#Apple Silicon

AMIXA - Async's MIX ANIMAをanima-base-v1.0/JANIMAと同一プロンプトで比較。M1 MaxのComfyUIでAnima LoRA、2キャラ、Turbo/native背景を試し、base寄りの描画に明るい発色が乗るかを見た。

無料公開されたJANIMAとHexer Minimal Toon Anima版に自作の合体キャラLoRAを当て、anima-baseを基準にM1 Maxで全身・バストアップ・2キャラ・喫茶店シーンを比較。キャラ再現の最安定はキャラごとに入れ替わり、背景の描き込みはJANIMAが一番控えめだった。

Appleが2026年6月8日に公開したAFM 3は、3B dense、20B sparse on-device、Private Cloud Compute上のCloud、Cloud Pro、Imageで構成される。Google協業、NVIDIA GPU、Foundation Models frameworkの開放まで含めて、開発者が確認する差分を見る。

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。

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。

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。

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

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。

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。

Apple M4 (Mac mini) と Zen 3 (Ryzen 5800HS / WSL2) でFISRを実機ベンチ。M4は-O2で1/sqrtfがrsqrte化されQ_rsqrtに肉薄、Zen 3は-ffast-math必須で-O2のままだと12倍差。自前NEON/SSEは逆に遅い、ニュートン回数別の誤差、Lomont定数比較も込み。

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。