以下は、与えられた5chのログから生成AIの「モデル」に関する話題を抽出したものです。特に指定されたモデル（NovelAI v4/v3 (NAI), animagine xl 4.0 (魔人, anim4gine), Pony, illustrious 0.1,1.0,1.1,2,3,3.5vpred (イラストリアス, リアス, ill), Noobai）に関連する内容と、モデルが選ばれている理由があればその点を強調してまとめます。
抽出結果
- NovelAI v4 または v3 (NAI)
- 関連する言及：
- 100: 「Nai更新される度に絵柄探しの旅だわ おすすめの絵師タグ教えてくれ」
- 204: 「nai塗りが安定しなさすぎるんだけど」
- 221: 「naiだと結構な確率で破綻するんですけどポーションって皆さん何種類くらいにしてますか？」
- 選ばれている理由：
- 特に理由は明示されていませんが、100番の投稿から更新ごとに絵柄を探す楽しみがあることが示唆されており、ユーザーが新しい表現を求めて利用している可能性があります。
- 204番や221番では安定性や破綻に関する不満が見られますが、依然として使用されていることから、特定の絵柄や表現力に魅力があると推測されます。
- animagine xl 4.0 (魔人, anim4gine)
- Pony
- illustrious 0.1, 1.0, 1.1, 2, 3, 3.5vpred (イラストリアス, リアス, ill)
- 関連する言及：
- 52: 「リアスでもできるんかな？ワイも試してみるでサンガツ」
- 94: 「ひょっとしてイラストリアス2がそういう方向なんかな？」
- 170: 「イラストリアスで今までずっとmasterpieceとかのクオリティタグを頭につけて後ろのプロンプトを色々こねくり回してたんだけど、クオリティタグって品質だけじゃなく普通に絵の構図とか概念に影響するから出したいもの次第で変えたほうがええんやね…」
- 244: 「ちなみにモデルはlibras illustrious」「結構な確率でこうなる」
- 選ばれている理由：
- 52番では「リアス（illustrious）」がControlNetや特定の用途に使えるかどうかを試す意欲が見られ、汎用性や適用範囲の広さに期待が寄せられている可能性があります。
- 94番では「イラストリアス2」が特定のエロ構図に影響を与える（アップになる率が高い）という観察があり、構図に関する特性が理由として挙げられています。
- 170番では「イラストリアス」を使い続ける中で、クオリティタグの影響を理解し調整することで目的の絵柄や構図を得るための柔軟性があることが示唆されています。
- 244番では「libras illustrious」を使用した際に特定のバイアス（肌の色に関する問題）が発生することが指摘されており、モデルの特性や癖が議論されています。
- Noobai
- 関連する言及：
- 200: 「tINoobnai3 の v9が出てたけど、これって元々v8まではtIllunai3だったよな？ 過去バージョンのファイル名まで変わってる。ハッシュ値は変わってないけど。 civitaiってULした後でファイル名を変えられるんか。」
- 選ばれている理由：
- 直接的な理由は述べられていませんが、200番の投稿から「tINoobnai3」のバージョン更新やファイル名の変更に注目が集まっており、ユーザーが最新版や変更点を追う姿勢が見られます。モデルの進化や管理のしやすさに興味があると推測されます。
補足
- 上記以外のモデル（例：hakushiMIX, Wan2.1など）に関する言及も多く見られましたが、指定されたモデルに該当しないため除外しました。
- 指定されたモデルの中で「animagine xl 4.0」と「Pony」については、このログ内での言及がありませんでした。
- 選ばれている理由については、明示的な記述が少ない場合、投稿内容から推測される意図を記載しています。
結論
ログ内では「NovelAI (NAI)」「illustrious (イラストリアス, リアス)」「Noobai」に関する話題が見られ、モデルが選ばれる理由として、絵柄の探求、構図や表現の特性、柔軟な調整可能性、バージョン更新への関心などが挙げられています。特に「illustrious」については具体的な使用感や課題が議論されており、ユーザーの関心が高いことが伺えます。
もしさらに詳細な分析や他のモデルに関する抽出が必要であれば、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、特にそのモデルが選ばれている理由や特徴についても記載します。対象となるモデルは「FLUX」「HiDream」「Wan2.1 (wan)」「HunyuanVideo (Hunyuan)」「FramePack」です。
1. Wan2.1 (wan)
- 関連する投稿番号と内容:
- 82: Wanのカスタムノードをいじって1080でも動くようにしたという報告。ただし、アップデートで設定が元に戻ってしまったとのこと。
- 174: Wan2.1のLoRA共有の投稿。CausVidのおかげで精度と速度が向上したと評価されており、特に720pでの学習による高品質な動画生成が特徴として挙げられている。複数のLoRA（例：anal_cum_in_ass_wanvideo_i2v_epoch5など）が紹介され、具体的な用途が示されている。
- 選ばれている理由: CausVidによる精度と速度の向上。720pでの学習により細部の再現性が向上し、動画生成の品質が上がっている点が評価されている。
- 216: Wan2.1のLoRA（spread anus）を実際に使用した感想。CausVid併用でも効果が高く、720pモデル学習の成果が素晴らしいと評価されている。
- 選ばれている理由: 720pでの学習による高品質な生成結果と、CausVidとの相性の良さが理由として挙げられている。
- 222: Wan2.1の学習解像度に関する話題。512解像度から768解像度に変更した際の変化について触れ、細部が改善していると感じるとの意見。特に大きな動きの学習は512でも問題ないが、細部の再現性が向上している点が評価されている。
- 選ばれている理由: 解像度の向上による細部の再現性向上が理由として挙げられている。
- 総括:
Wan2.1は動画生成における精度と速度の向上、特にCausVidとの連携や720pでの学習による高品質な結果が評価されており、LoRAを活用した具体的なシチュエーション生成においても高いパフォーマンスを発揮しているモデルとして認識されています。
2. FramePack
- 関連する投稿番号と内容:
- 232: Framepack_imgGENのキャラ回転LoRAを使用して、オリキャラの立ち絵を各方向から生成し、学習素材を増やすアイデアが提案されている。ただし、ComfyUIが必要で容量が課題とのこと。
- 選ばれている理由: キャラの立ち絵を多方向から生成できるため、学習素材を効率的に増やせる点が理由として考えられる。
- 総括:
FramePackはキャラ回転LoRAを活用することで、オリキャラの多方向の画像を生成し、学習データを増やすためのツールとして話題に挙がっています。ComfyUIの導入が必要という制約があるものの、効率的なデータ生成の可能性が評価されています。
3. FLUX
4. HiDream
5. HunyuanVideo (Hunyuan)
まとめ
- Wan2.1 (wan): 動画生成における精度と速度の向上（CausVidの効果）、720p学習による高品質な結果が評価され、LoRAを活用した具体的なシチュエーション生成で選ばれている。
- FramePack: キャラ回転LoRAによる多方向の画像生成が学習素材を増やすために有用とされ、効率的なデータ生成の可能性が理由として挙げられる。
- FLUX, HiDream, HunyuanVideo: 今回のログでは言及がなく、関連情報は抽出できず。
もしさらに特定のモデルについて深掘りが必要な場合や、別のログ部分での言及を確認したい場合は、追加の指示をお待ちしております。