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キャラLoRAのベースをWAI-Animaから本家Anima-Baseに変えて焼き直す

WAI-Animaで作ったキャラLoRAを本家Anima-Baseで焼き直した。トリガー単体で出る実用LoRAになり顔はv1超え、ただしインテークは天井。

同じキャラLoRAをAnima派生6種に当てて出力比較、トリガー一発ではどれも安定せず、RDBTは獣耳・軍装に暴走

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。

Anima派生チェックポイント20本超を種別・狙いで分類（同じLoRAが使い回せる）

AnimaはNVIDIA Cosmos系のDiTで、派生はぜんぶ同じベースを共有するためAnima用LoRA1つを全派生に使い回せる。CivitAIで増えたAnima派生チェックポイントを20本超集めて、マージかファインチューンか・絵柄の狙い・プロンプト追従の傾向で分類した。実機で試す前に全体を並べた一覧。

WAI-Animaの自作キャラLoRA2個を1枚に、並べるのはできても重なる絡みポーズは設計を保てない

M1 MaxのComfyUIで自作キャラLoRA（かな・ケイ）2個を1枚に。並べるだけなら出せるが、設計を保てるのは再描画しないinpaintだけ。重なる絡みポーズはどの手でも未達で、QIE合成はかなのミディアムを長く描き直し、英語プロンプトや学習タグでも保てない。text2img・QIE・Flux Kontext・LLLite・QIE多段を実測比較。

Animaで作った画像だけでAnimaのオリキャラLoRAを学習したら、ep20で収束した

WAI-Animaで生成した画像だけを学習素材にして、同じWAI-Anima向けのオリキャラLoRAを焼いた記録。学習データとモデルが同じ分布なのでdistribution shiftがほぼゼロになり、前作のep150に対しep20でスイートスポットに到達した（7.5倍速）。トリガーで焼ける要素とタグが要る要素の切り分け、構図制御の効き方まで実機で検証した。

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

Anima-Base v1.0をM1 Maxで動かしてWAI-Animaと比較、既存LoRA互換性とTurbo LoRA 5.7倍高速化を検証

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。

人間とLLMの共著テキスト境界を変化点検出で切るarXiv論文を読んで最小実装を試した

arXiv:2605.03723の人間・LLM共著テキスト分割手法をM1 MaxとQwen3-8B-Baseで動かした。重み付きCUSUMは標準Pythonで動くが、生log-likelihoodだと人間文単独でも境界が量産される。

Qwen-ScopeのSAEをM1 Max 64GBで動かして日本語特徴を取り出す

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。

Qwen-ScopeはQwen内部特徴を推論制御やデータ合成に使うSAEスイート

QwenチームがQwen3/Qwen3.5向けのSparse AutoencoderスイートQwen-Scopeを公開した。14グループのSAEで、推論時ステアリング、評価分析、毒性分類、データ合成、学習改善までを狙う。

AIイラストを漫画モノクロに変換するときグレスケではなくスクリーントーンにしたい話

カラーのアニメ系AIイラストを漫画原稿風のモノクロへ変換する検証ログ。AI再生成系は色残りか顔変化のどちらかに寄り、決定論的なローカル処理だけだと機械的に見える。次に試すべき方向（Anima にグレスケ専用LoRAを載せる案、See-throughで部位分離してから機械合成する案）まで整理する。

WAI-Anima向けキャラLoRAを公式推奨の12,000ステップまで延ばしたら逆に方向制御が悪化、半分のep150で100%出るようになった

v3 のキャプション据え置きで学習量だけ Anima 公式推奨の 12,000+ ステップまで増やしたら、ep150〜180 で方向ヒット率 100%、ep200 で 0% に急落、ep227 で 67% まで部分回復、という非単調な曲線が出た。1枚あたり露出 600〜720 回が sweet spot、800 回超で catastrophic forgetting。learning_rate 2e-5、約11時間 / $10 のRunPod学習と sweet spot エポックスキャンを記録。