5chSummary

以下に、提供されたログから指定された生成AIの「モデル」に関する話題をすべて抽出し、整理してまとめます。

1. NovelAI v4 もしくは v3 (NAI)

• 該当する言及なし: ログ内にNovelAI v4やv3、NAIに関する具体的な言及はありませんでした。

2. Gemini (Gemini 2.0 Flash Exp, Imagen)

• 該当する言及なし: ログ内にGeminiや関連するモデル（Gemini 2.0 Flash Exp, Imagen）に関する言及はありませんでした。

3. KLING AI (Kling)

• 142: Kling AIを使用して動画生成を行った話題。無償アカウントでの生成速度が以前の有償アカウント時よりも速く、驚いたという内容。
• 148: Kling AIの利用が減ったという話題。ローカルや他サービスの無制限プランに比べると使用頻度が低下しているとの意見。
• 215, 231: Kling AIに関する質問と回答。特定の画像がKlingで生成されたものかどうかの確認に対し、Wanであると回答されているが、Klingに関する話題として間接的に言及されている。

4. Animagine XL 4.0 (魔人, Anim4gine)

• 該当する言及なし: ログ内にAnimagine XL 4.0や関連する別名（魔人, Anim4gine）に関する言及はありませんでした。

5. Pony

• 177: PonyがエロLLM界隈での定番モデルとして言及されている。エロ小説作成に関連して話題に上がっている。

6. Illustrious 0.1, 1.0, 1.1, 2, 3, 3.5vpred (イラストリアス, リアス)

• 30, 31, 34: IllumiYume XL (Illustrious)に関する話題。LORAなしでキャラを出す方法や、トリガーワードの見つけ方について議論。Danbooruタグを使用しているため、Danbooruで検索することが推奨されている。
• 44, 100, 135: IllumiYume XLを使用した画像生成の話題。生成結果に対する好意的な評価が述べられている。
• 95, 97, 98, 114, 123, 143: 種籾更新に関連し、Illustrious（リアス）1.1や2.0についての言及。自然言語処理の通りや他のモデル（Noob）との相性、学習量の調整に関する議論。
• 172: Illustriousのビューアに関する話題。画像クリック時にプロンプトが見える機能について触れられている。
• 177: IllustriousがエロLLM界隈での定番モデルとして言及されている。
• 227: Illustrious XL 3.0以降に左右の理解を学習させる期待が述べられている。また、Illustrious XL 2.0の数値についても言及。

7. Noobai

• 95, 97, 98, 114, 123, 143: 種籾更新に関連し、Noobai（Noob）との比較や相性についての話題。自然言語処理の通りや他のモデルとの相性に関する議論。
• 113: NoobaiXLNAIXL_epsilonPred11Version.safetensorsモデルを使用した条件設定のテストに関する言及。
• 238, 241: NoobモデルがLeet表記（数字を混ぜた表記）に対しても意図しない反応をすることがあるとの話題。

まとめ

• Kling AIについては動画生成の速度や利用頻度の低下に関する話題が見られました。
• PonyとIllustriousは特にエロ関連の生成やモデル比較の文脈で頻繁に言及されており、Illustriousについては複数のバージョンや自然言語処理、Danbooruタグとの関連が議論されています。
• NoobaiもIllustriousとの比較や相性、Leet表記の反応に関する話題で複数回登場しています。
• その他のモデル（NovelAI, Gemini, Animagine XL 4.0）については、今回のログ内では言及がありませんでした。

もしさらに特定のモデルに絞って詳細な分析が必要であれば、または他の話題の抽出を希望される場合は、ぜひお知らせください。以下に、提供されたログから生成AIの「モデル」に関する話題をすべて抽出し、指定されたモデル（FLUX, SD3.5, SD1.5, CogView4, HiDream, Wan2.1 (wan), HunyuanVideo (Hunyuan)）に関連する内容を整理してまとめます。

抽出基準

• 指定されたモデルの名前が明示的に記載されている部分を抽出。
• 関連する文脈や具体的な言及（使用感、問題点、特徴など）も含める。
• 該当するモデルの話題が含まれるレス番号と内容を明記。

抽出した内容

FLUX

• 141番
  「fluxで同じ絵の微妙な違いを作るの難しいんでやってないんだけどinpaintとかすれば出来るんかな とりあえずprompt弄ったりseed振ってみたりしてカップに入れられるかチャレンジは数時間トライしたけどできんかった」
  → FLUXのt2i（text-to-image）機能について、能力不足を感じているとの意見。微妙な違いを作るのが難しいとされており、inpaintやプロンプト調整を試みたが成功しなかったとの報告。
• 151番
  「fluxで同じ絵の微妙な違いを作るの難しいんでやってないんだけどinpaintとかすれば出来るんかな とりあえずprompt弄ったりseed振ってみたりしてカップに入れられるかチャレンジは数時間トライしたけどできんかった」
  → 上記141番と同じ内容の繰り返し。FLUXのt2iに関する限界についての言及。

SD3.5

• 該当する言及なし。

SD1.5

• 該当する言及なし。

CogView4

• 該当する言及なし。

HiDream

• 該当する言及なし。

Wan2.1 (wan)

• 32番
  「EasyWanVideoが動かなくなったんごおおおおおおおおおおおおおおおおおおおお」
  → EasyWanVideo（Wan2.1関連のツールと思われる）が動作しなくなったという問題報告。
• 139番
  「wan実写扱うものとしてはすごいな 何もないところから出てくるのはendを指定しているのか していないけどプロンプトで呼び出されて絞り出すのか気になるところ 何気ない失敗作の生成がwanで化けるのも本当に楽しい」
  → Wan2.1の実写処理能力について高い評価。生成物の出方にプロンプトが影響しているのか、end指定の有無が関係しているのか気になるという意見。また、失敗作がWanで化ける楽しさが強調されている。
• 151番
  「WanだとQuick Startのところに書いてあるけどComfy使わなくても出来るように書いてあるよ　コマンドラインだけど Wanに限らず基本的なやり方はたいていプロジェクトのページに書いてあってGUIを作る人やComfyの中の人やCustom Nodeを作る人はそれを元に作業している」
  → Wan2.1の使用方法について、ComfyUIを使わずにコマンドラインで操作可能であるとの説明。プロジェクトページに基本的なやり方が記載されているとの情報。
• 163番
  「5080だとEasyWanVideo使えないって事はないよな？ なんか書き込み中にCUDAが云々ってエラー出るけど」
  → EasyWanVideoをRTX 5080で使用する際にCUDA関連のエラーが発生しているとの報告。ハードウェア互換性に関する問題の可能性が示唆されている。
• 198番
  「ようやく重い腰あげてwan21やったわ vram8gbでも3秒で5分かからんならガチャもええ感じやね」
  → Wan2.1を試した感想。VRAM 8GBの環境でも生成速度が速く（3秒で5分未満）、ガチャ（試行錯誤）の感触も良いとの評価。
• 231番
  「wanやで」
  → 生成物がWan2.1で作成されたとの言及。具体的な内容や評価はなし。
• 236番
  「Wanが服脱がし動画をたくさん学習しとるから出力できるということ…？」
  → Wan2.1が服脱がし動画を多く学習しているため、そのような出力が可能であるとの推測。
• 237番
  「civitaiのwan LoRAでトリガーワードが 単語のスペル隠語になってるのNGワード的に抵触するから？ 規制受けるような単語でも無さそうなんだけどな str1pとか、上のh4ndp4ntiesとか」
  → Civitai上のWan LoRAのトリガーワードが隠語（Leet表記）になっている理由について、NGワード回避のためかとの疑問。規制対象ではない単語にもかかわらずそのような表記がされているとの指摘。
• 241番
  「よく読んだらwanのloraか・・・なら余計な学習はほとんどされてないからleet表記にしたら意図しない反応は避けれそうやな」
  → Wan LoRAについて、余計な学習があまりされていないため、Leet表記にすることで意図しない反応を避けられそうとの意見。

HunyuanVideo (Hunyuan)

• 該当する言及なし。

まとめ

• FLUX: t2iの能力不足や微妙な違いを作る難しさについての意見が見られた。プロンプト調整やinpaintを試しても課題が解決しないとの報告。
• Wan2.1 (wan): 多くの言及があり、実写処理能力や生成速度（VRAM 8GBでも高速）に対する高い評価が見られた。一方で、EasyWanVideoの動作不良やCUDAエラーなどの問題報告も存在。服脱がし動画の学習による出力能力や、トリガーワードのLeet表記に関する議論もあった。使用方法としてComfyUI以外のコマンドライン操作も可能との情報も提供されている。
• その他のモデル（SD3.5, SD1.5, CogView4, HiDream, HunyuanVideo）: 今回のログでは言及なし。

補足

もし特定のモデルについてさらに詳細な分析や関連する話題の深掘りが必要であれば、追加の質問をお待ちしております。また、ログの他の部分で間接的に関連する話題（例：モデル名が明示されていないが文脈上関連性が強い場合）も抽出するよう指示があれば対応可能です。