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画像生成AI「ComfyUI」１６（実践編Ⅶ） == 編集中 ==†
「ComfyUI」を使ってローカル環境でのAI画像生成を検証する
▼ 目 次
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※ 最終更新:2026/06/26
『Boogu-Image-0.1』を検証する†
| 2026年6月16日に公開されたオープンソースの統合型マルチモーダル理解・画像生成AIモデルを検証してみる |
- 「Boogu-Image-0.10」（ブーグ・イメージ）とは
- 画像生成AI「Boogu-Image-0.1」は特定の企業が開発したものではなく、「Boogu Project」というコミュニティや開発チームによってオープンソース（Apache 2.0ライセンス）として公開されているプロジェクト
- 実体は謎に包まれているが、公開されているソースコードの記述から、中国の著名なAI研究機関であるBAAI（北京智源人工知能研究院）のプロジェクト、あるいは同機関が開発した「OmniGen2」などをベースにした派生研究である可能性が高いと指摘されている
- 名前は「Boosting Open-Source Unified Multimodal Understanding and Generation」の略称で、最大 2048 × 2048 ピクセルの高解像度画像を生成・編集できる
- 主な特徴
モデルはすべて10B（パラメータ数）規模であり、用途に合わせて以下の 3種類が用意されている
| 種別 | steps | sampler, scheduler | 用途 |
| Base | 25～50 | dpmpp_2m, simple | 標準的な画像生成・理解モデル。 |
| Turbo | 4 | lcm, sgm_uniform | LCMなどのスケジューラーを活用し、わずか数ステップで高速に高品質な画像を生成するモデル。 |
| Edit | 25～50 | dpmpp_2m, simple | : 画像の一部変更や衣服の着せ替えなど、高度な画像編集に特化したモデル。 |
画像生成のための環境構築†
- 必要モデルのダウンロード と配置
Step 1：標準テンプレート を検証する†
| ComfyUI オフィシャルサイトで公開されているテンプレートのシード値を固定して再現性を確保し動かしながら整理する |
いか確認することが推奨される
更新履歴†
参考資料†
