生成AIモデルに関するレポート
冒頭まとめ：テキストから推測される流行モデル
提供された5chログの抽出テキスト全体を分析すると、生成AIモデルの流行は動画生成のブームを反映しており、特にWanシリーズ（Wan2.2, EasyWan22など）が最も頻出・熱狂的に議論されています。これは、動画の安定性、エロ（NSFW）対応の柔軟性、LoRAのカスタマイズ性、生成処理の軽量化が理由で、静止画から動画への移行トレンドを象徴しています。次点でQwen / Qwen Imageが流行りつつあり、自然言語プロンプトの精度や背景生成の強みが評価されています。一方、FLUX / HiDreamは次世代候補として頻出ですが、二次元適正の低さやNSFWチューニングの不足で不満が多く、まだ本格流行に至っていません。PonyやIllustrious (リアス)はイラスト生成の定番ですが、資金不足や次世代待ちの雰囲気で停滞気味。NovelAI (NAI)は動画対応の期待が高く、潜在的な人気モデルです。NoobaiやFramePackは言及が少なく、流行っていないと推測されます。全体として、動画・エロ対応のモデルが流行の中心で、静止画モデルは代替候補として比較対象に留まっています。この推測は、ログ内の言及頻度（Wan2.2が圧倒的）と選定理由のポジティブさに基づきます。
レポート本文：各モデルの概要と選ばれている理由
以下では、抽出テキストを基に、指定された対象モデルごとに話題をまとめます。ログの文脈を統合し、モデルが選ばれている理由（明示的なものや推測可能なもの）を強調して記述します。理由はログ内の評価や比較から抽出しており、静止画の停滞 vs 動画のブームという全体トレンドを考慮しています。重複を避け、網羅的に整理しました。
NovelAI v4/v3 (NAI)
- 概要: NovelAIは静止画生成の定番として言及され、特に動画対応の期待が高い。ログでは、動画機能の追加を望む声（例: 「NAIちゃんもそろそろ動画対応してほしい」）や、NAI画像をWan動画に変換する実践例が見られます。v3については「命が宿っている」ような生成クオリティを称賛する表現があり、低スペックマシンでの静止画エロ生成に活用されています。
- 選ばれている理由: 静止画生成を超えた動画機能の進化を求める期待から（動画ブームの文脈で、現在の静止画を超える拡張性を求める）。低スペック環境で使用可能で、Wanとの組み合わせで動画ベースとして選ばれる（例: 「普通にNAI画像からWAN動画作ってるぜ」）。ただし、専用スレでの活発議論から、コミュニティの支持が強い。
Pony
- 概要: Pony（特にPony7のリリース待ちやPony系モデル）は、イラスト生成の次世代候補として議論され、逆さポーズでの顔崩壊の少なさやタグベースのシンプル生成が話題。SDXLとの比較で、複雑なシナリオが苦手だが、基本的なイラスト用途で挙がります。覇王Ponyの過去の覇権ぶりも回顧されています。
- 選ばれている理由: SDXL以上の進化を求める不満から、新バージョン（Pony7）の期待が高い（イラスト系の未来が見えない中で、安定した顔出力やタグ認識のシンプルさが選ばれる）。逆さポーズや体操などの動き学習の優位性で、動画学習との比較で評価（例: 「Pony系は逆さでも顔がちゃんと出る」）。ただし、プロンプトだけの制御が難しいため、限定的に選ばれる。
Illustrious 0.1,1.0,1.1,2,3,3.5vpred (イラストリアス, リアス, ill)
- 概要: Illustrious（リアス）は、次世代開発の資金不足が問題視され、イラスト生成の停滞を象徴。LoRA（例: anal_beads_full_insertion_v1_Illustrious）を使った特定描写の実現や、自作マージモデルとしての使用例が見られます。illustriousXL3.6はSDXLベースの自然言語対応が注目され、左右のかき分けが完璧に近いと評価。
- 選ばれている理由: 資金不足で開発が進まないため選ばれにくいが、プロンプトだけでは厳しい描写（例: アナルビーズの詳細表現）をLoRAで実現できる柔軟性から選択（NSFW用途の適性）。SDXLベースながら自然言語で複雑なポージング/表情を制御可能で、左右かき分けの精度が高い（例: 「自然言語で左右のかき分けがほぼほぼ完璧」）。動画元絵としてのローカル進化を望む声から、次世代イラストモデルとして期待される。
Noobai
- 概要: ログ内で直接的な言及が少なく、次世代Noobaiの登場を望む声のみ（例: 「次世代noobが来てくれええ」）。抽出テキストでは言及なしのケースが多い。
- 選ばれている理由: 明示的な理由なし。潜在的な期待値は高いが、ログから流行っていないため、選定理由の推測が難しい（代替としてQwenなどの自然言語モデルが挙がる文脈）。
FLUX, HiDream
- 概要: FLUX / HiDreamは次世代静止画候補として頻出だが、二次元生成のレベルが低く、実用レベルに達していない不満が多い。NSFWチューニングの可能性や、非エロ生成の優位性が議論され、FLF（FLUX関連ツール）の高速化やLoRA対応がテストされています。将来性を予測する声（例: 「fluxみたいになるかフィーバーになるかは46ヶ月後」）あり。
- 選ばれている理由: 非エロ生成ならFLUXから乗り換え価値あり（背景/小物の精密さ）。NSFW遊びができるチューニングモデルとしての期待から（例: 「はよスケベ遊びできる次世代静止画のチューンモデル来てくれや」）。ただし、二次元適正の低さや乗り換えが進まないため選ばれにくい（実績不足で懐疑的）。FLFは生成速度の速さとLoRA対応で選ばれ、Wrapper版の一貫性が高い（彩度安定）。
Wan2.1 (wan)
- 概要: Wan2.1は動画生成のベースとしてLoRA（例: パイ舐めLoRA, VACE）との組み合わせが多く、規制（体液禁止）による削除やWan2.2への移行が話題。大企業製のためエロ対応が御法度だが、実績評価が高い。学習元の35秒正規化が生成制限を生む。
- 選ばれている理由: 動画延長の便利さからVACEが選ばれ、Wan2.2ベースの拡張性を求める（LoRAの効きが強く、動きの自然さ）。二次元生成のレベルが高いため、エロ対応で主力（例: 「WANの実績を見るとつい期待しちゃう」）。ただし、規制やメモリ消費で選びにくい側面あり。Wan2.2との比較で、2.1のLoRA互換性が動きの柔軟性を確保。
FramePack
- 概要: FramePackはi2i差分生成や逆再生機能が言及され、EasyWan22とのテスト例あり。学習時のlearning_rate調整で再学習に活用。
- 選ばれている理由: i2i差分生成の先駆けとして機能的（逆再生が便利で、プロンプトベースのテストに適する）。覚えの悪さを改善するための学習設定が効果的（例: 「FramePack学習したときと同じく上げて再学習」）。
結論と洞察
このレポートから、生成AIのトレンドは静止画の停滞から動画・NSFW対応へのシフトが顕著で、Wanシリーズがその象徴です。選定理由の多くは「エロ対応の良さ」「安定性・一貫性」「自然言語/LoRAの柔軟性」に集中し、資金不足や規制が障壁となっています。FLUX/HiDreamのような新モデルは期待値が高いものの、実用化待ちの状態です。将来的には、動画機能の進化（NAIの動画対応など）がさらに流行を加速させる可能性があります。もし特定のモデルに焦点を当てた詳細分析や追加ログの提供が必要でしたら、さらなる質問をお待ちしています。