Qdrant+Comfyui+Ollama = AI画像Studio ができた　ーClaudeから学んだ1ヶ月ー

• URL: https://zenn.dev/oimojet/articles/3004e617d74c93
• 日付: 2026-06-22
• Tier: Tier 3
• 要旨: Qdrant+Comfyui+Ollama で AI画像Studio「Ranbell Image」を個人開発。GPU VRAM 16GB のローカルPCですべて賄い、雰囲気検索・画像合成・コレクション可視化を実現。自分の領域（制御系の運転思想・画像生成プロンプト制御・Qdrantへのデータ一元化）と Claudeに教わった領域（Qdrant応用・ベクトル類似度の数学・Lab*色空間・UMAP・Vue3・asyncio）の分別が重要。技術文書を自分の理解のためClaudeに書いてもらい、読み解いて学びを深めるサイクルが極めて効率的。

詳細

Ranbell Image はQdrant（ベクトルDB）・Comfyui（画像生成）・Ollama（ローカルLLM）を組み合わせたツール。コレクションから「夕焼けの感じ」といった雰囲気で検索、参照画像2枚を重み付けして新規合成、Lab色空間・Similarity Networkで自分のコレクションを立体可視化。自分は制御系の背景から、複数システムのGPU VRAM 16GB 制約でのプリエンプティブ制御やジョブスケジューラ（5レーン分離SYNC/EMBED/GEN/EVAL/PROMPT）・監視画面（ISA-101設計指針に沿ったHMI）・画像生成プロンプト制御（WD14タグ・ComfyUIワークフロー・Anima系モデル相性）・データ設計（JSON Payload もQdrantに乗せステートレス設計）を持ち込んだ。Claudeから教わった領域はQdrant応用（ベクトル代数・recommend/discover API・payload+filter）・ベクトル類似度の数学（コサイン・加重平均・Matryoshka Representation Learning）・Lab色空間（RGB でなくLab*の人間知覚的距離）・高次元埋め込み可視化（UMAP・k-means）・フロントエンド最新作法（Vue3/Vite/SSE/asyncio）。特に DiscoverQuery で「この画像と似てないけど関連はある」を引き出す応用は Claude に教わる中で会得。最大の発見は、コード完成後に Claude に「このコードベースを説明する技術文書を書いて」と頼み、docs/tech 配下に複数出力させ、読み解いて理論・実装を理解するサイクルが想像以上に効率的だったこと。「AIが開発者を置き換える」ではなく「AIは学ぶ意欲のある開発者を育ててくれる」という実感。