プリンストン大が画像生成モデル「i1」公開:3B構成でコードと学習レシピを全開示
プリンストン大学が30億パラメータの画像生成モデル「i1」を公開した。約12GBで一般的なPCでも動作し、モデルの重みだけでなく学習・推論コードやデータパイプラインまで全てオープン化。ゼロから画像モデルを開発したい研究者にとって貴重な教科書となる。
プリンストン大学が30億パラメータの画像生成モデル「i1」を公開した。約12GBで一般的なPCでも動作し、モデルの重みだけでなく学習・推論コードやデータパイプラインまで全てオープン化。ゼロから画像モデルを開発したい研究者にとって貴重な教科書となる。
ZAIが動画の動作移植モデル「SCAIL-2」をオープンソースで公開しました。中間の骨格推定を介さないエンドツーエンド設計により、複数キャラクターの激しいアクションやフラミンゴなどの動物への動作転送も破綻なく処理します。モデル全体のサイズは81GBあり、一般向けPCでは軽量化版の登場待ちとなります。
小紅書(Rednote)が20億パラメータのエンドツーエンド音声合成システム dots.tts をオープンソースで公開した。完全連続型の自己回帰構成と48kHz AudioVAEを採用し、離散トークンを使わずに高い類似度での音声クローンや精密な編集を実現する。Apache-2.0で提供される。
GoogleはGemma 4シリーズ向けに量子化を考慮した学習(QAT)済みモデルを公開した。訓練中に量子化をシミュレートすることで性能低下を防ぎ、モバイル向け新形式によりE2Bモデルのメモリ使用量を1GB未満に削減。重みはHugging Faceで配布され、ローカル環境で即座に実行できる。
Googleはリアルタイム音楽生成モデル「Magenta RealTime 2」をオープンソース公開した。Apple Silicon搭載Macのローカル環境で動作し、MIDIやテキスト、音声入力に対して約200msの超低遅延で反応する。従来のオフライン楽曲生成と異なり、DAWに組み込んで即興演奏できる楽器として機能する。
Boson AI は対話型エージェント向け音声合成モデル Higgs TTS 3 を発表し、Hugging Face で重みを公開した。テキスト内にインラインタグを挟むだけで感情や速度、ピッチ、ポーズを即座に制御可能。100 以上の言語に対応し、声優へ演技指導するように声のトーンを細かく調整できる。
Misoは80億パラメータの音声合成モデル「Miso One」の重みをオープンソースで公開した。世界で最も感情表現が豊かな音声モデルを謳い、遅延はわずか110ミリ秒と人間以上の速さで応答する。APIの提供もまもなく開始予定。
Googleはエンコーダーを排除したマルチモーダルモデル「Gemma 4 12B」をオープンソース公開した。画像や音声をLLM本体に直接統合する新設計により、26B MoEモデルに迫る性能を半分のメモリ消費で実現。16GBのラップトップ上でエージェントをローカル動作できる。
nex-agiは長時間のタスク実行やコード生成に特化した推論モデル「Nex-N2」をオープンソースで公開した。Qwen 3.5ベースの397Bと35BのMoE構成で、状況に応じて思考の深さを切り替える適応型推論を採用。無駄な計算を省きつつツール利用から実行まで自律完結する。
TripoAIが単一の2D画像から最大約26万点の3D Gaussianを生成する「TripoSplat」の推論コードと重みをMITライセンスで公開した。約2000行の最小限の構成でComfyUIにも対応するが、現段階では静物に向いており人物の顔は崩れやすい。
JetBrainsは、テキストとコードに特化した12Bの混合エキスパートモデル「Mellum2」をオープンソースで公開した。トークンごとに2.5Bパラメータのみをアクティブ化し、同規模のオープンモデルと比べて2倍以上高速に推論可能。ルーティングやRAG、サブエージェントなどの低遅延タスクに最適化されている。
オープンソースのフロントエンド設計ツールImpeccable 3.5が公開された。AIが生成しがちな画一的配色や極端な文字間隔などの欠陥をモデル別にルール化して抑制し、ブラウザ上でUIを直接編集してソースに反映できるLiveモードのベータ版も提供する。
バイドゥの ERNIE チームは 63 億パラメータの音響映像同時生成モデル「NAVA」をオープンソース公開した。後付けのアフレコではなく、1 つのプロンプトから映像と音声をネイティブに同時生成し、高い同期精度と参照音声による話者音色制御を実現している。
マックス・プランク研究所と CMU が、マーカー不要の動捕システム「MAMMA」をオープンソース化しました。専用スーツやマーカーを使わず、4 台の通常カメラ映像からダンスや抱擁などの複雑な接触動作を正確な 3D モデルに変換できます。GitHub で推論コードと Web UI が公開中です。
NVIDIAは動画編集AI「SANA-Streaming」をオープンソースで公開した。20億パラメータのモデルで、動画再生中に服装や背景、スタイルをリアルタイムに編集できる。RTX 5090環境では720p映像を24 FPSで処理可能。コードと学習済み重みはGitHubとHugging Faceで提供されている。
米Microsoftは、38億パラメータの画像生成モデル「Lens」の全重みを公開した。蒸留版のTurboモデルはわずか4ステップ・0.84秒で画像を生成でき、学習計算量を従来比の2割弱に抑えつつ最大1440×1440解像度に対応する。
NemoStationがオープンソースの動画言語モデル「Marlin 2B」を公開した。Qwen 3.5 2Bをベースに開発され、動画内で「何が起きたか」「いつ起きたか」をタイムスタンプ付きで精密に抽出できる。超大型モデルに匹敵する性能を備え、ローカル環境での動画検索やクリップ切り出しに適している。
美団がトーキングアバター生成モデル「LongCat-Video-Avatar 1.5」をオープンソース化。画像1枚と音声から自然な発話動画を生成し、アニメ調や複数人の会話にも対応する。蒸留により8ステップ生成を実現し、処理速度を約15倍向上させた。16GBのINT8重みとコードがGitHub等で公開されている。
Wan2.2をベースにしたFPS向けオープンソース世界モデル「SCOPE」が公開された。移動や射撃など10自由度の操作をフレーム単位で反映し、未知のゲーム背景でもゼロショットで映像を生成できる。モデルの重み、推論コード、データセットがGitHubで提供されている。
Perplexityは開発環境向けセキュリティスキャナー「Bumblebee」をオープンソース公開した。読み取り専用設計でnpmなどの実行を避けつつ、端末内の危険な依存関係やエディタ拡張、MCPなどのAI設定を検出する。スキャン自体が攻撃を誘発するリスクを防げる点が画期的だ。
ASASR は FLUX.1-dev をベースにしたオープンソースの画像超解像ツールで、生成系アップスケーラー特有の不自然な幻覚ディテールを抑えた 4 倍高解像度化を実現します。敵対的 Sobolev DPO とデュアル LoRA 推論を採用。コードと重みが公開され、Hugging Face Spaces で Web デモも提供されています。
マイクロソフトは小型モデル向けのエージェントアプリ MagenticLite を公開しました。14B の調整モデル MagenticBrain とブラウザ操作用モデル Fara1.5 を組み合わせ、ブラウザとローカル環境を跨ぐ処理を低コストかつ安全に実行します。
ByteDanceが動画生成と編集を統合した新フレームワーク「Bernini」を公開しました。MLLMによる意味計画とDiTレンダラーを組み合わせ、テキスト・画像・動画の入力を1つのモデルで処理できます。事前の意味計画によって高精度な動画編集が可能になり、GitHubとHugging Faceでコードと重みが提供されています。
テンセントが多言語翻訳モデル「Hy-MT2」をオープンソースで公開した。33言語に対応し、1.8B、7B、30B-A3B(MoE)の3サイズを用意する。1.8B版はAngelSlimの1.25ビット極限量化により440MBまで圧縮され、端末上での動作に適している。JSONなどの書式保持や専門用語の一致といった制御翻訳に強みを持つ。
ノイズや反響などの過酷な音響環境に特化した音声認識モデル Mega ASR が公開された。260 万件の実環境データで訓練され、既存の主要モデルと比べて難条件下で約 30% 性能が向上。全体で 5GB 未満と軽量で、一般的な GPU でもローカル実行や微調整が可能となっている。