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石ちゃん🎤LLMでアプリ開発

@Isichan_Hitori • 6,189 subscribers

ローカルモデル計測 / 量子化(三値化) / 無検閲化 医師が鍛えた音声入力(病院、自宅、スマホから) → #Vorice(VRAM不要・無料版配布) 診断書&DraftPad →https://t.co/zJzbT0L2bK

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【 7.3GBのComfyUI特化Model 】 ~ Mitsuba(三葉)公開 ~ Qwen3.8-27Bを三値化した、ComfyUI(VLM)特化モデルを公開しました🌱27Bで 7.3GB。 想定する使い方は1つ。 画像を見せる → 画像・動画生成のプロンプトを作成。 (Krea 2 などのI2T2I=画像→テキスト→画像) ■ 特徴 ・画像認識の強化(Bonsai-2より) ・画像/動画生成のプロンプトの向上 (Qwen3.8-27Bより) ・NFSWも断りにくい (無検閲版も現在制作中) ■ 注意点 ・コーディング用途には不向き ・ThinkingはOFF推奨 ・動作にはPrismML版 llama.cppが必要 小さくても、ちゃんと画像を見てプロンプトにする。 ComfyUIで使うために育てた三値化VLM #Mitsuba(三葉) です☺️

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【 7.3GBのComfyUI特化Model 】 ~ Mitsuba(三葉)公開 ~ Qwen3.8-27Bを三値化した、ComfyUI(VLM)特化モデルを公開しました🌱27Bで 7.3GB。 想定する使い方は1つ。 画像を見せる → 画像・動画生成のプロンプトを作成。 (Krea 2 などのI2T2I=画像→テキスト→画像) ■ 特徴 ・画像認識の強化(Bonsai-2より) ・画像/動画生成のプロンプトの向上 (Qwen3.8-27Bより) ・NFSWも断りにくい (無検閲版も現在制作中) ■ 注意点 ・コーディング用途には不向き ・ThinkingはOFF推奨 ・動作にはPrismML版 llama.cppが必要 小さくても、ちゃんと画像を見てプロンプトにする。 ComfyUIで使うために育てた三値化VLM #Mitsuba(三葉) です☺️

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【 ComfyUI特化 無検閲モデル 】 ~ Uncensored LoRA「HiMitsuba」公開🌱 ~ Qwen3.8-27Bを三値化した、ComfyUI(VLM)特化モデル Mitsuba-ComfyUI。 その無検閲LoRA「HiMitsuba」を公開しました(7.3GB+LoRA 70MB) 普段は三葉 #Mitsuba 秘密の時だけ秘三葉 #HiMitsuba 使い方は前回と同じ ① 画像を見せる → 画像・動画生成用のプロンプトを作成 ② テキストから → 画像・動画生成用のプロンプトを作成 I2T2I(画像→テキスト→画像)やT2I(テキスト→画像)用です。 ■ Uncensored LoRA って何? ・NSFW対応 ・本体はそのまま、LoRAを1本足すだけ ・NSFWを判断して必要な時に働く ・NSFWの拒否と回避 56% → 12% ・画像認識やプロンプト能力も向上 本体を書き換えず、必要な時だけ無検閲化できます。 ■ 使い方 → 1行追加するだけ ① HiMitsubaを本体(Mitsuba-ComfyUI-27B-v1.18-PQ2_0.gguf)と同じフォルダへ ② llama-serverの起動コマンドに追加 「--lora-scaled HiMitsuba-Uncensored-LoRA.gguf:1.0」 ComfyUI側の変更も不要で、モデル名も今までのままです。 --lora-scaled の行を外せば元のMitsubaに戻ります。 ■ 注意点(Mitsubaと同じ) ・コーディング用途には不向き ・ThinkingはOFF推奨 ・動作にはPrismML版 llama.cppが必要 三葉のまま、70MBだけ秘密を覚えました☺️
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【 ComfyUI特化 無検閲モデル 】 ~ Uncensored LoRA「HiMitsuba」公開🌱 ~ Qwen3.8-27Bを三値化した、ComfyUI(VLM)特化モデル Mitsuba-ComfyUI。 その無検閲LoRA「HiMitsuba」を公開しました(7.3GB+LoRA 70MB) 普段は三葉 #Mitsuba 秘密の時だけ秘三葉 #HiMitsuba 使い方は前回と同じ ① 画像を見せる → 画像・動画生成用のプロンプトを作成 ② テキストから → 画像・動画生成用のプロンプトを作成 I2T2I(画像→テキスト→画像)やT2I(テキスト→画像)用です。 ■ Uncensored LoRA って何? ・NSFW対応 ・本体はそのまま、LoRAを1本足すだけ ・NSFWを判断して必要な時に働く ・NSFWの拒否と回避 56% → 12% ・画像認識やプロンプト能力も向上 本体を書き換えず、必要な時だけ無検閲化できます。 ■ 使い方 → 1行追加するだけ ① HiMitsubaを本体(Mitsuba-ComfyUI-27B-v1.18-PQ2_0.gguf)と同じフォルダへ ② llama-serverの起動コマンドに追加 「--lora-scaled HiMitsuba-Uncensored-LoRA.gguf:1.0」 ComfyUI側の変更も不要で、モデル名も今までのままです。 --lora-scaled の行を外せば元のMitsubaに戻ります。 ■ 注意点(Mitsubaと同じ) ・コーディング用途には不向き ・ThinkingはOFF推奨 ・動作にはPrismML版 llama.cppが必要 三葉のまま、70MBだけ秘密を覚えました☺️

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