5chSummary

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、NovelAI v4/v3 (NAI)、Pony、Illustrious 0.1,1.0,1.1,2,3,3.5vpred (イラストリアス, リアス, ill)、Noobai、FLUX、HiDream、Wan2.1 (wan)、FramePackです。

抽出された生成AIモデルに関する話題

  1. NovelAI v4/v3 (NAI)
    • 72: NAIちゃんの逆張りとして、a1111と被りたくない姿勢が言及されています。
    • 73-75: NAIの強調構文（マイナス強調）についての説明があり、例として「-1::hat::」で帽子を消す方法が紹介されています。また、以前の「}」形式に比べて見やすく使いやすいと評価されています。
    • 76, 89: NAI v4.5から実装されたマイナス強調機能が使い勝手が良いとされており、背景を適当に描きたい場合に「-9::simple illustration::」で解決できると具体例が挙げられています。
    • 77, 79: 過去のNAIでの絵をローカル用に変換する際の「}}}}」のようなカッコの数ミスによる問題が解消され、現在の形式が楽だと評価されています。
    • 109-116: NAIの加入を検討しているユーザーに対し、$25コースの「画像生成し放題」の条件が説明されています。具体的には、最大1024x1024（総ピクセル1,048,576以内）、ステップ28までが生成し放題であり、中解像度以上では消費が発生することが述べられています。また、インペイントや学習量がローカル以上である点が利点として挙げられ、i2iでの高解像度化による消費節約方法も紹介されています。
      • 選ばれる理由: マイナス強調機能の使い勝手の良さ、見やすい構文、インペイントや学習量の優れた性能、生成し放題の条件が手軽である点が評価されています。
  2. Illustrious 0.1,1.0,1.1,2,3,3.5vpred (イラストリアス, リアス, ill)
    • 85: Illustrious v0.1ベースで作ったLoRAを使う場合、WanやRouwei v-predと適したLoRA weightsが異なるため、テストしたモデルを明記することが推奨されています。
    • 130, 204: IllumiYume3.5（Illustrious系列と推測）に関する話題で、荒れている状況や、v3でのキャラ再現性が低い点、誇大広告的な主張が批判されていることが述べられています。
      • 選ばれる理由: 明確な理由は述べられていませんが、LoRA作成時のベースモデルとして使われることがあり、モデル間の互換性や特性の違いを考慮する必要があるとされています。
  3. Wan2.1 (wan)
    • 85: WanとRouwei v-predでLoRA weightsが異なるため、テストモデルを明記することが推奨されています。
    • 134, 136-139, 143-145, 152: WanのSelf-forcingのKijai氏Lora化版を試した内容が詳細に述べられています。4090での出力速度（960×608pxで50s/it、4stepで5分半、81Framesで3分）やクオリティが評価されており、エロも対応可能なローカルの強みや、StepDistill-CfgDistillによる高速化が話題になっています。
      • 選ばれる理由: 高速化やクオリティの向上、エロ対応が可能な点がローカルの強みとして評価されています。
  4. HiDream
    • 144: HiDreamI1が背景を勝手に考えてくれる点が評価されており、プロンプトとして「sunset outdoor stage」だけ指定しても綺麗な背景が生成されることが述べられています。
      • 選ばれる理由: 背景生成の自動性とクオリティの高さが評価されています。
  5. Pony, Noobai, FLUX, FramePack
    • これらのモデルに関する具体的な言及はログ内に見られませんでした。

補足と分析

もしさらに特定のモデルに焦点を当てた分析や、ログの他の部分からの抽出が必要であれば、お知らせください。以下に、提供された5chのログから生成AIの「モデル」に関する話題を抽出し、除外モデル一覧に含まれないモデルや関連する議論をまとめます。また、特定のモデルが選ばれている理由や特徴についても、可能な限り抽出しています。

抽出条件

抽出結果：モデルに関する話題

  1. SolventEclipseのRouWeiをマージしたバージョン (レス66)
    • 内容：モデルとサンプルワークフローを更新し、SolventEclipseのRouWeiをマージしたバージョンを追加したと報告。
    • 特徴：具体的なモデルの名前やマージの詳細は述べられているが、除外リストに含まれないため抽出。マージによる性能向上や特性の変化については触れられていない。
  2. CottonRouWeiのv-pred (レス126)
    • 内容：CottonRouWeiのv-predを使用して痴漢シチュエーションを生成したいという話題。単語の羅列では従来と変わらないため、自然言語プロンプトを求めている。
    • 特徴：除外リストに含まれないモデルとして抽出。v-predというバージョンの特性や効果については具体的な言及なし。
  3. IllumiYume3.5 (レス130, 204)
    • 内容：
      • レス130：IllumiYume3.5の状況を確認したところ、コミュニティで荒れていると報告。
      • レス204：IllumiYumeは主張が誇大広告っぽく、v3で再現されるはずのキャラが再現されないことから怪しいと評価。利益を得ようとする姿勢が批判を招いている。
    • 特徴：除外リストに含まれないモデルとして抽出。ネガティブな評価が中心で、モデルの信頼性や再現性に問題があると指摘されている。選ばれる理由よりも、問題点が強調されている。
  4. StepDistill-CfgDistill (レス152)
    • 内容：高速化のためのモデルとしてStepDistill-CfgDistillが話題に上がる。CausVidやAccVidよりも優れているとされるが、詳細は分からないとのコメント。
    • 特徴：除外リストに含まれないモデルとして抽出。高速化や生成品質の向上を理由に選ばれている可能性があるが、具体的な比較や効果の詳細は不明。
  5. Self-forcing?lightx2v? (レス217, 221, 223)
    • 内容：
      • レス217：Self-forcing?lightx2v?を試したところ、lcm simpleのcfg=1.0, shift=8.0が最も綺麗に感じるとの感想。
      • レス221：CivitAiの配布ページに基づきStep=5が最適とされているが、Step=4との違いが分からないためStep=4を使用している。
      • レス223：生成した動画の動きや掛け合い、柔らかさが良いと評価。
    • 特徴：除外リストに含まれないモデルとして抽出。生成品質や設定の最適化が話題の中心で、特にlcm simpleの設定が好まれる理由として「綺麗に感じる」との主観的評価がある。また、動画生成における動きの自然さも評価されている。

補足：除外モデルに関する言及の確認

総括

上記で抽出したモデルは、除外リストに含まれないものに限定し、生成AIのモデルに関する話題をまとめました。特徴や選ばれた理由については、モデルごとに以下のようなポイントが挙げられます：

もし特定のモデルについてさらに深掘りした情報が必要であれば、該当するレス番号を指定していただければ追加で分析いたします。また、除外リスト以外のモデルに関する話題が他に見落とされている可能性があれば、再度確認いたしますのでご指摘ください。