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Hy-MT2 1.8BをM1 Maxで動かす、1.25bit 440MB版は標準llama.cppでまだ動かない

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。

WAI-AnimaにキャラLoRAを適用して複数キャラを生成できるかMacで試した結果生成できたが課題も見えた

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。

MacのComfyUIでAnimaのインペイントを動かす、LanPaint + Crop-and-Stitchで32分→2分半

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

Sugar YMP-01でM1 Macから写真印刷、独自濃度コマンドを特定して公式アプリ並みに出した

サーマルミニプリンターSugar(YMP-01)に写真を綺麗に出すため、Floyd-Steinbergハーフトーン前処理+ESC/POSビットマップ送信のPythonクライアントを書き、公式アプリWalkPrintの挙動を観察して独自濃度コマンド `1D 49 F0 nn` を特定した。

HP Sprocket 200のPC印刷をBLEからRFCOMMに切り替えてM1 Macで高速化した

HP Sprocket 200のMacからの直接印刷を、olie.xdevのwikiに従ってBLE GATTからRFCOMMに乗せ替え、同じ画像で転送時間を実測比較した。

FLUX.2 Klein 9B + 9B NSFW LoRAをM1 Max 64GB / mflux 0.17.5で実機検証する

M1 Max 64GBでFLUX.2 Klein 9B + diroverflo/FLux_Klein_9B_NSFWを実際に動かした記録。NSFWプロンプトで実際にNSFW画像が出ることまで確認。4bit量子化で512は1分51秒、1024は5分37秒、LoRAのオーバーヘッドはほぼゼロ

FLUX.2 Kleinの成人向けLoRAはM1 Max環境でそのまま試せるのか

FLUX.2 Klein 9B向けの成人向けLoRAをM1 Max 64GBで試せるか調べた。モデル互換性、LoRA適用経路、RunPod検証に加え、自前でLoRA学習する場合のVRAM要件やai-toolkitの設定も整理した。

日本語プロンプトをOllamaで英訳してComfyUIとmfluxに投げるFastAPIラッパでAnima・WAI-IL・FLUX.2 KleinをまとめてWebUI化

ローカルにあるWAI-Anima・WAI-IL（SDXL）・FLUX.2 Klein 4Bの3エンジンを、日本語プロンプトのまま叩ける薄いFastAPIラッパで束ねる。翻訳はOllama (gemma3:12b)、ComfyUIはAPIで動的にワークフロー組み立て、FLUX.2はmflux CLIをsubprocess、Tailscale経由でiPhoneからも生成できるようにした。

mflux vs iris.cでFLUX.2 Klein 4Bを動かしたM1 Maxベンチ

FLUX.2 Klein 4BをM1 Max 64GB上で、mflux（MLX）とiris.c（純C+Metal）の2系統で実機ベンチ。Pruna AIのH100前提チュートリアルへのカウンターとして、Apple Siliconで何秒で出るかを実測した。

ScanSnap+NDLOCR-Liteで機密文書をローカルOCRするホットフォルダを作った

ScanSnapで読み込んだ画像をフォルダ監視スクリプトで自動OCRし、LLM校正まで試した記録。エアギャップ環境でのセキュリティ設計も含む。

NDLOCR-Liteの読み取り結果をQwen3.5とSwallowで校正比較した

NDLOCR-LiteのCLI版をApple Silicon Macにセットアップし、Qwen 3.5やSwallowでOCR結果を校正してみた記録。画像直読みやアンカリング効果など、いろいろ試した。

Mac M1 MaxでLoRA学習に13回全敗してからRunPodで成功するまで

Mac Studio M1 Max 64GBでIllustrious-XLのLoRA学習に13回挑んで全敗。Antigravity、Claude、Geminiなど複数AIエージェントの力を借りて原因を特定し、RunPod RTX 4090で最終的に成功した全記録。致命的だった3パラメータとsd-scripts直叩きの罠。