以下は、提供された5chログ（857〜1000）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たものです。抽出の基準は以下の通りです：
- 指定モデル：NovelAI v4もしくは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
- ログ内の関連言及をレス番号付きで抽出。モデル名が直接的に登場するか、関連する文脈で言及されているものを対象。
- 特に、そのモデルが選ばれている理由（性能、使いやすさ、コスパ、環境適合など）が明記されている場合、それを強調して抽出。
- 抽出はログの順序に基づき、重複を避けつつ網羅的にまとめ。指定モデル以外（例: Stable Diffusionの一般論）は除外。
- Pony, Noobaiはログ内に言及なしのため、抽出なし。
FramePack
- 859: 「今もStartフレームEndフレームのi2vはFramepackが最強？」
- 理由: i2v（image-to-video）のStart/Endフレーム処理で最強と評価されている（性能の高さが理由で選ばれている可能性）。
NovelAI v4もしくはv3 (NAI)
- 902: 「当時はNAIが強くてstable diffusionは駄目駄目だったな」
- 理由: 当時（2023年頃）、NAIが強力でStable Diffusionより優位だったため選ばれていた（イラスト生成の質が高い点が理由）。
illustrious 0.1,1.0,1.1,2,3,3.5vpred (イラストリアス, リアス,ill)
- 902: 「結局イラストリアスが出るまでオンゲやゲームに使いまくってたよ」
- 理由: イラストリアスが出るまで4070tiをゲーム用途で使っていたが、イラストリアス登場でAI生成にシフト（イラストリアスの登場が転機となり選ばれた）。
- 905: 「ひっそりQuillworksIllustriousのV18出とるけどちょっと触った感じ良さげやね」
- 理由: V18が新しく出て、触ってみて良さげ（品質の良さが理由で選ばれている）。
FLUX, HiDream
- 991: 「Wan2.1/2.2やFlux、HiDreamとリッチな生成コンテンツが増えてきたけどニキらは生成時間どのくらいまで耐えられる？」
- 理由: リッチな生成コンテンツとして挙げられ、生成時間（FluxとHiDreamなら5分前後耐えられる）と関連して選ばれている（高品質だが生成時間が長いため、耐えられる時間内でコスパを考慮）。
Wan2.1 (wan) ※Wan2.2も含む（ログ内で2.1/2.2が頻出するため併記）
- 935: 「wan2.2は14Bで生成したあとに5Bでhiresすればワイの3070ちゃんでも高画質いけるか…？」
- 理由: 3070環境で高画質生成が可能（低スペック環境での適合性と高画質が理由）。
- 936: 「Wan 2.2の大きい方のモデルI2V-A14BをGeforce RTX 3060 12GBで利用できとるで 512x768の81frame動画の生成が7分程度や」
- 理由: 3060 12GBで動作可能で生成時間が短い（低VRAM環境での動作性と速度が理由）。GGUFではないが、メインメモリ64GB必要。
- 939: 「wan2.2の作例増えてきたな 動作やカメラワークのレベルがドカンと上がってるぽいね」
- 理由: 作例が増え、動作/カメラワークのレベルが向上（動画生成の質向上が理由）。
- 942: 「もしかして1280で生成するより856くらいで生成してハイレゾのが綺麗なんか？ ワイ環境14Bでガチャ1回25分くらいやから数分で終わるようにしたいンゴ」
- 理由: GGUFモデルでVRAM/メモリを節約可能。FP8モデルより軽量（低スペック環境での効率と生成時間の短縮が理由）。
- 943: 「1280で生成するより856くらいで生成してハイレゾのが綺麗なんか？ ワイ環境14Bでガチャ1回25分くらいやから数分で終わるようにしたいンゴ」
- 理由: 低解像度生成＋ハイレゾで綺麗になり、生成時間が短縮（効率と品質のバランスが理由）。
- 948: 「A14Bと14Bってなんか違いありますの？」
- 理由: モデルサイズ（A14B vs 14B）の違いを質問（性能差を考慮して選ぶ文脈）。
- 955: 「wan2.2でも2.1のlora使えるね ただwan2.2は動く代償に暴れ馬な気がしてきた」
- 理由: 2.1のLoRAが2.2で使えるが、2.2は動作が暴れやすい（互換性が高いが安定性をネガで調整する必要あり。動画生成の柔軟性が理由）。
- 957: 「叡智で止まって最近やってないけどwanでggufってありがたいなぁ」
- 理由: GGUF版が軽量で使いやすい（低スペック環境での利便性が理由）。
- 962: 「二次元系の動画生成ってLive2Dモドキなイメージやったけど2.2はノイタミナ枠とかにありがちな動きが多いシーンの3DアニメぐらいになっててすごE」
- 理由: 2.2は二次元動画生成の動きが向上し、3Dアニメ級（動画のリアリティと動きの質が理由）。
- 980: 「WAN VideoSamplerでコンパイルに失敗しましたみたいなエラーが出るんやが」
- 理由: RTX5090環境でWanを使おうとしているがエラー発生（高スペック環境での動作を前提に選ばれているが、コンパイル環境の調整が必要）。
- 982: 「SimpleComfyでWanVideoWrapperでWan2.2やる時に」
- 理由: SimpleComfyUIとの組み合わせでWan2.2を使い、バージョンをnightlyに切り替えて動作（ComfyUIの使いやすさと互換性が理由）。
- 985: 「wan2.2でも2.1のlora使えるね ただwan2.2は動く代償に暴れ馬な気がしてきた」
- 理由: 2.1のLoRA互換性が高く、2.2はネガティブプロンプトで安定（柔軟性とコントロールしやすさが理由）。
- 991: 「Wan2.1/2.2やFlux、HiDreamとリッチな生成コンテンツが増えてきたけど」
- 理由: リッチな生成で、Wanなら10分耐えられる（生成時間の許容範囲内で高品質動画が得られるため選ばれている）。
- 995: 「ワイはWanで5分以内やな アプスケせんでとにかくガチャ重視」
- 理由: 生成時間が5分以内でガチャ重視。NVIDIA VSRで高画質化可能（速度と後処理の効率が理由）。
- 996: 「ワイはWanの動画生成だと一つ15分くらいで使っているから動画ならDとEの間」
- 理由: 動画生成で15分耐えられる（動画の長さと品質を重視）。
これらの抽出はログの文脈を基にし、モデルが選ばれる理由（例: 低スペック対応、生成品質、互換性、生成時間など）を可能な限り強調しました。ログ内で最も頻出するのはWan2.1/2.2関連で、動画生成の進化と環境適合性が主な選定理由です。追加のログがあれば、さらに抽出可能です。
—以下は、提供されたログから生成AIの「モデル」に関する話題を抽出したものです。抽出の基準は以下の通りです：
- 抽出対象: 生成AIのモデル（例: Wan2.2、GGUF関連、14B/5Bなど）に関する言及。特に、そのモデルが選ばれている理由（例: VRAMの制約、生成速度、品質など）が明記されている場合にその点を強調して抽出。
- 除外: 指定された除外モデル一覧（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）を厳密に除外。除外リストにWan2.1が含まれるため、Wan2.1単独の言及は除外しましたが、Wan2.2やWan2.1/2.2の比較的な言及（主にWan2.2が焦点の場合）は抽出対象としました。FramePackの言及（例: 859）も除外。
- 抽出方法: ログを時系列でスキャンし、関連レスを引用・要約。重複や文脈の薄いものはまとめ、理由が明確なものを優先。全体としてログの流れを尊重し、ヌケモレがないよう努めました。
抽出された話題のまとめ
ログ全体で、主に動画生成AIのモデル（特にWan2.2関連）が議論されており、VRAMや生成時間の制約を理由にモデルを選択する傾向が見られます。GGUF量子化による軽量化が注目されており、低スペック環境での利用可能性が理由として挙げられています。以下にレス番号付きで抽出・要約します。
1. Wan2.2のモデル（14B/5B/A14B）に関する話題
- 873: 14BのGGUF（Q4）を試したが、VRAMが溢れて失敗。2個のモデルを読み込む必要があるため、低VRAM環境では5Bモデルが普通に推奨される（理由: VRAMの制約で14Bが扱いにくいため）。
- 893: GGUF 14B Q8をテスト。1280x720の5秒動画でVRAM26GB使用、生成時間780秒。RAM96GB環境で動作（理由: 高解像度動画生成が可能だが、プロンプト次第でLoRAなしでも胸揉み/手マンなどの動作が実現。激しい動きを指定すると多動性になるため、プロンプト調整が必要）。
- 935: Wan2.2の14Bで生成後、5Bでhires（高解像度化）すれば3070環境でも高画質可能か？（理由: 低スペックGPUでの高画質実現を狙った選択）。
- 936: Wan2.2の大きいモデル（I2V-A14B）をRTX 3060 12GBで利用可能。512x768の81フレーム動画が7分で生成（理由: GGUF非対応だが、メモリ64GB必要。低VRAM環境でも短時間生成が可能で、WIPサンプルとして5秒動画に適する）。
- 939: Wan2.2の作例が増加。動作やカメラワークのレベルが大幅向上（理由: 2.1からの進化で選ばれているが、具体的な選択理由は動作の質向上）。
- 942: Wan2.2のGGUFモデルが既に公開。VRAM/メモリをフルに使わずにFP8モデルを使わず済む（理由: 量子化で軽量・高速化され、低スペック環境でも利用可能。GGUFノードがあればKijai版で動作）。
- 943: 1280解像度で生成するより856程度で生成してハイレゾの方が綺麗？ 14Bでガチャ1回25分かかるため、数分で終わる設定を望む（理由: 生成時間を短縮するための解像度調整。14Bの重さを理由にハイレゾを組み合わせる選択）。
- 948: A14Bと14Bの違いについての質問（理由: 明確な回答なしだが、Wan2.2のバリエーションとして区別されている可能性を議論）。
- 955: Wan2.2で動画長121フレームにすると、生成時間が2.1の3倍に。GGUFのおかげでようやく使える（理由: GGUF量子化により軽量化され、長い動画生成が可能だが、GPU負荷が高いため選ばれている）。
- 957: GGUFがWan2.2で使えるのはありがたい（理由: 叡智（エロ）生成で止まっていたが、GGUFの軽量化で再開可能）。
- 959: GGUFの仕組み説明。量子化（int8/int4）でサイズ圧縮、メモリマップで効率化、低スペックで高速動作（理由: 高精度を保ちつつ軽量・高速運用が可能。低スペック環境での選択理由として最適）。
- 985: Wan2.2で2.1のLoRAが使える。ただ、i2vで画面暗化や異物が入りやすいため、ネガティブプロンプトでガチガチに制御が必要（理由: 暴れ馬のような不安定さがあるが、LoRA互換性で選ばれている）。
- 991: Wan2.1/2.2の生成時間耐性について。Wanなら10分まで耐えられる（理由: リッチな生成コンテンツとしてWan2.2が選ばれ、生成時間の許容範囲が議論。Flux/HiDreamは除外）。
- 995: Wanで5分以内の生成。解像度上げずガチャ重視、NVIDIA VSRで高画質化（理由: 生成時間を短くするためWan2.2を選び、アプスケなしで対応）。
- 996: Wanの動画生成で1つ15分。静止画ならバッチで1時間100枚（理由: 動画生成の重さを理由に耐えられるが、静止画との比較で選択）。
2. LoRA（学習モデル）に関する話題
- 885: civitaiでDL禁止設定が可能に。生成のみ許可でLoRAのDLは有料パトロンサイト（理由: 今後デフォルトになる可能性。LoRAの入手性低下を懸念）。
- 926: painted clothesのLoRA作成を試みたが、タグ付けの障害で学習が上手くいかない。裸と服の矛盾が原因（理由: ポン出しで成立しにくいため、inpaint加工を推奨）。
- 961/969: サンプラーによるLoRAでのメカ（メカニック？）変化をテスト。SMEA Dyで壮大になる。Latent系はDenoising strength 0.55以上で粗くならない（理由: サンプラー選択で背景微細化や情報量増加が可能。バイキュービック法は好みだが、反転する特性あり）。
- 964/965: Latentサンプラーでガビガビになる場合、Denoising strengthを0.55以上に（理由: 情報量をマシマシにするための調整）。
全体の傾向と洞察
- 主なモデル: Wan2.2（特に14B/5B/A14Bのバリエーション）とGGUF量子化版が中心。低VRAM環境（例: 3060/3070）で5BやGGUFを選ぶ理由が頻出（生成可能にするため）。高スペック（例: 4090/5090）では14Bをフル活用。
- 選ばれる理由の共通点: VRAM/メモリの制約、生成時間の短縮、高品質動画の実現（動作/カメラワークの向上）。LoRAは互換性やカスタマイズのしやすさが理由だが、不安定さも指摘。
- その他: Stable Diffusionの言及（902）があるが、NAIとの比較なので除外。QuillworksIllustrious V18（905）は除外リスト該当のため除外。
もし抽出の基準や追加の文脈（例: 特定のモデルの詳細な理由抽出）で不明点があれば、 уточнитеください。ログが長いため、必要に応じてさらにフィルタリング可能です！