5chSummary

以下は、提供された5chのログ（437〜637）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：

• 指定されたモデルに限定：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, Wan 2.1,2.2 (wan), FramePack。
• ログ内でこれらのモデル名（または略称）が言及された部分を抽出。
• 特に、モデルが選ばれている理由（例: 性能、使いやすさ、特定の機能など）が明記されている場合、それを強調して抽出。
• 抽出はモデルごとにまとめ、関連するレス番号と内容を引用・要約。重複や文脈の似たものは統合して簡潔に。
• ログ内で言及がなかったモデル（例: NovelAI, Pony, illustrious, Noobai, FLUX, HiDream, FramePack）は「言及なし」と記載。

抽出の結果、ログの大部分がWan 2.1/2.2（特に2.2）に関する話題で占められており、他の指定モデルはほとんど言及されていませんでした。理由として挙げられている点は、Wan 2.2のプロンプト追従性、動画生成の柔軟さ、楽しさなどが主です。

Wan 2.1, 2.2 (wan)

ログの中心的な話題で、動画生成（特にEasyWan2.2）の使用例、プロンプトの工夫、性能比較、環境構築などが多数。選ばれている理由として、プロンプトの柔軟性（指示が通る楽しさ）、動画生成のクオリティ向上、ループ動画の作成しやすさ、速度・メモリ効率などが挙げられている。

• 439: EasyWan2.2でレオタードを少し脱がせておっぱいを揉む動画の生成について。理由: 動画生成の打率が高いが、動作を分ける必要があり、プロンプト追従性が課題（例: 「脱がせる」と「おっぱいを揉む」を分離）。
• 448: WAN2.2はスタート画像が強烈な方向性指示をするため、プロンプトが効きにくい。理由: 高速化されているため、初期画像の影響が強く、動作を細かく制御できる（例: レオタードを脱がして手を離すまで描ききる）。
• 454: Wan2.1の時、背景を動かすプロンプトを追加したら確実に動いた。理由: 高速化LoRAを使って背景制御が可能。
• 455: WAN2.2で最初と終わりのフレームが完全一致するFLF2V動画を指示するとグイグイ動く。理由: プロンプトの指示が通るのが怖いほど優秀（例: ループ動画の制御）。
• 458: wanが楽しすぎて5090ポチッた。理由: 楽しさ（動画生成の魅力）がグラボ購入の動機。
• 460: アプスケ無し長辺1280の動画が出せたら元の環境に戻れなくなる。理由: 高解像度動画生成のクオリティが高い。
• 467: easywanテンプレで1280x736 i2v動画生成（171秒初回、115秒2回目）。理由: VRAM/RAM消費が効率的で高解像度が可能。
• 471: RiJのFF9を見ながらEasyWan22の勉強。理由: 動画生成の学習に適したモデル。
• 476: EasyWan2.2で脱がせ動画生成（6秒で2動作）。理由: ガチャが必要だが、動作を分けることでプロンプト追従性が向上。
• 479: EasyWan22で5秒を超えるとプロンプト追従性が下がるが、繰り返し動作は長時間生成可能。理由: 標準35フレームの構成が最適（例: 脱がせパート35秒、揉みパート68秒）。
• 487: WAN2.2で960が限界（メモリ64GB）。理由: 高解像度生成にメモリが必要だが、限界まで対応。
• 488: 1280p動画生成で2時間かかる（高速化厳しい）。理由: 高解像度だが時間かかるため、テンプレ使用が推奨。
• 548: 2.2はあいわゆる一つのスタンダート。理由: 標準的な優秀さ（動画生成の基準モデル）。
• 550〜563, 566〜570, 573, 576, 579, 580, 583, 586, 590〜594, 596, 600: Wan 2.2のベンチマーク比較（例: 5090で高速、VRAM/メモリ効率）。理由: 速度とクオリティが高く、グラボ性能との相性が良い（例: 5090でQ8モデルがVRAMに収まり、BlockToSwapで効率化。メインメモリ64GB以上で有利。口パク現象が抑えられる）。
• 566: Wan2.2で480x832 81フレーム生成（600秒高速化なし、120秒Lightning）。理由: 速度最適化（BlockToSwap, step数, sampler変更）で効率的。
• 572: wan2.2で断面図ックスLoRA使用。理由: 連動性が高く、high/low側で動きと細部を分離可能（例: highで大まかな動き、lowで表情変化）。
• 578: high/lowのLoRA分離。理由: highでモーション学習、lowで細部（表情変化）が高精度。
• 583: wan2.1のLoRAでもlow側で十分。理由: high側の重要性が高く、精度向上（腸壁の動き、ぶっかけ表現）。
• 592: ワンニャン（Wan）のワークフロー使用。理由: 自環境で動画生成に特化し、読み込みやすい。
• 594: Wan2.2で736x960生成（155〜160秒）。理由: PL70%で効率的。
• 632: wan2.2みたいに新技術で激変。理由: 導入のしやすさと技術革新が魅力。
• 637: Wan2.2が悪いんや何やこの魔法。理由: 魔法のような優秀さ（動画生成の革新）。

NovelAI v4もしくはv3 (NAI)

• 言及なし。

Pony

• 言及なし。

illustrious 0.1,1.0,1.1,2,3,3.5vpred (イラストリアス, リアス,ill)

• 言及なし。

Noobai

• 言及なし。

FLUX

• 言及なし。

HiDream

• 言及なし。

FramePack

• 言及なし。

全体のまとめと洞察

• Wan 2.1/2.2（特に2.2）が圧倒的に話題の中心で、動画生成の柔軟性・プロンプト追従性・速度効率が選ばれる主な理由。グラボ（例: 5090）との相性やLoRAの活用でさらに強化される点が強調されている。
• 他の指定モデルはログ内で一切言及されず、話題がWan中心に偏っている。これはログの文脈が動画生成ツールの議論に特化しているためと思われる。
• もし追加のログや уточненияが必要であれば、教えてください。

—以下は、提供されたログ（437〜637）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：

• 生成AIのモデル（ベースモデル、マージモデル、LoRA、ControlNetモジュールなど）を指す言及を対象としました。
• 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、Wan 2.1/2.2 (wan)、FramePack）に該当するものは除外しました。これらのモデルが登場しても抽出対象外とし、関連する文脈も含めません。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、特徴、好みなど）が明示されている場合、それを抽出して記載しました。
• ログ全体を精査し、重複や文脈の薄い言及はまとめ、明確に整理しました。抽出はログのレス番号を基に引用形式で示します。
• 抽出対象が少なかったため、簡潔にまとめています。抽出できなかった理由: ログの多くがWan関連（除外対象）やグラボ/ツールの議論に偏っていたため。

抽出されたモデル関連話題

1. songmix
   • 関連レス: 440
   • 内容: 「昔からマスク付きでi2iをした場合にマスク外の色味が変わるmodel（例えばsongmix）と色味が変わらないmodel（例えばhakushiMix）があるのは昔からだけど、けっきょくこっちは色味が変わるmodelは別のを使うしか解決方法はなかったのかね？」
   • 選ばれている理由: マスク付きimg2img (i2i) でマスク外の色味が変わる例として挙げられている。解決策として、色味が変わるモデルを避け別のモデルを使うしかないと指摘されている（問題点としての言及）。
2. hakushiMix
   • 関連レス: 440
   • 内容: 上記と同じ文脈。
   • 選ばれている理由: マスク付きimg2img (i2i) でマスク外の色味が変わらない例として挙げられている。色味が変わらない安定した性能が好ましい点として、songmixとの比較で言及されている。
3. chroma v50
   • 関連レス: 534
   • 内容: 「chromaがv50で作者曰く「Final version?」という事らしいけど こっからエロありのファインチューニングで化けてくれないかな」
   • 選ばれている理由: 作者が「Final version?」と述べているバージョンを基に、エロコンテンツ向けのファインチューニングを期待する言及。潜在的な改善（「化ける」）を望む理由として、エロ用途での活用可能性が挙げられている。
4. ControlNetのCanny (およびバリエーション: RealisticLineart, CannyEdge)
   • 関連レス: 514
   • 内容: 「ControlNetのCannyとか色々調べてみたんやけど種類豊富やな Cannyだけでも種類豊富やな ワイの好みとしてはRealisticLineartとCannyEdgeやな」
   • 選ばれている理由: ControlNetのCanny関連モジュールが種類豊富で、好みとしてRealisticLineartとCannyEdgeが挙げられている。理由は個人の好み（ワイの好み）で、リアル志向やエッジ検出の精度が高い点が選定のポイントと思われる。

追加の考察

• これらの抽出は、ログ内で除外対象外のモデルが直接的に議論されている部分に限定しました。グラボのベンチマーク（例: 550）やLoRAの一般論（例: 572の断面図ックスLoRA）はモデル名が除外対象や不明瞭だったため除外。
• もし抽出の基準（例: ControlNetをモデルとして扱うか）について不明瞭な点があれば、追加のログや詳細を教えてください。より正確に調整します。