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Simon Willisonさんが、AI(Claude Code)に指示することで、元は0.2Bパラメータの画像修復モデルをONNX形式に変換し、WebGPU(ブラウザ内で計算を実行する技術)で動作するウェブアプリに仕上げました。完成したデモはGitHub Pages上で公開されており、ブラウザ上で画像内の指定した部分を削除し自動補填できるようになっています。
なぜ重要か
これまでPyTorchとNVIDIA CUDAが必須だったモデルがブラウザネイティブで動作するようになったことで、ユーザーがプログラムをインストールせずに機械学習モデルを試用できる新たな選択肢が生まれました。また、エンジニアが自分でコードを書かずにAIに実装させる「ビープコーディング」のアプローチが、実用的な成果物を生み出せることを示しています。
注目点
デモ(simonw.github.io/moebius-web/)では約1.3GBのモデル重みをブラウザでキャッシュする必要があり、CacheStorage APIを活用してページ再読み込み時のダウンロード重複を防いでいます。Chrome、Firefox、Safariの3つのブラウザで正常に動作することが確認されています。
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