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なんJ AI画像生成スレッド統合レポート: WanVideo 2.2を中心とした動画生成議論

このレポートは、提供された5つのパート（投稿4〜999までの連続したなんJ(5ch)掲示板ログ）を基に生成したものです。各パートの重複内容（例: ハードウェアのメモリ増設議論、Wan2.2のプロンプトTips、LoRA共有の繰り返し）を削除し、トピックごとに統合・整理して読みやすくまとめました。ログ全体の主なテーマは、AI動画生成ツール「WanVideo 2.2」（以下、Wan2.2）を中心とした技術共有、ハードウェア最適化、NSFW（エロ）コンテンツ生成のTips、トラブルシューティングです。コミュニティは協力的な雰囲気で、初心者向けアドバイスから上級者の実験まで多岐にわたり、Wan2.2のリリースによる新規参入増加が目立ちます。一方で、倫理的注意（モザイク処理、反AI勢力）やハードウェアの限界が指摘されています。

注記:

• waiはIllustriousの派生モデルであり、wanvideoとは関係ありません（ログ内で関連言及なし）。
• AniSora v2への言及はログ全体で確認できませんでした。したがって、独立した項目は作成していません。

レポートは以下のセクションに分け、ログの主要ポイントを時系列やトピック順に抽出・統合しています。抽出プロセス: (1) 各パートの重複を特定（例: メモリ増設の複数議論を1つにまとめる）、(2) 全体の流れを尊重しつつ、ステップバイステップの議論を整理、(3) 実践的な洞察を追加。

1. 全体概要と傾向

• ログの規模と流れ: 投稿4〜999（約1000レス）。前半（4〜436）はWan2.2の導入と基本Tipsが中心で、中盤（437〜838）は動画生成の詳細テクニック（ループ、プロンプト工夫）とハードウェアベンチマークが活発。後半（839〜999）はComfyUIの操作性改善とWan2.2のアップデートが話題。全体として、Wan2.2の進化（プロンプト追従性、LoRA対応）がコミュニティを活性化させ、NSFW動画生成の実践知が蓄積されています。新規増加によるスレ勢い（夏休みキッズ流入懸念）が見られ、協力的な共有（zuntanニキ、kijai氏への感謝）が目立ちます。
• 主なツール: Wan2.2（EasyWan22含む）、ComfyUI。比較対象としてKling2.1、Qwen Image、Flux、Illustriousなどが散見。
• NSFW傾向: エロ生成（射精シーン、中出し、ぶっかけ、パイズリ、アナルなど）が多く、LoRA活用が鍵。プロンプトの自然言語性が評価されています。
• コミュニティ雰囲気: 技術検証を楽しむ「天上人」的な議論。ユーモア混じりの失敗談（破綻、色ずれ）と感謝の連鎖が特徴。規制議論（モザイク必須、ディープフェイク犯罪性）も浮上。
• トレンド分析: Wan2.2の高速化と動画つなぎがゲームチェンジャーだが、飽きるユーザーも増加。次世代モデル（Qwen、Lumina）への移行期待が高く、ハードウェア進化（VRAM大容量化）が鍵。

2. ツール導入と基本使い方

Wan2.2の導入からプロンプトTips、ワークフロー調整まで、初心者向け共有が豊富。EasyWan22のGitHubリンクと使い方記事が起点となり、更新頻度が高い。

• 導入と環境構築: EasyWan22の共有（GitHubリンク、記事）とRTX3060での成功例。低スペック向けWIP版推奨、仮想メモリ回避のための設定調整（サイズ・秒数削減、5Bモデル使用）。ComfyUIのテンプレート比較（FLF2V vs. カスタム）、ControlNet適用Tips。初心者向けにステップバイステップのワークフロー共有（zuntanニキの貢献大）。
• プロンプトTips: NSFWでは「Animation of a girl having sex.」のような自然言語プロンプトとLoRA組み合わせが効果的。トリガーワード（nsfwsks, penis goes in and out of vagina）の検証、口パク抑制のためのネガティブプロンプト（”closed mouth”追加）。人物個別制御（左右別指示）、中国語/英語の言語影響（中国語でアニメ風、英語でリアル）。ChatGPTでテンプレート生成（Subject/Scene/Action/Camera）。公式ガイド推奨。
• ワークフロー関連: ループ動画生成時の色変化問題解決（Color Matchノード追加、高速化LoRAオフ）。Lightning版の動き少なさ注意、複数LoRA接続方法。動画つなぎ（End Frameを次のStartに、4xUp Frameで64fps）。透明動画作成（グリーンバック、DaVinci Resolveで合成）。サンプラー拡張と音声関連も触れられる。
• 洞察: Wan2.2のプロンプト追従性が高く、ガチャ（試行錯誤）で成功率向上。高速化LoRAのオン/オフで速度 vs. 品質のトレードオフ（オフで実写寄り）。操作性不満（ComfyUIのドラッグ移動）に対し、スペースキー/中ボタンドラッグなどのTipsが共有され、初心者救済に寄与。

3. ハードウェアスペックと最適化

メモリ増設とGPU性能がボトルネックとして繰り返し議論。ベンチマーク共有が活発で、低スペック対応策も統合。

• メモリ・VRAM: DDR4値上がりによる増設推奨（32GB×2から128GB）。仮想メモリ（ページファイル）のSSD負荷懸念（15-20GB/本の書き込み、寿命計算）。ブロックスワップ調整でVRAM12GB+RAM32GB可能だが、96GB以上理想。RAM漏れ対策（Wiztreeツール）。
• GPU関連: RTX3060/4070Ti/4090/5090の運用例。5090の購入推奨と燃焼リスク（コネクタ/電力制限）。Radeon（RX 7900 XTX）の構築苦労と最適化待ち。Torch Compileのメモリ負荷調整、force_offloadオフで効率化。生成中のGPU100%使用は標準。AMD勢の言及あり。
• 低スペック対応: 5Bモデル/サイズ削減、GGUF量子化でVRAM節約。SSD速度向上、バルク品メモリの是非。生成時間例: 5090で1280x736動画115秒、3060で2分以内。
• 将来展望: VRAM4TB/メインメモリ1TB時代予測。GPUレンタルサービス可能性。メモリ階層化（VRAM + DDR/LPDDR5X）の提案。
• 洞察: 高スペック投資（4090の売却益で黒字）が安上がりとの声。ストレージ6TB必要（600本生成で）。RadeonはAI最適化不足で非推奨。

4. LoRAとNSFW生成のTips

NSFW特化LoRAの共有と生成難易度が中心。学習関連の議論を統合。

• LoRA活用例: WAN General NSFW LoRAのトリガーワード。中出し/アナル中出し/ぶっかけ/フィギュア/パイズリLoRAの共有・調整Tips（量指定、結合部前面）。姫騎士ニキのアナルLoRA学習中。断面図LoRAの高low調整。複数LoRA接続と同時学習テスト。
• 生成の難易度: 射精/挿入/アナル/膣区別がハードル高く、チンコ位置エラー多発。プロンプトで「少量の液体」指定や自然言語使用。実写 vs. エロの差。フェラ/顔射/脱衣/スカート捲りのコツ（動作分け、5秒以内ガチャ）。舐め動作タグ（licking penis）。
• 学習関連: 動画LoRAのVRAM50GB以上要求。実写人物LoRAの教師画像枚数質問（未解決）。2.1→2.2移行時の互換性。
• 洞察: NSFW生成はプロンプトとLoRAの組み合わせで安定。学習コスト高く、素材増加で精度向上。エロ描写の安定性（隠れた部分、口パク）が課題。

5. 生成例共有とコミュニティ注意点

動画リンクとプロンプト例の共有を統合。コミュニティの倫理・ルール議論もまとめる。

• 生成例: カメラワーク/フィギュア動画/人物制御/漫画コマ間動画/脱衣・射精・ぶっかけ例。夏テーマ/ループ生成プロンプト集。透明動画合成（クロマキー）。諺動画/レース/ちびキャラなど。
• コミュニティ: Wan2.2リリースで人口増加（新規/夏休みキッズ）。ChatGPTによるまとめ共有。モザイク必須と反AI監視警告。ディープフェイクの犯罪性。AI嫌悪の雑談（Xのオタク層）。
• その他: 口パクLoRA、ControlNet比較、ビジネス英単語ジョーク、シンギュラリティ論。
• 洞察: 共有動画が議論を活性化。ルール無視リスク増加でコミュニティ成熟が課題。

6. 次世代モデルと移行議論

後半の議論を統合。Wan2.2の限界と代替モデルの可能性。

• モデル比較: Wan2.2 vs. Kling2.1（可愛さ/呼吸感でKling優位）。Qwen Image（エロ不可）。Flux/HiDream/Luminaのポテンシャル（自然言語理解、複数キャラ描き分け）。NAIの強み。
• 移行障壁: 学習コスト/ライセンス/エロ対応。求められる機能: 漫画生成、WebUIのような簡単ツール。
• 洞察: Wan2.2が基盤だが、次世代移行でエロLoRA環境整備が必要。Illustriousの話題減少（二次エロ基盤として潜在需要）。

結論と洞察

このログはWan2.2の進化がNSFW動画生成を革新し、ハードウェア最適化とLoRA開発が中心の活発な内容です。初心者Tipsの共有がバランスよく、コミュニティの協力性が強み。一方で、新規増加による倫理リスクとツールの複雑さが課題。将来的には次世代モデル（Qwen/Lumina）への移行とVRAM大容量化が期待され、プロンプトの自然言語化がトレンド。初心者推奨: EasyWan22から始め、公式WFとガチャを活用。ハードウェア投資前にスペック確認を。詳細相談があれば、具体的なトピックを指定してください。