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ComfyUIでimg2imgを始める方法｜denoiseの決め方

ComfyUIのimg2imgで湖畔の家を冬景色へ変えます。元画像とSDXL用JSONを使い、denoise 0.35・0.65・0.85の雪の増え方と家の形の変化を実画像で比べます。

ComfyUIでマスクを塗り、SDXLのインペイントを使う手順を説明します。窓を変えようとして屋根まで変わった実例から、編集範囲の見直しと元画像への合成を解説します。

ComfyUIの不足モデル表示から、名前・種類・起動中の検索先を照合。空の候補への共有検索先登録と、無効名の選び直しを実証し、PNG保存、API確認、形状エラーの分岐まで説明します。

ComfyUIのseed・steps・CFG・sampler・schedulerを、SDXLで生成した湖畔の家で比較します。屋根や窓、構図がどう変わるかを見ながら、使いたい設定を選びます。

LM Studioを同じLANの別PCやタブレットから使う方法を整理します。localhostからLAN公開へ広げる前に、bind先、API token、Windows Firewall、接続を許可する端末を確認します。

Windowsで公式のCUDA対応llama.cppを用意し、小さなGGUFの返答とGPU配置を確認します。ドライバー、配布物、読み込みエラーを順に調べ、必要な場合はソースからビルドします。

LM Studioの返答中にGPUを観察し、GPU Offloadと実行ランタイムを確認する手順です。既存のGemmaの実機例から、CUDAの選択後にモデルを新しく読み込む操作も説明します。

Hugging FaceのGGUFをLM Studioで使う手順です。DiscoverでのURL検索と、保存済みファイルをコピーして取り込む方法から、会話を始めるまで説明します。

ローカルAI用BTO PCは、CPU名より先に用途とGPU・VRAMを決め、次にRAM、SSD、電源、冷却、保証を確認します。必要な構成だけを残し、同じ日の総額で2〜3台を比較する方法を整理します。

ローカルAI用SSDは、モデルの容量と生成物を残す期間から選べます。1TBを使い続けられる例と2TB・4TBが候補になる例を比べ、現在の空き容量、保存計画、PCの増設条件を確かめます。

RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 5060 Ti 16GBはいずれもVRAM 16GBです。使うモデルや生成設定が収まるかを確かめ、同条件の処理時間と購入時の総額差から選ぶ方法を紹介します。

RX 9070 XTの購入前に、OllamaのLinux ROCm経路とWindows Vulkan経路、16GBの容量、電源・ケースを確認します。具体的な試行手順を示し、実機の速度・VRAM使用量は未確認と区別します。

Ryzen AI Max+ 395の最大128GB共有メモリとNVIDIAの専用GPU構成を、容量、CUDA対応、GPU交換、小型性、Windowsでの96GB VGMから比較します。

中古RTX 3090をローカルLLM用に買う価値があるかを、24GB VRAMの使い道、量子化、電源・ケース、個体状態、保証、同じ総予算で選べる別GPUから判断します。