技術部 Ollama MLX対応で Qwen3.5 を試す｜35Bが27Bより速い？MoEの実力をベンチマーク
こんにちは、パレイド技術部です。Ollama が v0.19 で Apple MLX フレームワークに対応しました。M5 チップの GPU Neural Accelerator を活かして推論速度が大幅に向上するとのこと。特に推しているのが...
技術部 
AIテキスト AI自動編集に挑む(3)｜Windows で qwen3.5 が動かない―Ollama の壁と llama.cpp への移行
こんにちは、パレイド技術部です。前回記事では、Mac 環境で MLX を使った qwen3.5:27b の実用性を検証しました。今回は Windows 環境への展開で遭遇した問題と、その解決策としての llama.cpp への移行について書...
AIテキスト サムネイル自動生成の追試｜ComfyUI から diffusers へ、Mac だけで完結する構成に移行
1月の記事では、Windows + RTX4070 環境で ComfyUI と Ollama を組み合わせたサムネイル自動生成パイプラインを構築しました。あれから約3ヶ月、作業環境を MacBook Air M5 に一本化する過程で、Com...
AIテキスト AI自動編集に挑む(2)｜MacBook Air M5 で qwen3.5:27b は動くか、Ollama の壁と MLX
こんにちは、パレイド技術部です。前回記事では、Macbook Air M5 で gpt-oss:20b が実用可能かを検証しました。結論、gpt-oss:20b は期待通り動作した一方で、動くはずの qwen3.5:27b では不安定な結果...
AIテキスト AI自動編集に挑む(1)｜MacBook Air M5 vs M2 メモリ16GB→32GBの意味
こんにちは、パレイド技術部です。本サイトの編集には、長らく Macbook Air の M2搭載機を利用してきました。不満は特にありませんでしたが、16GB Unified Memory では、ローカルでのLLM利用は小型のモデルに限られる...
AI動画 AI動画でBGVを作る(5)｜ComfyUI + Wan2.2 A14B I2V で狙った映像を作る
こんにちは、パレイド技術部です。前回は Wan2.2 14B T2V の fp8_scaled モデル + デュアルサンプラー構成で、VRAM 12GB 環境でも高品質な動画生成ができることを確認しました。T2V でも品質は十分でしたが、B...
AI動画 AI動画でBGVを作る(4)｜ComfyUI + Wan2.2最適化でVRAM 12GBでも安定（T2V後編）
こんにちは、パレイド技術部です。前回、Wan2.2 14B T2V の環境構築を完了し、いざ生成してみたところ画質に問題があることに気づきました。全体的にノイズが残り、ディテールが潰れてしまいます。原因を調べたところ、HIGH/LOWノイズ...
AI動画 AI動画でBGVを作る(3)｜Wan2.2 14Bモデルを12GB VRAMで動かす（T2V前編）
こんにちは、パレイド技術部です。前回は Wan2.2 の 5B モデルで環境構築と初回生成を確認しました。5B でも BGV 素材としての可能性は見えましたが、やはり上位の 14B モデルの品質が気になります。しかし 14B モデルは素の状...
AI動画 AI動画でBGVを作る(2)｜MacBook Air M5 32GBでComfyUI+Wan2.2が動…かない
こんにちは、パレイド技術部です。前回までに Windows + RTX4070 環境で Wan2.2 5B で ComfyUI テンプレートを試しました。今回は、同じワークフローが MacBook Air M5（Unified Memory...
AI動画 AI動画でBGVを作る(1)｜Wan2.2の導入とRTX4070 12GB環境構築
こんにちは、パレイド技術部です。Wan や LTX の登場でローカル環境でのAI動画生成も現実的なものとなってきました。前回まで簡単な実験レベルは行っていましたが、より実践的な動画生成の定型化にチャレンジするための連載を始めます。本連載のゴ...