#MPS

Qwen-Image 2.1の編集をM1 MaxのDiffusersで測った。832×1216の元画像は既定のままだと832×1248に伸ばされ、出力の人物が約2.7%細くなった。output_resolution=1006を指定するだけで、画像全体の位置ずれは約0.1pxに。表情差分、片方だけの着せ替え、背景の透過も1枚約4分半で処理できた。

M1 Max 64GBのDiffusersで1枚約10分かかるQwen-Image 2.1に、学習なしで使えるTaylorSeerキャッシュを入れた実測。既定のKVキャッシュと併用すると2ステップ目でエラーになるので、十数行のパッチで回避し、参照画像つきの編集も721秒から278秒になった。

2026年6月にarXivで公開されたSeFi-Image（Semantic-First Diffusion）をM1 Max 64GBのローカル環境で動かせるか検証。

M1 Max 64GBのMacでAnimaLoraToolkit + Anima-BaseのLoRA学習を試した。torch2.6.0ではMPSのSDPA実装が既知のPyTorchバグでクラッシュしたが、torch2.7.1に上げるとステップが最後まで進みLoRA保存・画像生成まで通った。SDXL(kohya-ss)で13回全敗した過去のMac検証との対比も書く。

2026年6月公開のKrea 2 Raw/TurboをM1 Max 64GBのComfyUIで実機検証。12B DiTはbf16なら載りTurboは約3分半/枚で回るが、fp8拡散はMPSで弾かれ、Raw（52step+CFG3.5）は47分かけてNaNで黒画像になった。速度・メモリ・写実/アニメ/文字の品質、NSFWの通り具合とアンフィルターノードの実際、ライセンスまで。

2026年6月16日公開のBoogu-Image-0.1をM1 Max 64GBのComfyUIで実機検証。公式はCUDA/fp8前提でMacの記載がゼロ。fp8はMPS非対応で弾かれbf16必須、Turboは1枚約70秒で回った。人物・アニメ・文字描画・NSFWの通り具合と、MacでComfyUIを上げるときの速度の注意まで。

Qwen-ScopeのSparse AutoencoderをローカルのM1 Max 64GBで動かし、Qwen3-8B-Baseの中間層から日本語・英語・コード・中国語を弁別する特徴IDを取り出した記録。

CUDAフリー移植のTRELLIS.2（trellis-mac）をM1 Max 64GB環境で実際に動かし、セットアップ・生成時間・出力品質・ボトルネックを記録する検証記事。

CUDA専用ライブラリに依存するMicrosoftのTRELLIS.2（4Bパラメータ image-to-3D）をpure-PyTorchで代替実装し、M4 ProでNVIDIA GPUなしの動作を実現した移植の技術詳細。

MPSのBF16演算がFP16の2倍遅い問題と、FP16 Attentionバグが重なって発生した速度劣化の原因と対策

Flash-MoEはQwen3.5-397B-A17BをMacBook Pro M3 Maxで4.36トークン/秒で実行するC/Metal推論エンジン。SSDからのエキスパートストリーミングと手書きMetalシェーダーで209GBのモデルを48GBのメモリ環境に収めた。

Load Image経由のUpscaleで画像が崩壊する問題を、テンソルのnon-contiguous対策で修正した記録。2026-04-29にComfyUI更新で上書きされて再発したのでPyTorch側の上流issueと再発の経緯も追記。