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M1 MaxのAnimaで、LoRA学習データ用の正面ビュー+インテーク両立キャラを6人（静香・りあむ・アンジュ・名雪・える・桜）NL参照で検証。結論は名雪単独参照+正面強制タグ群+品質タグ全削除のBA構成で顔の影バイアスも軽減。

M1 Max 64GBでHy-MT2 1.8B Q4_K_M (1.08GB) をllama-serverに載せ、JSON・SRT・HTML・用語拘束・少数言語まで投げて入出力を確認。1.25bit 440MB版は標準llama.cppでロード不可、30B-A3B (hy_v3) もMacの標準ルートで動かない。

Animaのヘアインテークは単独タグやNL文中の記述では発火しないので、別キャラのDanbooruタグを参照に立ててnegativeでそのキャラのアイデンティティ要素を剥がす3段重ねレシピで移植した。斜め上から構図と組み合わせて頭頂のハーフブレイドも見せる実用ラインまで持っていった27条件の検証。元プロンプトが偶然Blue Archiveのキャラ仕様だった発覚と、作品ワールドへのアンカーで起きるブレンド現象も含む。

Anima-Base v1.0公式の推奨ネガティブ、セーフティタグ、WAI-Animaの設定を確認し、Illustrious系で使っていた手・指の禁止語を並べた長いネガティブをどこまで残すかを、既存のM1 Max検証記事と接続して整理した。

M1 MaxのComfyUI上でWAI-Anima v1.0に自作キャラLoRAを当て、2〜3人の並びを描かせて何が起きるかを確認した記録。LoRA weightや構図によって何が崩れて何が持つか、安定して使うためのコツまで。

M1 Max 64GBのComfyUIで Anima preview3-base のインペイントを動かす検証記録。32分45秒の公式テンプレを Crop-and-Stitch で2分31秒〜7分まで圧縮。ただし出力ポーズは元画像のcontrapposto+胸前傾から抜けず、ControlNet 等での骨格固定が宿題として残る

ByteDanceのLanceを一次情報で確認。3Bの統合マルチモーダルモデルで、画像・動画の理解、生成、編集を1つのCLIから扱える一方、推論には40GB以上のVRAMが要求される。

DEV CommunityのBERT解説を、Google Searchでの2019年導入、masked language model、OCR校正やEmbedding検索との違いから読み直す。生成ではなく文脈を読むエンコーダーとして見ると使いどころがはっきりする。

KhalaをGitHubと論文から確認した。64層RVQの音響トークン、Backbone＋Super-resolutionの二段構成、約52GBのモデル、24GB VRAM推奨、tags/naturalで投げる生成リクエスト、現行リリースの品質不安定告知まで。

2026-05-15のx-algorithm更新を確認した。Phoenixの実行パイプライン、約3GBのモデル成果物、Grox、広告混合が入り、1月公開版より検証できる範囲が広がっている。

CircleStone Labs公式の真のbase model Anima-Base v1.0 をM1 Max 64GB / ComfyUIで preview3-base / WAI-Anima と並べた。生成時間は275〜285秒でほぼ同じだがWAI-Anima向け既存 kanachan LoRA は v1.0 で崩壊しやすく、軽い指定では22%しか拾わない。衣装パーツを明示する重い指定+Turbo LoRA+kana 1.0 では67%まで回復。v1.0 ベースで運用するなら LoRA 再学習が必要、というのが結論。

2026年5月11日にGoogle GTIGが公表した、攻撃者がLLMで生成したゼロデイの初確認事例。OSSウェブ系管理ツールの2FAバイパスを「ハードコードされた信頼仮定」のセマンティック欠陥として発見、Pythonエクスプロイトに残ったハルシネートCVSSスコアと教科書的構造が手がかりだった。APT45・UNC2814の周辺動向まで整理