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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

M1 Max 64GBにoMLX 0.3.9.dev2を入れて、SSD KVキャッシュ2回目prefill短縮、Gemma 4 VLM MTPオン/オフ、DFlash vs 通常エンジン、omlx launch copilotの実動作を順に測る。VLM入力はWAI-Animaで生成したかなちゃん画像で揃えた。

oMLX 0.3.9.dev2のリリースノートを読む。Gemma 4 VLMのMTP、DFlash対応、SSD KVキャッシュ、`omlx launch copilot`まわりが、Codex/Copilotなど常駐エージェントをMacローカルLLMに繋ぐ時にどこへ効くかを整理した。

VoxCPM2のtokenizer-free方式を起点に、F5-TTSやCosyVoice2など7モデルの方向の違い、Irodori-TTSやStyle-Bert-VITS2など日本語特化TTSの位置づけ、台本+OpenJTalkで音素を作る学習データの仕組み、ボイスクローン悪用リスクまでを整理した。

WordPress 7.0（5月20日予定）からリアルタイム共同編集が外れ、AI Client・Connectors API・PHP-only block registrationが残った。wp_ai_client_prompt()のコード例とfunctions.phpの実装パターン、保存戦略ベンチマークで約52%高速化でも見送った経緯を扱う