5-1.2B-JP-202606をM1 Max 64GBで実測。llama.cpp/Ollama/MLXの3系統でデコード速度・JSON構造化・ツール呼び出し・会話のナチュラルさ・長文入力を検証した。Q4_K_Mで208tok/s、Q8_0で157tok/sだがモデル名ハルシネーションが消える差も出た。

v1（rank64・単体データのみ）で残った2体接触の属性移りと融合を、rank128と2体学習データ20枚で焼き直して解消。膝乗せはDanbooruタグで成立。Anima(Qwen-DiT)でマルチキャラLoRAを焼く人向けの実機検証。

2体のキャラLoRAを1本の Anima LoRA に合体し、RunPod で2人を絡ませられるか検証。ハグや抱っこは成立、膝乗せは脚が融合。手足が積層なら出て交差なら破綻するのが境界線で、当たりは ep100。

arXiv論文「One Developer Is All You Need」を読んだ。Itaú Unibancoでベテラン1人がAI4役割を使い4人チーム18週間分の開発を9週間で完了。速くなったのはコーディングではなく工程間の待ち時間で、コードベース熟知のベテラン前提という限界も整理する。

CivitaiのHexer Minimal ToonにAnima V1が追加された。既存のIllustrious v3.1とはベースもサイズも違うので、ComfyUIで使う前の差分を整理した。

standingでも脚が曲がるキャラLoRAを、素材を足さずポーズ付き全身を引いて直した。トリガーが学習分布を体現する原理の答え合わせ。

Gemma 4 12B UnifiedはVision Encoderを持たない。E4Bの150M 16層Transformerが35Mの線形投影に変わり、パッチ間アテンションはLLM本体48層の双方向アテンションに吸収されている。Fuyu、EVE、Mono-InternVLの先行研究から、encoder-free設計が何を捨てて何で補っているかを掘った。

WAI-Animaで作ったキャラLoRAを本家Anima-Baseで焼き直した。トリガー単体で出る実用LoRAになり顔はv1超え、ただしインテークは天井。

WAI-Anima向けに学習した自作キャラLoRAを WAI-Anima / AnimaYume / RDBT ほかのAnima派生に当て、M1 Maxで同一プロンプト・同一シードで出力を比較した。トリガー一語だけだとどのモデルもキャラが安定せず、かなはAnimaYumeの3枚中1枚だけサイドポニーまで出た。けいはトリガーだけだとHikari以外ほぼ出ないが、構造タグ＋制服を足せば6モデルとも出る。色味と一発再現性で見た実機比較。

AnimaはNVIDIA Cosmos系のDiTで、派生はぜんぶ同じベースを共有するためAnima用LoRA1つを全派生に使い回せる。CivitAIで増えたAnima派生チェックポイントを20本超集めて、マージかファインチューンか・絵柄の狙い・プロンプト追従の傾向で分類した。実機で試す前に全体を並べた一覧。

M1 MaxのComfyUIで自作キャラLoRA（かな・ケイ）2個を1枚に。並べるだけなら出せるが、設計を保てるのは再描画しないinpaintだけ。重なる絡みポーズはどの手でも未達で、QIE合成はかなのミディアムを長く描き直し、英語プロンプトや学習タグでも保てない。text2img・QIE・Flux Kontext・LLLite・QIE多段を実測比較。

WAI-Animaで生成した画像だけを学習素材にして、同じWAI-Anima向けのオリキャラLoRAを焼いた記録。学習データとモデルが同じ分布なのでdistribution shiftがほぼゼロになり、前作のep150に対しep20でスイートスポットに到達した（7.5倍速）。トリガーで焼ける要素とタグが要る要素の切り分け、構図制御の効き方まで実機で検証した。