Qwenの3構成で同じシューティングゲームを作った。生成時間と、遊べるまでの違い
自分のRTX 5090で普段使いするローカルAIを選ぶため、Qwenの3構成で同じゲーム制作課題を試した。生成時間と出来上がりを比べ、記事内で原版とCodex補修版を体験できる。
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最近やってみたこと
自分のRTX 5090で普段使いするローカルAIを選ぶため、Qwenの3構成で同じゲーム制作課題を試した。生成時間と出来上がりを比べ、記事内で原版とCodex補修版を体験できる。
同じMioの元画像を参照して、後ろ向きから振り返る全身ポーズを3方式で生成。ポーズの指示に従うか、顔・衣装・耳・尾を保てるかを分けて見比べる。
公開済みのLTX-2.5記事と同じ約5秒の設定で、Mio原案の正面図を動かした。同じ正面図のMiniMax H3動画も追加し、元絵・衣装・構図の違いを実動画で確認する。
手元の1枚のイラストを、ローカルのLTX-2.5だけで縦型MVにした記録。生成時間、VRAM、うまくいかなかったカット、テロップの入れ方まで実測で残す。
小学生2人のわが家が、低学年から中学入学前まで、子供に持たせるデバイスをどう選び直してきたか。子供用iPadに入れたアプリ、Amazon Kids+が使えなくなった話、Paperwhiteを買った経緯、中学用端末でまだ迷っていることまで、実体験で書く。
最終回。Obsidian環境を作り、入力の入り口を整えて、ローカルGPUで一次整理する。入れたものが整理され、過去の取り組みも会話中に引き出せるところまで来た——入力から再参照までの設計と動線が一周したところと、まだ残っている確認作業の、正直な記録。
不器用パパの作業環境
Windows 11
メインOS
RTX 5090
GPU推論・ローカルLLM
WSL2 + Docker
開発環境
ローカルLLM
Ollama / llama.cpp
Claude Code / Codex / Qwen / Grok
AI駆動開発
Bambu Lab A1
3Dプリンタ