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    <title>Kotonia 技術ブログ</title>
    <link>https://kotonia.ai/articles/</link>
    <description>kotonia.ai の最新技術記事 — 音声 AI / 多言語 TTS / ローカル GPU スタック構築ノート。</description>
    <language>ja</language>
    <lastBuildDate>Wed, 27 May 2026 00:01:59 GMT</lastBuildDate>
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      <title>HiDream-O1-ImageのLoRAを自作した理由——包み隠さない版</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/hidream-o1-lora-why/</link>
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      <pubDate>Tue, 26 May 2026 23:35:51 GMT</pubDate>
      <description>HiDream-O1-Image向け汎用アニメ/セミリアル質感改善LoRAを作った動機、191枚の手動データ収集、NSFWコンバージョン戦略、そしてnoindex記事がユニーク閲覧1位だった話。技術詳細の日本語版。</description>
      <category>lora</category>
      <category>hidream</category>
      <category>imagegen</category>
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      <title>Zennにcanonicalを書いたつもりだったが、実際には効いていなかった話</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/zenn-canonical-crosspost-seo/</link>
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      <pubDate>Tue, 26 May 2026 15:28:13 GMT</pubDate>
      <description>個人開発サービスの登録数が落ちたので流入とcanonicalを調べ直したら、Zennへの全文クロスポスト運用に穴が見つかった記録。</description>
      <category>SEO</category>
      <category>個人開発</category>
      <category>Zenn</category>
      <category>devto</category>
      <category>canonical</category>
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      <title>「大手が降りた動画領域」を個人で実験した記録 — モデル比較から I2V 主力化まで</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/residual-video-domain-i2v/</link>
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      <pubDate>Tue, 26 May 2026 06:16:21 GMT</pubDate>
      <description>セーフガードを外した自由な創作にニッチ需要はあるのか。個人開発でローカル GPU 一枚、モデル A/B から高解像度 I2V を主力に据えるまでの試行錯誤。</description>
      <category>個人開発</category>
      <category>生成AI</category>
      <category>動画生成</category>
      <category>ローカルGPU</category>
      <category>ニッチ戦略</category>
      <category>I2V</category>
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      <title>HiDream のぽん出し → Dev に逃げる → VRAM が破綻 → プロンプトで殴って勝った話</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/hidream-prompt-enhancer/</link>
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      <pubDate>Sat, 23 May 2026 06:57:19 GMT</pubDate>
      <description>HiDream-O1-Image のぽん出しが日本語プロンプトで崩壊する問題を、Dev-2604 への乗り換え検討 → VRAM 制約で破綻 → プロンプトエンハンサーで解決した実装記録。HiDream 特有の罠 4 つ (ブランド名焼き込み / cute で幼児体型 / Wong Kar-wai で韓国字幕 / idol-class で自動キャプション) を A/B bench で発見。</description>
      <category>hidream</category>
      <category>diffusion</category>
      <category>promptengineering</category>
      <category>gemini</category>
      <category>imagegeneration</category>
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      <title>メスガキ英会話で検索上位を取って、そして失った話</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/mesugaki-english-persona-gemini-audio/</link>
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      <pubDate>Thu, 21 May 2026 07:59:36 GMT</pubDate>
      <description>個人開発の niche AI 英会話「メスガキ英語学習」がなぜ刺さったか、検索1・2位を取った戦略、そして自前の原本がZennに奪われた顛末。</description>
      <category>個人開発</category>
      <category>AI英会話</category>
      <category>SEO</category>
      <category>ニッチ戦略</category>
      <category>Kotonia</category>
    </item>
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      <title>1 行アイデアを 40 秒コメディ動画にする 10-beat パイプライン</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/consent-dilemma-10beat-pipeline/</link>
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      <pubDate>Mon, 18 May 2026 18:20:37 GMT</pubDate>
      <description>ローカル GPU で AI 動画コメディを量産したい開発者向け。1 行のアイデアから LTX-2 + HiDream + Gemma 4 で 40 秒の縦長動画 (Hook + 字幕付き) を 25 分で生成する 10-beat パイプラインの設計、罠、コード構造を記録。</description>
      <category>ai</category>
      <category>動画生成</category>
      <category>ffmpeg</category>
      <category>ltx</category>
      <category>hidream</category>
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      <title>3万円のChromebookから、96GBのGPUへ ― 5年越しに諦めなかった話</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/96gb-vram-mma-and-5-years/</link>
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      <pubDate>Mon, 18 May 2026 05:52:17 GMT</pubDate>
      <description>AIをやりたくても非力なマシンしかなかった5年。Colabでお茶を濁し、震える指でRTX PRO 6000 Blackwell（96GB）を買うまでの、個人開発者の記録。</description>
      <category>個人開発</category>
      <category>GPU</category>
      <category>AI</category>
      <category>ポエム</category>
      <category>キャリア</category>
    </item>
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      <title>HiDream-O1-Image を 3〜8 倍速く使う: steps / CFG / 解像度の実測ベンチ</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/hidream-quality-speed-bench/</link>
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      <pubDate>Fri, 15 May 2026 23:48:42 GMT</pubDate>
      <description>HiDream-O1-Image Full の steps / CFG / 解像度を同一 prompt / seed で振り、生成速度と品質の落とし所を実測した記録。</description>
      <category>hidream</category>
      <category>diffusion</category>
      <category>imagegeneration</category>
      <category>benchmark</category>
      <category>gpu</category>
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      <title>HiDream skeleton: openpose ref より prompt が強い (実証 8 パターン)</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/hidream-skeleton-pose-prompt/</link>
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      <pubDate>Fri, 15 May 2026 21:06:41 GMT</pubDate>
      <description>HiDream-O1-Image (8B Full) の skeleton モードを 8 パターン + layout 3 パターンで実証ベンチ。openpose ref を渡すとかえってポーズが固着し、prompt 経由の指定が強い理由を pipeline.py を読み解いて解説。</description>
      <category>hidream</category>
      <category>diffusion</category>
      <category>openpose</category>
      <category>imagegeneration</category>
      <category>ai</category>
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      <title>言語学習ショート動画を Claude Code で再現してみた — Gemini を sub-agent 化したマルチモーダル拡張</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/comedy-shorts-claude-gemini/</link>
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      <pubDate>Mon, 11 May 2026 23:13:01 GMT</pubDate>
      <description>Pingo 風言語学習ショート動画コメディを Claude Code 開発環境でローカル GPU + Gemini 3.1 Pro Preview のハイブリッド構成で再現した話。サブエージェント化でメイン agent の context を膨らませず editorial signal だけフロンティアに委ねる。</description>
      <category>claudecode</category>
      <category>gemini</category>
      <category>ai</category>
      <category>shorts</category>
      <category>tts</category>
    </item>
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      <title>LTX-2 22B を fp8_cast で peak VRAM 40% 削減した話 — optimum-quanto は罠だった</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/ltx2-22b-fp8-cast-quantization/</link>
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      <pubDate>Mon, 11 May 2026 06:02:13 GMT</pubDate>
      <description>LTX-2.3 22B の量子化を試した記録。optimum-quanto は LTX-2 transformer と互換性問題で動かず、LTX-2 native の `QuantizationPolicy.fp8_cast()` に切り替えて peak VRAM を 40 GiB → 24 GiB（cold-start, 768×512）に圧縮。3 解像度のベンチマークと cold-start / persistent の使い分け判断まで。</description>
      <category>ltx2</category>
      <category>quantization</category>
      <category>fp8</category>
      <category>diffusion</category>
      <category>gpu</category>
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      <title>LTX-2.3 を 96GB GPU 1 枚で TTS と同居させる cold-start 構成</title>
      <link>https://kotonia.ai/articles/ltx2-cold-start-vram-coexistence/</link>
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      <pubDate>Sun, 10 May 2026 18:34:54 GMT</pubDate>
      <description>音声ロールプレイ製品に LTX-2.3 を組み込む際、persistent モードでは 86 GiB を VRAM に置きっぱなしになり TTS/Ditto と同居できない。cold-start に切り替えて idle 0 GiB / peak 40 GiB を達成した実装記録。</description>
      <category>ltx2</category>
      <category>vram</category>
      <category>cold-start</category>
      <category>bitsandbytes</category>
      <category>blackwell</category>
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