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画像生成Qiita 機械学習掲載日時: 2026年11月12日 13:00

8メガピクセル生成、群衆の顔崩れる

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8メガピクセル生成、群衆の顔崩れる

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    ライターがClaude CodeとP-H3-Imageを使い、テキストから8メガピクセルのポスターを1回の生成で作製。人物のテキストは保たれたが、渋谷の群衆は中心の顔が崩れ、トリミングが必要になった。

  2. なぜ重要か

    1回の生成で大きな人物と大きな単純テキストは扱える一方、密集した小さな顔が失敗点であることを示す。群衆シーンは手作業の修正が要るかもしれない。

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背景と解説

この実験は、単一被写体の肖像ポスターと密集した渋谷スクランブル交差点を組み合わせ、約8メガピクセルでP-H3-Imageがスケールと細部をどう扱うかを試すものだ。

最も具体的な発見は修正の過程にある。8メガピクセルの画像全体を編集すると構図が変わり、出力は3552×2368に丸められた。顔周辺を640ピクセルで切り取ってもほとんど変わらなかった。頭部だけをより小さな正方形に切り取り、アップスケールし、肖像を描き直す指示で編集すると顔が修正され、ライターはぼかした楕円マスクで合成して戻した。理由は検証していないが、フレームに占める割合が大きいほどモデルが顔の細部に解像度を割けるのではないかとライターは推測している。

記事は限界について率直だ。各バージョンは単一のシードを使い、シードを変えた比較はほとんど行っておらず、顔の大きさと破綻率の関係も数えていない。またライセンスは、MiniMax H3 Community LicenseがEU、英国、韓国、米国を利用可能地域から除外していること、生成物を機械製と表示することが禁止リストに含まれることを注記している。

よくある質問
ポスターの作製にはどのモデルとツールが使われたか?
ライターはMiniMax H3をベースにした静止画モデルP-H3-Imageのint8_convrot版をbf16 VAEとともに使い、1基のGPU上のComfyUIで実行した。Claude Codeが実行・ログ記録・下書きを担い、ライターが何を作るかを指示し画像を選んだ。
生成にはどれくらい時間がかかったか?
渋谷の画像は69.7秒だった。最初の肖像画像はモデルの読み込みを含めて128.5秒かかった。
モデルの重みにはどのライセンスが適用されるか?
P-H3-Imageの重みはMiniMax H3 Community Licenseの下で配布されている。このライセンスはEU、英国、韓国、米国を利用可能地域から除外しており、画像は日本で生成された。
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