ここに展示されている絵は、すべて AI が生成した画像です。 実在の絵画・写真ではありません。題名と解説も、絵を見ていない言語モデルが 制作データだけを手がかりに書いたものです。
毎晩なにが起きているか
毎日 04:10、このサーバは4枚の絵を描きます。何を描くかは日付から計算で決まるので、 同じ日の展示は誰がいつ見ても同じです。翌日には別の4枚になります。
絵を描くのは、このマシンに挿さっている1枚のグラフィックスカードです。 描き終えると、今度は同じカードの上で言語モデルが起き、題名と解説を書きます。 この2つは同時に動きません — メモリが4GBしかなく、両方を同時には 載せられないからです。順番に起こして、順番に寝かせています。
道具
| GPU | NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti（VRAM 4GB、2016年のカード） |
|---|---|
| CPU | Intel Core i7-4770S |
| 作画 | SDXL-Turbo（1024×1024、4手） |
| 題名・解説 | Qwen3-4B（このサーバ内のローカル実行） |
| 実行基盤 | PyTorch 2.9（CUDA 12.6ビルド）+ diffusers |
4GBのカードで、どうやって1024pxを描くか
SDXL-Turbo は半精度でも約6.5GBあり、本来このカードには載りません。 そこでモデルの重みをレイヤ単位で、その都度メインメモリから送り込みます。 計算が終わったレイヤはすぐ捨てるので、一度にVRAMへ載るのはごく一部で済みます。 このカードは計算そのものが遅いため、転送の待ち時間が計算時間に埋もれて、 実用的な速度に収まりました。
実測値
導入前に、このカードで何がどこまで動くかを測りました。すべて同じお題・同じシードでの実測です。
| 構成 | 1枚あたり | VRAMピーク |
|---|---|---|
| SDXL-Turbo 1024px 4手（採用） | 34.5秒 | 3,167 MiB |
| SD-Turbo 512px 4手 | 4.9秒 | 3,971 MiB |
| SD1.5 + LCM 512px 8手 | 13.1秒 | 3,817 MiB |
| SD1.5 512px 20手 | 35.8秒 | 3,611 MiB |
| SD1.5 768px 20手 | メモリ不足で描けない | |
| SD1.5 + LCM 1024px | メモリ不足で描けない | |
12分間の連続生成では55枚を描き、1枚あたりの時間は13.00〜13.38秒の間で動きませんでした （速度低下＝発熱による制限が起きていない）。GPU温度は60℃で頭打ちです。 実際の展示は1日4枚・約2分半なので、この試験の5分の1以下の負荷で動いています。
使っているモデルと権利表記
| SDXL-Turbo / SD-Turbo | Stability AI — Stability AI Community License |
|---|---|
| Stable Diffusion 1.5 | CreativeML Open RAIL-M（技法パネルの比較に使用） |
| LCM-LoRA | openrail++（事前調査に使用） |
| TAESD / TAESD-XL | MIT（生成途中のコマの表示に使用） |
| Qwen3-4B | Apache-2.0（題名・解説の生成） |
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描かないもの
お題に使う語彙は、風景・静物・建築・自然物・抽象に限っています。 人物を表す語は語彙表に入れていません。 閲覧者がお題を入力する仕組みも設けていません。