ComfyUI その後 (2) モデル変更と壁紙作り

先日、ローカルLLMのモデル変更について触れましたが、画像生成AIのモデルファイルも変えました。最初は「nova Anime XL」から最近登場した「Anima-Base」を経て、「nova Anime AM」に移行しています。「Anima」は最近新登場したアニメ・イラスト特化の画像生成AIモデルであり、このシリーズの将来性に期待しています。

▼ 参考記事

アニメ・イラストに強い画像生成AI「Anima」の正式版がついに登場、タグ・自然言語両対応でSDXLやIllustrious系モデルが動作するPCなら余裕でローカル実行可能（GIGAZINE）

https://gigazine.net/news/20260515-anima-image-generation-ai/

nova Anime AMは、nova Anime XLと同じ作者様が開発されたAnimaベースの派生モデルファイルです。novaシリーズは日本の方が開発されているようです。素晴らしいモデルを公開してくださり、感謝です。

Animaは、これまで使用していた SDXL 形式のモデルファイルとは異なり、特殊なファイル構成で3つのモデルファイルから構成されています。

~/ComfyUI/models/diffusion_models/novaAnimeAM_v40.safetensors

~/ComfyUI/models/text_encoder/qwen_3_06b_base.safetensors

~/ComfyUI/models/vae/qwen_image_vae.safetensors

本体(メインモデル)はcheckpointsではなくdiffusion_modelsに配置します。(ここらへんもなぜそうなるのか理解できるようになりたいですね…) また、自然言語に対応できるようにtext_encoderにqwen_3_06b_baseを、VAEはvaeフォルダに。それぞれダウンロードしてきたファイルを配置します。加えて、ノード構成も前回から変わります。

以前は、checkpointからモデルだけでなく、CLIPやVAEもまとめてノードをつなげていましたが、今回はそれらを全て個別に読み込んでいます。

さて、今回はスマホの壁紙を作りたいと思います。私が使用しているのはPixel 8aで解像度は1080x2400(9:20)です。いきなり1080x2400の画像を生成するにはVRAMが不足する可能性が高いため、小さく作ってから拡大する手順でいきます。最初は540x1200で作成し、2倍に拡大することにします。ただし、AI側でも生成できる画像サイズには制限があるため、アスペクト比を維持できる544x1208を採用することにしました。

どんな構図にするか考えて、猫のポーズ(ミコッテの手をグーにしてるポーズ)を作りたいと思います。猫のポーズをどうやってAIに伝えるかと考えながら、プロンプトをポチポチしながら調整していきました。そして、こんな感じになった。

ここから拡大していきます。単に画像編集ソフトで2倍に拡大するとドットが荒れて汚くなってしまうため、拡大もAIを使ってキレイに引き伸ばします。画像を大きくする方法はいくつかあるようですが、今回は2つの方法を試しました。

拡大モデルを使う方法

世の中には画像を拡大するためのモデルファイルがあり、それを利用します。(ほんとに何でもあるな…)

4xUltraSharpという拡大モデルを使った場合のノード構成です。元の画像をその名の通り4倍にキレイに拡大してくれます。

Hi-Res.fix

こちらは画像サイズを拡大する際に、もう一度データをKサンプラーに投入して再描画させる手法です。拡大モデル使うよりノード構成は複雑になり時間もかかりますが、メリットは拡大と同時に再描画を行うため、細部まで描き込まれ、とてもキレイに仕上がります。

それでは、できあがった壁紙を見てみましょう！

はい！かわいい！というわけで、今後は様々な壁紙バリエーションを作成して、個人的に楽しんでいきたいと思います！

ローカルLLM モデル選び

先日、ComfyUIの記事で「プロンプト作成のためにローカルLLMをセットアップする」という内容を書きました。

▼ 前回の記事
ComfyUI その後
https://u1f.blogspot.com/2026/08/comfyui_045361163.html

Geminiに勧められ、よくわからないまま「Qwen2.5:7b」というモデルファイルをインストールしたのですが、モデルについて色々調べてみたのでまとめてみます。

モデル名「Qwen2.5:7b」の意味

まず「Qwen」は、中国のアリババ（Alibaba）が公開しているLLM（大規模言語モデル）のシリーズ名です。

• 2.5：モデルの「世代（バージョン）」
• 7b：モデルの「パラメータ数（70億＝7 Billion）」

パラメータ数は、ざっくり言うと学習量を表す値のようなもので、数値が大きいほど賢くなるが、その分動作に必要なメモリ（VRAM）も大きくなってしまいます。

VRAM 8GBのグラフィックボードなら「7b」や「9b」あたりが実用的なターゲットになり、それ以上のモデルを動かす場合は、VRAM 16GBや24GBといった上位のビデオカードが必要になってしまいます。

世代が進むとより賢くなる

現在各AI企業はたえず進化しており、Qwenだったら同じパラメータサイズでも最新世代の「Qwen3.5:7b」のほうが「Qwen2.5:7b」よりずっと賢くなっているそうです。また、世代が進むと処理効率も上がるため、旧世代の「Qwen2.5:7b」と最新の「Qwen3.5:4b」が同等の賢さになることもあるそうです。パラメータが小さくなれば要求されるVRAM容量も減り、動作もサクサク軽くなります。

Googleの「Gemma4:e4b」に移行

……と、ここまでQwenの話をしてきましたが、今はGoogleの「Gemma4:e4b」を使っています。GoogleのLLMは「Gemma」がシリーズ名です。Qwenは3から思考モードが実装されたそうなのですが、延々と思考ループに入ってしまい、なかなか回答がでてこないことがあります。Gemma4も思考はすれど、ループにはならないのでこちらに乗り換えました。今のところ満足してます。

Google Gemma4:e4b
https://huggingface.co/HauhauCS/Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive

上記のURLからGemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf をダウンロードし、 Ollama に取り込むため、モデルファイルを作ります。
---
FROM ./Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf

# システムプロンプトの設定
SYSTEM """
あなたは親切なアシスタントです。回答は簡潔に、日本語で答えてください。
"""

# パラメータ設定
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9
---
パラメーターはよくわからず設定している。この辺りも理解できるようになりたいね…
Ollama に取り込み、起動
$ ollama create gemma4:e4b-uncensored -f ./Modelfile
$ ollama run gemma4:e4b-uncensored

参考資料
生成AIの出力を操る「temperature / topP / topK」完全ガイド（直感→仕組み→実務設定まで）
https://qiita.com/softbase/items/20c372b1e07873bae2b7

グーグルのオフィシャルではGemma4は temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64 を推奨しているらしい。

FF14日記 ～ 今週の出来事

Belias シロガネ 24-30 のスタジオをお借りしました！

◆ 新生祭
新生祭は8/27から。紅蓮祭は8/26までなのでイベント見てない方はご注意を。
https://jp.finalfantasyxiv.com/lodestone/special/2026/The_Rising/cula62e5jx

◆ 南征編
500人蘇生のアチーブメント狙いで久しぶりに南征編のマップに行きました。驚いたのは、そこそこ人がいてCEでめちゃくちゃ床ペロしてる人が多いこと。500人まで130人くらい足りなかったので何回か通うことになると思ってたんだけど、なんと1回で終わった。今は北征編マップで蘇生して回ってます。まだ100人くらい。

◆ リテイナー
リテイナーのジョブをチェンジしました。Lv1からやり直しです。はたして白銀までに100に到達できるだろうか？

リテイナーは前のメインジョブだった召喚つながりで巴術士Lv100でした。召喚士の頃は装備のお下がりを渡すことができていましたが、今はメインが忍者なので、わざわざキャスターの装備を調達しないといけません。お下がりが渡せるようにジョブチェンジしました。白銀で戦闘が大きく変わるため、忍者から変わるかもしれないけど…。

最初は探索に行かせてLv10からは、ほりだしもの依頼に行ってもらっています。前はクラスのまま放置してたけど、今回はLv30になったらちゃんと忍者に変えてみようと思います。