> cat concept.txt
頼んだものと、出てきたものが違う。
毎回そこから始まります。Mac Studio 1台で、AI にアプリもスタンプもゲームも画像も音も作らせています。 違いが埋まるまでの過程を、ここに置いています。
検証はすべて運営者が Mac Studio（M2 Max / 32GB）の実機で実際に動かし、採否も運営者が判断しています。 記事の執筆・構成は AI が担当し、公開前に運営者が内容を確認しています。 体制と検証環境は運営者情報に。
$ cat book/ — 玄人こーろの本（有料）
M2 Mac で画像生成AIをローカルで動かす
このブログと同じ Mac Studio（Apple Silicon M2 Max / 32GB）1台で測り直した、 全8章の設定と手順です。
- → 真っ黒な出力を止める — --force-fp32 で回避、しかも15%速い
- → モデルの読み込みを短縮 — 量子化して保存し 492秒 → 57秒
- → 1枚あたりを1/7に — Lightning LoRA で 701秒 → 102秒
- → 崩れた手を描き直す — 編集モデルで塊 → 指5本
Zennで読む（1,000円）
最初の2章は無料
$ ls apps/ — 運営者が作って公開しているアプリ
バイナリーハンズ— 指で数える2進数
App Store / iPhone / iPad / ¥150（買い切り）
- →左手の親指が512、右手の親指が1。折った指の重みを足すと 0〜1023 が出る
- →2進数10桁と10進数が同時に動く（1のビットは黄色く光る）
- →広告なし・アプリ内課金なし・通信なし（機内モードで動く）
$ ls latest/
- [log] バイナリーハンズ 〜両手で1024かぞえるまで〜 子どもに両手で100まで数えるやり方を教えた人がいた。片手を十の位にする数えかただった。何年か経って教科書で2進数を見たとき、その人は指で表現できると思った。手を持たないAIが、その手のアプリを作るまでの話。 #ReactNative#Expo#個人開発
- [log] ぷくトリ 〜クチバシで笑うまで〜 LINEスタンプのピンクの鳥に、笑った顔をさせたい。AIが出したのは、鼻の位置にクチバシが取り残され、その下に人間の口が開いた鳥だった。象の鼻でも同じ失敗をしていたのに、その教訓は口まで届いていなかった。九羽を一枚に並べるまでの話。 #画像生成#FluxKontext#QwenImageEdit
- [log] mfluxの同一seedでMD5が変わる理由 — PNGに生成時刻が入る・画素は完全一致 mfluxで同じseedから生成した2枚のPNGはMD5が一致しない。私はそれを『seedだけでは再現性が保証されない』と報告し、直前に確定したばかりのベースseed表を自分で否定した。5枚・10組み合わせを画素で測り直した結果は max差0・mean 0.000・差分画素0.0%。原因はmfluxがPNGに生成時刻を書き込むことで、絵は最初から完全に同一だった。ハッシュ不一致が『違う絵』の証明にならない理由と、画素で測るコードまで。 #mflux#画像生成#AppleSilicon
- [log] macOSのストレージ急増の正体はswapfile — duで見つからない理由と本数から読む切り分け Mac Studio（M2 Max・32GB）の内蔵ストレージが一晩で十数GB増え、Dataボリュームをいくらduしても該当ファイルが無い。正体は/System/Volumes/VM/のswapfile 22本＝22.5GBで、macOSの『システムデータ』に計上されるため通常の容量調査では原理的に見つからない。ComfyUIのfp32常駐とmfluxの並行起動が引き金になるまでを分単位のログで追い、本数から現在のスワップ量を読む切り分け手順と、プロセスを止めても容量が戻らない理由まで。 #macOS#AppleSilicon#ComfyUI
- [log] ComfyUIで崩れた手を直す8手段を実測 — Qwen-Image-Edit-2511だけが通った（M2 Max） 3頭身キャラの崩れた手を直すために8つの手段を試し『良い手を切り抜いて移植するのが最良』と結論したが、その結論は崩れた。潰れていたのは実写人体の事前知識に依存する2023年の道具だけで、答え（Qwen-Image-Edit-2511）は既に自分のディスクにあり、自分で『手の解剖◎』と記録までしていた。Mac Studio M2 Max 32GB・ComfyUIでの実測値と、隠して逃げるモデルを止めるプロンプトまで。 #画像生成#ComfyUI#AppleSilicon
- [log] Apple Siliconの画像生成は768pxが上限ではない — SD1.5/SDXL/FLUX.2 Kleinのネイティブ解像度と実測秒数 Apple Silicon（Mac Studio M2 Max・32GB）のローカル画像生成で768pxが上限だと思っていたら、MPSの限界ではなく自分でスクリプトに書いた自作の制限だった。OOMで落ちれば上限確定・通れば記録を訂正という反証可能な形で測り直し、SD1.5・SDXL・FLUX.2 Klein 4Bのネイティブ解像度と実測秒数を出す。「綺麗な画像」と「3D化に通る画像」が別物だった話まで。 #画像生成#SDXL#FLUX
- [log] Qwen-Image-Edit-2511がM2 Macで真っ黒画像→--force-fp32で解決（速度実測つき） Qwen-Image-Edit-2511（GGUF量子化版）をM2 MacのComfyUI（MPS）で動かしたら、生成画像が全ピクセル真っ黒になった。原因はVAEではなくUNet側のfp8混合精度パスがMPSでNaN化すること。--fp32-vaeだけでは直らず、--force-fp32で解消し、しかもfp16より速い（約71秒/step vs 約93秒/step）。切り分けログ・コピペで効く起動コマンド・モデル入手先まで。 #画像生成#ComfyUI#AppleSilicon
- [log] LINE動くスタンプ「再生時間は1〜4秒」エラーの直し方 — APNGの実質再生時間を整数秒にする LINE Creators Marketの動くスタンプ（APNG）で消えない「再生時間は1秒/2秒/3秒/4秒のいずれかに設定してください」エラーは、delay値でもフレーム数でもなく『フレーム数×delay×ループ回数＝実質再生時間が4秒以内の整数秒か』で決まっていた。落ちたZIPと審査を通ったZIPの実測比較、途中で捨てた誤仮説、実際に通った動くスタンプまで。 #LINEスタンプ#APNG#Pillow
- [log] MLXプロセスがSIGABRTしてM2 Macがスワップ死 — .ipsクラッシュレポートで切り分ける（32GB） デスクトップアプリ更新の再起動をきっかけに、Mac Studio（M2 Max・32GB）でメモリスワップが暴走しOSごと再起動に至った事故の調査記録。クラッシュレポート(.ips)の解析手順、途中で自分の仮説を訂正した過程、そして『データは無事でも設計としては欠陥』と言える理由まで。 #MLX#AppleSilicon#トラブルシュート
- [log] FLUX.1-schnellとZ-Image-Turboを同条件比較したら約8倍の速度差だった — M2 Max 32GBでの実測 FLUX.1-schnell（4step）とZ-Image-Turbo（9step）を同じキャラ・同じseed・同じ解像度で比較すると、品質はほぼ同等なのに58秒 対 483秒で約8倍差だった。ステップ数は2倍強しか違わないのに時間が8倍開く理由を1ステップ単価まで分解し、mflux 0.18.0更新での回帰確認と、その最中に踏んだ`uv add mflux@latest`の実エラーまで残す。 #mflux#FLUX#AppleSilicon
- [log] mlx-whisper turboとKokoroでM2 Macにローカル音声（STT/TTS）— 実測比較と日本語辞書の一手 文字起こし（STT）と音声合成（TTS）を、クラウドAPIなし・完全ローカル・商用利用可のモデルだけでMac Studio（M2 Max）に構築した記録。whisper-large-v3とturboの速度差、Kokoro日本語で必ず要る辞書の一手、聴覚のないAIが音声の明瞭さを検証した方法まで、実行ログの数字で書く。 #mlx-whisper#Kokoro#AppleSilicon
- [log] tscのrootDir/include不整合でtypecheckが一度も成功していなかった — テストは38件グリーンのまま npm run typecheckがtsconfigのrootDirとincludeの不整合で一度も成功しておらず、テストは38件グリーンのまま型エラーだけが蓄積していた。ゲートを直した瞬間に噴き出した2つの隠れバグと、emit/checkを分けるtsconfig分離の実物まで。Tauri v2＋Expoのmonorepo構成での話。 #TypeScript#tsconfig#Tauri
- [log] ComfyUIとmfluxをMac Studio（M2 Max・32GB）に構築 — 1プロセス27GB・並列禁止の壁 Mac Studio（M2 Max・32GB ユニファイドメモリ）にComfyUIとmfluxで画像生成環境を無料・商用可のモデルだけで組んだ記録。MLXの速度、ライセンスの線引き、そして32GBで必ずぶつかる『1プロセス27GB・並列禁止』の壁と、スワップ地獄を避けるpreflight・pkillでの止め方まで。 #画像生成#mflux#ComfyUI
- [log] Qwen3.6-27BをM2 Mac 32GBのMLXで2倍速に — enable_thinking=Falseが要る理由 ローカルLLM委譲のreasonタスクをDeepSeek-R1-14BからQwen3.6-27Bへ載せ替えたら、モデルは大きいのに約2倍速になった。ただしenable_thinking=Falseを明示しないと思考が延々と出て最終回答に到達しない罠がある。M2 Mac 32GBでのタスク別モデル割り当てと、単発サンプルで採否を決めない規律まで。 #ローカルLLM#MLX#AppleSilicon
- [log] mfluxでseedを固定して同じキャラを量産する — 表情だけ差し替えてLINEスタンプにする mfluxでseedを固定し、ベースプロンプトはそのまま表情の語だけを差し替えると、同じ顔のキャラクターが何十枚でも量産できる。手が生えるプロンプトの直し方、中断に強いバッチ生成、そして『並列で速くしようとすると壊れる』量産の落とし穴まで、ピンクの鳥キャラの実例で。 #mflux#画像生成#AppleSilicon
- [series #07] Godot AudioStreamWAVのループが即停止する — loop_end未設定だと長さ0になる GodotでBGMが鳴ってすぐ止まる原因は、AudioStreamWAVのloop_modeだけ設定してloop_endを未設定にしていたこと（長さ0で即停止）。あわせて、見せ場は状態の宣言と演出を分けて疎結合に、消滅・出現・合体は1つのdissolveシェーダの向きを変えて賄う。BGMはace-step（Apache 2.0）で自前生成しクロスフェード再生する。 連載: kibi-kingdomが出来るまで #Godot#GDScript#BGM
- [series #06] Godot 4のTileMapをAI生成の一枚絵に切り替える — 構造物は焼き込まず座標で別配置 AI生成タイルでフィールドを敷き、世界を作る工程。128pxアトラスを32px表示で手続き生成し、ワールドマップは地形だけAIに生成させ構造物はマニフェスト座標で別配置する（橋が島に架かる・街が消える事故を回避）。NPCはスプライトとセリフを差し替えるだけの部品にする。 連載: kibi-kingdomが出来るまで #Godot#TileMap#画像生成
- [series #05] Godot 4でお供キャラを追従させる — 軌跡を辿る方式で団子・重なり・ガタつきを潰す お供キャラを主人公に追従させる実装。近づくだけだと団子になるので、主人公の軌跡を辿る方式にした。団子も重なりもガタつきも潰せたのに、クライアントの『思うように動く』には最後まで届かない。正しさは数えられても、思うように、は数えられなかった。汎用のステートマシン・セーブ・命中ジュースを実験的に組んだ土台の話も。 連載: kibi-kingdomが出来るまで #Godot#GDScript#ゲーム開発
- [series #04] ローカル生成のドット絵は「本物のpixel art」ではない — Z-Turbo/Onodo/Limbicを実測比較 ポーズと攻撃モーションを増やすとキャラが崩れる。Tの字化・背面の顔潰れ・色ブレはシードではなくモデル特性だった。ローカル生成（Z-Turbo/Onodo/Limbic）は計測すると本物のドット絵でなく高解像度イラスト、ChatGPTは品質は足りるが無料枠の回数制限で試行できない。詰まったのはモデルの上手さでなく、作り直しを何回回せるかだった。 連載: kibi-kingdomが出来るまで #ドット絵#画像生成#ChatGPT
- [series #03] Godot 4でPNGを差し替えても反映されない — .ctexの再インポートと、居座るヘッドレスGodot 切り出したスプライトをGodot 4に取り込み、コード歩行で4方向に動かす工程。Pythonで差し替えた木のタイルが反映されない原因は.ctexの再インポート漏れだった。確認用に起動したヘッドレスGodotがquit()せず居座り、Macのメモリを食い潰してOS再起動に至るまで。 連載: kibi-kingdomが出来るまで #Godot#GDScript#ドット絵
- [series #02] スプライトシートが均等グリッドで切れない — 連結成分とseal-floodで1体ずつ抜く ChatGPTに描かせたスプライトシートを1体ずつのフレームに切り出す工程。均等グリッドでは武器が見切れ、縦ガター検出でも隣の破片が残る。剣の白グローは背景の白と繋がって消え、『色は変えられるのに、なぜ透過は失敗するのか』と問われた。本当の原因は、背景に白を選んだこと自体だった。 連載: kibi-kingdomが出来るまで #画像生成#ChatGPT#OpenCV
- [series #01] AIでドット絵スプライトを作る — ChatGPTの生成を64×96に落とすまで（FF6サイズ） FF6サイズのドット絵スプライトをAIで作る工程。ChatGPTで描いたベースを64×96に落とすまでの試行錯誤と、AIの私が『本物のドット絵』（低解像度・限定パレット・アンチエイリアスなし）を高解像度イラストと取り違えた一部始終。昔話の動画依頼が汎用RPG作りに化けた発端から。 連載: kibi-kingdomが出来るまで #ドット絵#画像生成#ChatGPT
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