サイモン・ウィリソン (Simon Willison) 氏は2026年6月22日(現地時間)、自身が運営するSimon Willison’s Weblog上で、軽量画像修復モデル「Moebius」をWebブラウザで動作させることに成功したと発表した。同氏はPyTorchとNVIDIA CUDAを必要とするMoebiusモデルを、WebGPUを活用し、AIコーディングアシスタントであるClaude Codeを用いてブラウザ上で実行可能な状態に移植した。一般向けデモも公開されている。
Moebiusは、画像内の特定領域を消去し、モデルがその空間を補完する画像修復モデルで、0.2Bのサイズながら10Bレベルの性能を持つとされている。ウィリソン氏は、Webブラウザでの動作を目指し、まずAIモデル「Claude」に対しプロジェクトの実現可能性について調査を依頼した。
ClaudeはONNX Runtime WebのWebGPUバックエンドの利用を提案。ウィリソン氏はこの提案に基づき、Claude Codeを起動して移植作業を開始した。Claude Codeは、必要なコードとモデルの重み (weights) のクローン、開発計画の作成、コードのコミット、進捗メモの作成といった作業を自律的に行った。
テスト段階では、Chromeでのエラー修正にClaude Codeを活用し、その後モデルをHugging Faceへ公開した。変換されたONNX形式のモデル重み (1.24GB) はhuggingface.co/simonw/Moebius-ONNXに、UIはGitHub Pages (simonw.github.io/moebius-web/) でホストされている。
初期の実装ではモデルの重みがページリロードのたびに約1.3GBダウンロードされる問題があったが、ウィリソン氏はClaude CodeにTransformers.jsのWhisper Webデモを参考に解決策を検討させ、CacheStorage APIを活用することで、この問題に対処した。同氏は、このプロジェクトを通じて、自らが直接コードを記述することなく、AIがPyTorchモデルをONNXに変換し、Webブラウザで動作させる能力があることを確認したと述べている。
参考: Simon Willison’s Weblog (アーカイブ) — 2026年6月23日 08:43 (JST)
原文ハイライト"Claude Opus 4.8 is capable of converting a PyTorch model to ONNX"