🔴 大容量

大容量モデル（200MB超）

追加モデル容量が200MBを超える区分です。端末メモリ、保存容量、WebGPUなどの対応環境は各デモで確認してください。

公開中 13件

大容量モデル：200MB超の追加取得がある区分です。端末のメモリ、保存容量、対応ブラウザを各デモで確認してください。

公開中デモ

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🔴 分類器8.6MB＋会話LLM約500MB（押したら読込）

NEW

👁️ コンピュータビジョン

おえかきAI対決

2体のローカルAI、いつか（VLM）ときつと（分類器）が別々に当てて相談。はずれを教えるほど端末内で学習し、似た絵をk近傍で当てる。絵と正解は端末内で処理・保存

モデル: 自作スケッチ分類器＋Qwen3.5-0.8B＋Florence-2

⚖️ 分類器=自作(Quick,Draw! CC BY 4.0)／Qwen3.5=Apache-2.0／Florence-2=MIT

オンデバイスAIエージェント実演

ブラウザ内の小型LLMがツールを選んで実行し、結果を使って答えるエージェントのループを可視化。モデルもツール実行も端末内・送信なし

モデル: LFM2.5-350M（Transformers.js）＋自作ローカルツール

⚖️ LFM2=LFM Open License／ツール=自作

業務エージェント実演（現場点検）

現場メモを入力すると、端末内エージェントが台帳検索→健全性判定→次回措置→所見生成の順に業務ツールを使い点検記録を自動作成。現場メモは端末内で推論

モデル: LFM2.5-350M＋自作業務ツール（台帳/判定/所見）

⚖️ LFM2=LFM Open License／ツール=自作

ひび割れ・損傷検出

コンクリート構造物の写真から6種類の損傷をAI自動判定。インフラ点検に

モデル: CLIP ViT Base

⚖️ MIT

v3.1推奨: RF-DETR-Seg + ファインチューン

林道状態評価AI

林道の写真をAIが分析し、路面状態をA〜Dグレードで自動評価。維持補修計画に

ブラウザチャットAI

軽量LLM（LFM2.5-350M）をブラウザ内実行。ストリーミング応答

ブラウザ画像生成AI

テキストから画像をブラウザ内で生成（Stable Diffusion × WebGPU）。プロンプトと生成画像は端末内で処理

モデル: Stable Diffusion 2.1 base (ONNX)

⚖️ CreativeML OpenRAIL++-M

WebGPU画像生成Stable Diffusion

AI超解像（アップスケール）

低解像度の画像をSwin2SR AIが2倍に高画質化。ピクセル単位で最適な補間を行いシャープに復元

モデル: Swin2SR Classical x2

Whisper高精度文字起こし

OpenAI Whisper Smallをブラウザ内実行。日英中韓4言語対応・タイムスタンプ付き高精度音声認識

AI翻訳（多言語対応）

M2M100モデルで英日・日英・英中・英韓など10言語ペア翻訳。入力文を推論サーバーへ送らない端末内処理

Qwen 3.5 ブラウザチャット

Qwen 3.5 0.8BをWebGPUでブラウザ内実行。日本語対応の高性能LLMをサーバーなしで体験

モデル: Qwen3.5-0.8B-ONNX (Q4)

道路ひび割れセグメンテーション

道路舗装の写真からひび割れ領域をピクセル単位で自動検出。補修計画の優先度判定を支援

モデル: CLIP ViT Base + エッジ検出

AI動画要約

動画をアップロードするとフレーム抽出→AI画像理解→テキスト要約のパイプラインで内容を自動要約

モデル: Florence-2-base + FuguMT翻訳

⚖️ MIT / CC BY-SA 4.0

アップロードマルチモーダル動画

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