Criet

🤖AI × 🧊Blender × 🖨️3Dプリント x 電子工作など｜ゆるい作業メモ＋雑談
note :

[Criet @snapreplica]

AIに感想文や悩み相談を書かせたとき、「うまくまとまってるけど、なんか薄いな」と感じたことはないでしょうか。私も最近までそう思っていました。

ところが、ちょっとした工夫で同じAIからまったく違う文章が出てくることがわかってきました。やり方は「一度ロシア語で書かせてから、日本語に訳させる」。これだけです。

ロシア語経由だと、同じことを何度も言い直す粘っこい独白に。フランス語経由だと、香りや光の比喩で最後の一行が静かに刺さる文章に。同じAI、同じお題なのに、書き手が交代したみたいでした。

特別なツールも設定も不要で、チャット欄に一行足すだけ。なぜそうなるのかの考察も含めて記事にまとめました。AIの返事が物足りないと感じている方、よかったら試してみてください。
https://t.co/c3efR22nPb

[Criet @snapreplica]

【格安ESP32-S3 CAM × Frigateで維持費0円のローカルAI監視システムを構築しました！】

クラウド課金ゼロ、データが外に出ない安心の室内監視カメラを作ってみました！ 格安のESP32-S3 CAM（MJPEG）をgo2rtcでH.264にトランスコードし、Frigateに繋いで安定運用させるまでのノウハウをnoteに全公開しています。
単に「動かしてみた」だけではなく、実際の運用で直面した以下の深い罠と、その具体的な解決策まで徹底的にドキュメント化しました！

⚠️本気でハマったポイントと対策：

「MJPEGストリーム流せば検知も録画もいけるでしょ」と思ってたら、録画は再生できるけどVOD再生ができない、go2rtcのAPIは正常値を返してるのに検知が止まる。

ffmpegが入力を25fpsだと思い込んでESP32の5fpsとミスマッチして暴走する問題（go2rtc Issue #1509）

Frigateのnginxログが毎秒数十行降ってくるのをrsyslogでフィルタしたり、地味なハマりポイントが多かったです。

同じ構成で「ストリームが途切れる」「録画再生がうまくいかない」と悩んでいる方、自宅に完全ローカルなAI監視環境を作りたい方はぜひ参考にしてください！✨

🔗 記事はこちら： https://t.co/z5CvFQTeN0
https://t.co/GubXsGCuy3

[Criet @snapreplica]

アニメ特化の画像生成AI「Anima」の正式版が出たので、StabilityMatrix環境のComfyUIで動かしてみました。

試しに「左の子は赤いベレーと黄色いチューリップ、右の子は青いドレスと緑のスカーフ」と色をいくつも振り分けて2人を描かせてみたのですが、混ざらずにちゃんと描き分けてくれました。タグではなく普通の英文（自然言語）で指示できるのも、SDXL系とはだいぶ感覚が違うところでした。
環境構築から最初の1枚まで記事にまとめています。
https://t.co/QoaxXz4omg

[Criet @snapreplica]

古いIntel NUC（i7-7567U / 2017年モデル）でFrigateの物体検知が動くか検証してみました。 結果としてはOpenVINOがIntel iGPUにも対応していて、問題なく動かせました。「AI推論用としては力不足かも？」と思っていた7世代i7でも、OpenVINOで物体検知ができました(サンプル動画ベースですが)。 ESP32-CAMのような安価なカメラと組み合わせて、自宅監視カメラサーバーを組めるかどうか、次は実環境で試してみたいなと思っています。 もし興味があればご覧いただけるとうれしいです。
https://t.co/z6oRonsgxG

[Criet @snapreplica]

リトフェイン用のLEDライトボックスをFusion360で作ってみました。
いままで3DプリンタへのモデルづくりはBlenderしか使ったことがありませんでしたが、Fusion360はとても直観的で、1日もあればデザインから出力までできました。（ライトボックス自体をとても単純な設計にしたのも、すぐ作れた大きな理由ですが）
作成したライトボックスにキャラクター系と幾何学系のリトフェインを使って試してみました。
無償版はいろいろと制限があるみたいですが、簡単な枠や部品を作るのに、Fusion360を軽く触ってみるのもいいかもしれません。
https://t.co/QTfmUYpMpt

[Criet @snapreplica]

FDMの3Dプリンタでリトフェイン、物理制約から逆算したら0.4mmノズルで32階調まで出せそうなので試してみました。
Webサービスで作成されてる方が多いと思いますが、32階調化した画像からBlenderの標準機能だけで作成する手順をまとめました。スクリプト不要で、パラメータの計算根拠も載せてるので自分の環境に合わせて応用できると思います。

https://t.co/RrEgvd7uMw

[Criet @snapreplica]

最近「社長をAI化しました」ってニュース、やたら見かけませんか？
気になって、実際どうやって実装してるのか調べてみたんですけど、中核にあるRAGっていう技術を分解していったら、精度を決める最大の要因が「チャンク設計」、つまり情報の分類・整理の仕方でした。
これ、めちゃくちゃ人間の仕事なんですよね。
しかもこの「情報をどう構造化するか」って、コンサルの基本であるMECEとかロジックツリーの考え方にも通じるところがあるのかなと思いました。
AIが進化すればするほど、「情報をどう整理してAIに渡すか」っていうって重要になってきますよね。
むしろ情報整理が得意な人の価値、上がるんじゃないかって思った話を記事にしましたので、よければご覧ください(有料部分はありません)。
https://t.co/8eDSiKsSOX

[Criet @snapreplica]

ローカルLLMで長めに会話してると、さっき話したこと繰り返してくることが多くないですか？

「モデルが小さいから仕方ない」で済ませてましたが、Transformerの仕組みを理解したら原因がはっきり見えたような気がします。

まず前提として、LLMは会話を「覚えてる」んじゃなくて、毎ターン全部読み直してるみたいです。で、システムプロンプトとか人格設定って毎回固定で枠を食ってるみたいです。

つまり設定を盛れば盛るほど、会話に使える枠が最初から減ってしまいます。

さらにローカルだとVRAM制限でその枠がもっと小さくなるから、クラウドのAIでは起きない問題がすぐ出るということになります。

この構造がわかったら「なんでループするの？」が「あーコンテキスト溢れたな」に変わりました。対策も自然と見えてきます。

図解つきで解説したので、ローカルLLM使ってる人はぜひご覧いただければうれしいです。

https://t.co/NldKukzXvE

[Criet @snapreplica]

VRAM 16GBの環境でローカルLLMを導入してみた記録をnoteにまとめました

やったこと
・Nemotron 9B JapaneseとQwen3-Swallow 8BをLM Studioで導入
・同じ論理推論問題をローカル／クラウド（ChatGPT・Grok・Claude）に投げて比較

わかったこと
・Nemotron 9BはQ4_K_Mで約6.5GB、VRAM 16GBに余裕で収まる
・LM StudioならGUIだけで導入からチャットまで完結
・ローカル9BモデルでもクラウドLLMと互角以上の推論結果が出た
・パラメータ数が大きい＝賢い、というわけではなさそう

こちらに詳細はまとめていますので興味ある方はご覧ください(有料では無いです)
https://t.co/qvjp46XDxu

[Criet @snapreplica]

Claude Desktopに「Cowork」というタブが増えていたので、 仮想化まわりについて調べてみたところ、 GitHubのバグ報告がなかなかの状況でした。
「フルHyper-Vの有効化が必須」 「BIOSでVT-xを手動で有効にする必要がある」 「Windows Homeは非対応の可能性」 「有効にしても"仮想化が有効じゃない"と表示される」
……正直、ちょっと怖くなりました。
ただ気になったので、 実際にCoworkの「有効にする」ボタンを押してみました。
再起動後にWindowsの機能を確認したところ、 有効になっていたのはフルHyper-Vではなく 「仮想マシンプラットフォーム（VMP）」だけでした。
これはWSL2と同じ軽量な仮想化レイヤーで、 少なくとも自分の環境では ・フルHyper-Vの大掛かりな構成変更は不要 ・BIOS設定の変更も必要なし ・そのままCoworkが動作 という結果になりました。
VMPはWindows Home Editionでも使える機能なので、 フルHyper-Vが必要という前提よりは ハードルがだいぶ低いかもしれません。
Coworkのエラーメッセージに「Hyper-V」と表示されるため、 フル版を有効化しに行って トラブルに遭遇しているケースが多いように見えました。
あくまで一つの環境での確認結果ですが、 同じように迷っている方の参考になれば幸いです。

[Criet @snapreplica]

Superhive(旧Blender Market)がWinter Salesで25%オフなので(2/24-3/2)、Tracegenius Proというロゴやイラストなどの2D画像（JPG/PNG）をワンクリックで平面状の3Dメッシュデータに変換するBlender用アドオンを衝動買いしてしまいました(購入後Tracegenius Ultimateというのがあることを知りました)。。。
AI画像から線画を抽出し、Tracegenius Proを使ってBlender上でリトフェインのデータを作成後、Bambu Lab A1 Miniで出力した結果をnoteにまとめてみましたので、ご興味ある方はご覧いただけますと嬉しいです！
https://t.co/zRrztpr7eU

[Criet @snapreplica]

VNCCS Pose Studioを試してみました
元画像のポーズやトリミング範囲をかなり細かく指定して画像生成できるのでめちゃくちゃ便利(さすがに細かいところはズレますが。。。

ただ、ボーンの設定がかなり細かくできる分、ポーズ作り込むのがなかなかしんどい…😇
プリセットのポーズテンプレートがもっと充実してくれたら最高なんだけどなぁ。

[MeshyAI @MeshyAI]

Meshy + ZBrush + SP = Your 3D asset production workflow!

Watch us turn a simple text prompt into a stylized, game-ready sword. Discover how to seamlessly integrate Meshy into your existing professional pipeline 👇

[Criet @snapreplica]

前にBlenderの有料Add-onであるAuto-Rig Proで3D生成AIキャラのポーズを設定する手順をまとめましたが、その続編でMixamoのモーションをAuto-Rig ProにRemapする手順をまとめました。
Bambu Lab A1 MiniでPLA Woodに出力してみましたが、ちょっとパリパリ気味で扱いづらかったです。。。
https://t.co/XjRsM1jGyn

関連X投稿
https://t.co/Q9BjqRFcBn

[Criet @snapreplica]

複雑なポーズで3Dプリントしたいけど、AI画像生成で思ったポーズが作成できなかったり(ControlNetでも)、作った画像を3D生成AIに通すと指や服が何度やっても破綻するので、発想を逆にしてみた。
「ポーズ付きで3D化」じゃなくて「Tポーズで綺麗に3D化 → 後からポーズを付ける」方式。
Tポーズの2D画像（側面・背面はQwenのMulti-Angle LoRaで作成）をTencent HY 3D GlobalのMultiple Imagesで3D化 → Blender + Auto-Rig Proでリグ作成 → MixamoのモーションをRemap(目的のモーションがなければリグで調整)。
好きなフレームで止めて3Dプリントすれば、狙ったポーズで出力できる…！(ただし指の一本一本の調整など細かい部分はまだ難しいです)
↓実際に動かしてみた動画がこちら(ARPの設定など時間があるときにnoteにまとめたいと思います)
試しにRemapして動画を撮りましたが、時間があるときに3Dプリントまでしてみようと思います(このモーションのポーズとは限りませんが)

[Criet @snapreplica]

ついさっきMeshyでポーズデータを指定できる機能の動画がポストされたみたいですね☺️

[MeshyAI @MeshyAI]

Image to 3D, now in ANY pose! 🤸‍♂️

Simply upload your image + a pose reference photo. Meshy generates the model to match it perfectly.

No complex rigging needed. Create 3D characters your way.