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VanillaOS 3を試す

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以前仮想マシンで試したものの、あまり時間が取れず、しっかり使えていなかった。 余っている(テスト用においてある)Thinkpad x390に実際に入れて試してみた。 Vanilla OS ところが、サイトに行ってみると少し前(2026-08-24)にUpdateされており2→3へと2年ぶりの更新。 簡単に言うとイミュータブルなOSで、OS本体の書き換えは基本的にできず、A/Bパターンで起動する必要がある。 Aでインストールしたものは、Bに入れられ、起動時にBを選択するとインストール後の状態で使える仕組み。不具合があればまたAに戻せるというもの。 若干、コマンド類が変わってしまっているらしい。 イミュータブルなOSは、これまでにも試したものの日本語がうまく扱えないなど常用するには結構厳しいものがあった。 とはいえ、時間の経過で様々なアプリケーションがFlatpakやAppImageで出揃ってきたので、今回テストすることにした。 インストーラ自体は小さく、起動用のUSBに書き込んで起動すればOK。 インストール完了後、マシン名やユーザ名を入力することで、環境設定は完了。 基本的にはFlatpakでインストールするのが正しい使い方らしいので、必要そうなものを入れてみた。 vscode Brave Browser LMStudio DBeaver-ce Thunderird Obsidian opencode LibreOffice など・・・ どれも、サクサクと動作して気持ちいい。 日本語環境 さて、問題は日本語環境だが、調べてみるとflatpakにmozcもfcitx5も存在していた。 これんらばと思い、入れてみる。 https://note.kurodigi.com/vanillaos-fcitx5-mozc/ が、vanillaOS2の記事のようだけれども、同じ手順でOKだった。 すばらしい。 いつも使用しているmozcが動作するようになった。 ところが、LMStudioでハマった… flatpak特有の問題 LMStudioはすんなり入り、LMLinkでローカルのAIサーバも使用可能。 で、URLを指定したときにWEBサイトを取りに行かせて、処理させるMCPでハマった。 https://github.com/modelcontextprotocol/servers...

ThunderbirdでAI利用

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 デスクトップマシンもノートもollamaをバックエンドで動かしている。 最近でたgemma4がかなり良い感じなので、メインで使用することにした。 とりあえず、gemma4:e2bで日常作業は十分。 ThunderAI Thunderbirdには、アドオンでThunderAIというのがあり、比較的ユーザが多かったのでこれをインストール 最初のインストール後、許可を求めてくるので「許可」 設定画面に移動し 接続タイプ→Ollama API アドレス→http://localhost:11434 「モデルリストを更新」で、モデルの一覧が得られるので、好きなものを選択 これで、ほぼ設定は終了。 で、試しにメール受信画面で、アイコンが表示されるようになる デフォルトで設定されているプロンプトを選択するだけ。 エラー発生 ところが、実際に動かすと別ウインドウが開いて、動くはずなんだけど… 「Ollama APIリクエストが失敗しました: 403 Forbidden, Detail: Forbidden」 と表示され動作していない。 CORS(Cross-Origin Resource Sharing)により弾かれているっぽい。 https://micz.it/thunderbird-addon-thunderai/guides/ollama/ によると、 CORS error The  OLLAMA_ORIGINS  variable is either not set or Ollama was not restarted after setting it. Follow the steps above again, or use the "All URLs" permission as a workaround. とあるので、設定する。 Ubuntu24.04 でollamaのサービスは、以下に記述されている /etc/systemd/system/ollama.service そこで、設定ファイルを編集 $ sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service [Service]セクションの最後に以下の行を追加 Environment="OLLAMA_ORIGINS=moz-extension:/...

stable-diffusion-webuiで遊ぶ

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作業しながら…  データコンバート作業に時間がかかるので、指示を与えながらローカルで少し遊んでみた。 stable-diffusion-webuiを試していて、新しいモデルを読み込んでテストしてみた。 まずは、Promptに 「hacking girl, japanese anime, illustration」を設定。 Modelは「sd_xl_base_1.0.safetensors」 すると、本開いて何してんねん?という(笑) 背景の「手」って??? ホラー系?という感じのキャラクターになっている。 ということで、この結果をimg2imgに渡し、さらにModelを「sd_xl_refiner_1.0.safetensors」に変更。 Negative Promptに「text」を設定する。 で、出力結果がこれ。 Hackingはしていないが、さっきよりはまともな絵面になったかなぁ。 この辺りの、Promptの設定、パラメータの設定が難しい。 矛盾したPrompt 試しに、anime設定で、Photographyを指定してみる。可能か? sd_xl_base_1.0.safetensors を使用し「hacking girl, japanese anime, Photography」 を与えたのがこれ やっぱり、ホラー。 同様にimg2imgでsd_xl_refiner_1.0.safetensorsを使用して、同じPromptを食わせてみる。 少しまともになった感じ。 AI職人さんたちは、こういったPromptと様々なModelを駆使して日夜励んでいるんだなぁと感心します。 ちなみに、Hardwareを増強したので、この手の画像生成には、およそ5秒/枚程度。 思っていたより速くて、色々と試したくなる。 もう少し遊んで… 「Monna Lisa,Photography,Portrait,raw,background National Geo Park」こんなのはどうかと思ったら…。 思いのほか、モナ・リザだった(笑) 奥が深い…。

AIで絵を画くのは面白いけど

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StableDiffusionを試す 巷では神絵AIと言われる「 Midjourny 」が一躍有名になりましたが、OpenSourceで利用可能な新たなAI(学習済みモデルも含めて)が出ましたので、遊んでみました。 名前は、stable-diffusionです。 2022-08-23 に公開されたばかりなので、まだよくわからない箇所も多いですが… すでに動作がうまく行った人たちの記述を参考に、追試です。 https://zenn.dev/koyoarai_/articles/02f3ed864c6127bb2049?utm_source=pocket_mylist 標準のGPUメモリでは不足していてダメそうなので、省メモリ版forkを利用しないとまずそう。 でも、まあ本家から試すことにする。 前提条件 CUDAが入っていること anaconda3が入っていること まずは、 README を参考に入れていきます。 mkdir ~/temp cd ~/temp git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion cd stable-diffusion conda env create -f environment.yaml conda activate ldm これで、anacondaの仮想環境が用意される。 必要なLibraryなども一式入れてくれるので、これで完了 学習モデルデータは、ユーザー登録が必要なので、以下から先に登録しておく。 メールでの確認が届くので、リンクを踏んで完了。 https://huggingface.co/ でもって、 https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original にアクセスして、 「You need to share your contact information to access this model.」項目の最後の「Access repository」を選択。 これでダウンロード可能になる。 参考のURLにしたがって、 cd ~/temp git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original cloneされた...