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なんJ(5ch) AI画像生成スレッドログレポート

このレポートは、提供された掲示板ログ（レス番号243〜442）を基に、議論の主要トピックを抽出・整理したものです。ログ全体のテーマはAI画像生成（主にStable Diffusion系ツール）を中心とし、指の本数問題、モデル比較、LLM（大規模言語モデル）の活用、動画生成、エロコンテンツ作成などの話題が散見されます。ログは技術的なTips共有、問題解決の議論、雑談が混在しており、参加者の多くが実践的な生成経験を基に意見を交わしています。

レポートは以下のカテゴリに分けてまとめます。各カテゴリで主な議論点、共有されたTips、注目すべきレスを抜粋・要約。全体として、AIの細部崩れ（特に指）への不満が繰り返し登場しつつ、ツールの進化や代替手法への期待が感じられます。なお、AniSora v2への言及はログ全体で確認できなかったため、独立項目は作成していません。

1. AI生成画像の指本数・手の問題（主要トピック：全体の約30%を占める）

ログの中心的な議論で、AIの永遠の課題として繰り返し触れられています。指の本数が6本以上になる異常、融合、形状崩れが問題視され、原因分析や対策が共有されました。参加者は「指カウントゲームはもうええやろ」と飽きつつも、解決策を模索。

• 主な議論点:
  • 指の本数が6本になりやすい理由：手の左右・裏表の混同、親指の追加位置の迷い、カメラ角度の影響（レス252）。小指と親指の区別がついていない場合が多い（レス253）。
  • モデルによる違い：wanモデルではリアル系で5本指が安定（レス271）。キャラLoRA使用時や低解像度学習で増えやすい（レス257, 261）。動画モデルでは低解像度でも崩れにくい（レス264）。
  • 動物の蹄本数アナロジー：ウマ・ウシなどの例でAIの難易度をユーモアに議論（レス273）。
  • 優先度：指問題は修正簡単だが、全体印象に影響小。オブジェクト遮蔽や服の崩れの方が深刻（レス265, 268-270）。
  • 歴史的文脈：SD1.5時代から続く課題で、拡散モデルの限界（レス259, 266, 291）。
• 共有Tips:
  • ネガティブプロンプト：extra_digitsを強めに入れると本数が減る（レス244）。badhandv5などのEmb使用で奇形が増える場合あり（レス418）。
  • ポジティブプロンプト：fewer_digitsや[:four fingers:0.5]で調整（レス244-245）。
  • 微調整：Variation strengthを極小（0.0001）で手だけ変化させる（レス246）。
  • 回避策：手を後ろに回す（arms behind back）、グローブ着用（レス426, 430）。インペイントで一発修正（レス427）。
  • 最高本数記録：8本（レス368）。SD1.5時代は指の塊状崩れがザラ（レス370）。
• 注目レス: レス249-252（6本指のメカニズム分析）、レス418（Embの効果検証）。

2. モデル比較と新モデル評価

様々なベースモデル（noob, pony, wan, netalumiaなど）の強弱が議論され、新モデルの期待と評価が交錯。waiはIllustriousの派生モデルとして言及（文脈上、wanvideoとは無関係）。

• 主な議論点:
  • noob：新バージョン待ち（レス258）。適正解像度外で指崩れ頻発（レス256）。低解像度学習で指改善（レス261）。
  • pony派生：まだ使用中（レス309）。指・小物が安定（レス291）。
  • wan：リアル系で指安定、ピースサイン可能（レス271）。Wan2.1のt2v_14bがFlux以上ポテンシャル（レス267）。
  • netalumia：新リリースで期待されたが、SD1.5レベル品質、生成時間長い（22秒 vs SDXLの7秒）。日本語対応だがノウハウ不足で微妙（レス275, 292, 294, 305）。
  • その他：ChatGPTの画像生成（DALL-E3ベース）は指・小物安定（レス291, 296）。動画モデルで指・歯崩れ少ない（レス264）。
• 共有Tips:
  • ADetailer：空欄時はメインprompt反映。[PROMPT]で元prompt挿入（レス248）。
  • Hires fix：設定でprompt欄出現（レス254）。
  • FreeU：人体破綻回避だが構図無難化（レス374-376）。
  • 画風タグ：なしでゴミ出力（レス322）。
• 注目レス: レス288-292（netalumia評価）、レス267（Wan2.1のインパクト）。

3. LLM（大規模言語モデル）の活用と評価

画像生成の補助としてChatGPT（チャッピー）、Gemini、Grok、ClaudeなどのLLMが話題。プロンプト最適化や検索用途で使用され、性能比較が活発。

• 主な議論点:
  • ChatGPT：画像生成との相性抜群（DALL-E3ベース）。プロンプト最適化が優秀だが、エロ・爆乳制限あり（レス296, 300-301, 304）。ハルシネーション（幻覚）問題（レス331, 334-335）。
  • Gemini：クラウドストレージ付き、プログラミング用途強い（レス316, 318, 325）。規制変動注意（レス318）。
  • Grok：脱獄しやすいが性能弱、Ani版は飽きられやすい（レス314, 317, 319）。料金高め（月5000円）。
  • Claude/Perplexity：長文会話向き（レス318, 323-324）。コンテキストウィンドウ少なめ（レス324）。
  • 全体評価：ChatGPT/Geminiの2択推奨（レス320）。ハルシネーションで信用不可（レス310, 313, 315, 341）。画像生成時はDALL-E3依存（レス304）。
  • 用途例：動画プロンプト作成（レス344）、透過PNG小物生成（レス326）。
• 共有Tips:
  • 日本語指示：死にたくなるほど恥ずかしい（レス327）。
  • 検索時：Deep Research ONで偏り回避（レス333）。
  • 併用推奨：得意分野で使い分け（レス321）。
• 注目レス: レス334-335（クイズでのハルシネーション例）、レス304（チャッピーの白状）。

4. 動画生成と漫画・エロコンテンツ作成

動画モデルや漫画作成のワークフローが共有。エロ生成のTipsが多く、性癖寄りの雑談も。

• 主な議論点:
  • 動画：WanVideo（kijai版）の速度 vs 品質トレードオフ（レス416）。オブジェクト遮蔽で崩れ（レス268）。姫騎士アナル酷使（レス359）。
  • 漫画作成：ComfyUIワークフロー構築が本筋から逸脱（レス440）。初めての漫画例（ずんだもんグロ注意、レス349）が高評価（レス351, 369）。
  • エロTips：panty pullポーズ（bent over, undressingなど、レス339-343, 345）。unworn clothesで脱衣指定（レス302）。複数パンティ問題（レス303）。
  • その他：ポケモンガール魅力（レス380, 382, 397）。ブルアカ飽き（レス395-398）。教室シーン崩れ（机向き異常、レス383-394）。自分生成画像で抜けないジレンマ（レス436-437）。
• 共有Tips:
  • 漫画：ローカル環境で細部（ローション塗りなど）可能（レス401, 404）。
  • ポーズ：jitome, embarrassedでジト目（レス355-356）。
  • 学習：低解像度で指改善（レス261）。
• 注目レス: レス349（ずんだもん漫画例）、レス383（おっぱい教室画像）。

5. その他の雑談・全体傾向

• エロ優先：細部にエロが宿る（レス297）。指本数は抜くのに影響小（レス279, 281）。
• クリエイター論：細部拘りがライン（レス285-287, 290）。絵師タグ混ぜで個性追求（レス415, 419-420）。
• 問題意識：ふたなり金玉付属、オブジェクト一貫性欠如（レス277）。服の塊化（レス299）。
• ユーモア：指を猫パッドやグローブで回避（レス426）。湾岸MidNightクイズ（レス334）。

全体の洞察と傾向

• ポジティブ: ツール進化（wan, LLM連携）への期待高く、Tips共有が活発。漫画・動画の実践例が増え、クリエイティブ用途拡大。
• ネガティブ: 指問題の繰り返し議論が目立ち、AIの基盤限界（拡散モデル）を指摘。エロ生成の規制（ChatGPTなど）が不満。
• 参加者傾向: 実践派が多く、ログは技術共有の場。エロ・グロ要素強いが、ユーモア混じりで和やか。
• 潜在的フォローアップ: 新モデル（netalumia）のノウハウ蓄積や、GPT-5期待（レス331）が今後の注目点。指問題解決のため、ベースモデル進化を望む声多数。

このレポートはログのエッセンスを凝縮したものです。追加の詳細分析や特定レス焦点が必要であれば、 уточнитеください。