5chSummary

以下は、提供された5chのログから、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（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）に関する言及を対象とします。
• 直接的な言及や文脈から関連する部分を抽出。モデル名が明示的に出てこない場合でも、ログの文脈から該当モデルを指していると判断できるものを含めます。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 速度、品質、互換性など）が述べられている場合、それを明記します。
• 抽出はログの投稿番号順に整理し、重複を避けつつ関連する文脈を簡潔にまとめます。該当なしのモデルは「該当なし」と記載。
• 抽出対象外の話題（例: 他のモデルや一般的なツールの話）は除外。

抽出結果

NovelAI v4/v3 (NAI)

• 投稿89: 「なんか昨日ぐらいからこの時間のNAIちゃん重いな」
  • 理由: なし（重いという不満の言及のみ。NAIのサーバー負荷に関する話題）。

Pony

• 該当なし（ログ全体でPonyの言及なし）。

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

• 該当なし（ログ全体でillustrious関連の言及なし）。

Noobai

• 該当なし（ログ全体でNoobaiの言及なし）。

FLUX / HiDream

• 該当なし（ログ全体でFLUXやHiDreamの言及なし）。

Wan 2.1/2.2 (wan)

• Wan関連の言及が非常に多く、ログの中心的な話題。主にWan 2.1/2.2のワークフロー、生成速度、互換性、LoRAの適用、問題解決などが議論されている。選ばれている理由として、動画生成の安定性（顔の維持）、高速化、NSFW対応の柔軟性などが挙げられる。
• 投稿7: 「wanやってみたい けどcomfyuiたいへん easywan 22はこちら ps://github.com/Zuntan03/EasyWan22」
  • 理由: ComfyUIの構築が大変なので、EasyWan22（Wan 2.2対応の簡易版）を推奨（構築のしやすさ）。
• 投稿13: 「wan2.2 動画ベンチ　　モデル違うので少し注意」
  • 理由: 動画ベンチマークの共有。モデル違いに注意（互換性や性能比較のため）。
• 投稿28: 「»22 お、AMDですか。余力あったらwan2.2環境構築して欲しい。　でvae をtiledでやってGPUでいけるかみてもらえると嬉しいです。」
  • 理由: AMD環境でのWan 2.2構築とVAEのTiled設定を検証依頼（GPU互換性と性能確認のため）。
• 投稿30: 「»28 wanは明日チャレンジ予定や、結果はどうあれ報告するで」
  • 理由: Wan（おそらく2.2）の環境構築チャレンジを予定（検証目的）。
• 投稿35: 「前スレに話題にあったwan2.1のlightx2vT2Vのv2をzuntanニキワークフローで使うとなんか線がブレてる動画が出来てしまう。 非lightningのQ3_K_Mでlora強度1:1もしくは3:1でもあかんかった。 どこ弄ればええんやろか」
  • 理由: Wan 2.1のLightning版（lightx2vT2V v2）を使用中だが、線がブレる問題。非Lightning版（Q3_K_M）とLoRA強度調整を試すが失敗（動画品質の安定性を求めるため選ばれているが、ブレ問題が発生）。
• 投稿38: 「ワイもやけど最新のeasywanのWF使うとなんかガビッガビになるよな いろいろ見直して多少は軽減できたけど完全には無くせんわ 本家が高速化ベイク済のお手製ggufに切り替えてるからか？」
  • 理由: EasyWan（Wan 2.x対応）の最新ワークフローでガビガビになる問題。本家gguf（高速化ベイク済み）に切り替えると改善？（高速化と品質のバランスを理由に選ばれている）。
• 投稿42: 「AI動画サービスだとたいてい顔が別人になってしまうのにwanは極力維持してくれるのがすごい」
  • 理由: Wanが顔の維持に優れている（他のAI動画サービスより安定性が高いため選ばれている）。
• 投稿53: 「zuntanニキワークフロー前のやつにwan2.1 lightx2vT2V v2入れたらブレなくなった。 化石PCやと検証にも1トライ7分とかやからしんどいで」
  • 理由: Wan 2.1のLightning版（lightx2vT2V v2）を古いワークフローに組み込むとブレが解消。古いPCでも検証可能だが時間かかる（低スペックPCでの安定性を理由に選ばれている）。
• 投稿91-93: 「ちょっとモデルごとの検証してみたので貼らせていただくで ワークフローはeasywanのI2Vほぼそのまま … Wan2.2-Lightning_I2V A14B 4steps 以下それぞれのステップでの最大近傍の使用量 … Q3/Q6/Q8/fp8_scaledのGPU/メモリ使用量と生成時間の比較」
  • 理由: Wan 2.2-Lightning_I2Vの量子化モデル（Q3/Q6/Q8/fp8_scaled）を検証。生成速度に大差なく、VRAM16GB+メモリ64GBでfp8まで可能（リソース効率と速度のバランスが良いため選ばれている。fp16は無理）。
• 投稿114: 「faceless maleってwanやと何が適切なんやろ？ 目が無い、表情が無いとかをTranslateInputに入れてるけどあんま効いてる気がせんのよな」
  • 理由: Wanでのfaceless maleプロンプトの適切な扱いを議論（プロンプトの柔軟性が高いため選ばれているが、特定の表現で効きが悪い）。
• 投稿131: 「わいもやかもちベンチマーク見て5080で色々試してたんだけど、 BlockToSwap変えてVRAM消費は増えてるのに、生成時間がほとんど変わってないことに今更気づいた。 変える前後ともGPUのpowerlimitかかってるから挙動としては正しいんだが、 wan2.1の時の感覚で適当に変えて早くなった気でいたわ。」
  • 理由: Wan 2.2（文脈から推測）と2.1のベンチマーク比較。BlockToSwap調整でVRAM増だが生成時間変わらず（2.1の感覚で高速化を期待して選ばれている）。
• 投稿161: 「EasyWan22のぶっかけプリセット使ったら毎回口から○○吐いてぶっかけるんだけど何が悪いんやろか」
  • 理由: EasyWan22（Wan 2.2対応）のプリセット使用で問題発生（NSFWプリセットの柔軟性を理由に選ばれているが、挙動のバグ？）。
• 投稿164: 「EasyWan22で服脱がすとぴょんぴょん体揺らすのをやめさせたいけどどうすればええんやろ」
  • 理由: EasyWan22での脱衣モーションで体揺れ問題（動画モーションの制御性を求めるため選ばれている）。
• 投稿181: 「・スタート画像がピョンピョンしそうな感じになってる場合はスタート画像を変えてみる ・Enable LocalExtendCNでのプロンプト補間でピョンピョン要素が入ってるか確認する ・General NSFWをONにしておくと「おっぱい出たら揺らさなきゃ…」という要素があるので必要ないならばOFFにする というかテストのために試したけど、シャツ着た女の子の画像をスタートにして 「少女がシャツを脱ぐアニメーション。」＋Enable LocalExtendCN で、ちゃんと脱ぐの恐ろしいよな、脱ぎLoRAなしでちゃんとシャツを認識して脱ぐっていう(なお開始画像に写ってない乳首問題)」
  • 理由: Wan（EasyWan22文脈）で体揺れ問題の解決策。脱ぎモーションがLoRAなしで自然に認識（自然言語プロンプトの柔軟性と認識精度が高いため選ばれている）。
• 投稿185: 「TranslateInput / Enable Google TranslateCn / Enable LocalRewriteCn で少女がシャツを脱ぐアニメーション と入れたらなぜか中国語プロンプトが公園でボールとたわむれる少年になってしまった 翻訳ノードの挙動よく分からなくて怖い LocalRewrite は Lora とセットなんかな？」
  • 理由: Wanでの翻訳ノード使用で誤訳問題（多言語対応の柔軟性を求めるが、挙動が不安定）。
• 投稿187: 「Easywan22で脱がしの話やけど、リアル系はどうしたらいいんや NsfwFastの時はLoRA無しで下着突破してくれてたんやが今回はそのままでは無理 wan2.1のLoRAも効きが悪くておっぱい出すのも苦労してる……」
  • 理由: EasyWan22（Wan 2.2）でリアル系脱衣が難しい。Wan 2.1のLoRA効きが悪い（NSFW対応の柔軟性を求めるが、リアル系で苦戦）。
• 投稿214: 「2.1にそういうLoRAあったよ 自分で脱ぐのと脱がされるの2種 2.2でちゃんと動いたのを確認しとる」
  • 理由: Wan 2.1の脱衣LoRAを2.2で使用可能（互換性が高く、モーションの安定性のため選ばれている）。
• 投稿216: 「ripherclothesやらmultisceneやら試したんやがhighに重み3.0で外人化上等で適用しても抵抗されてブラを取らん なんか根本的なところで間違ってるんやろか……」
  • 理由: Wan 2.2でのLoRA適用で脱衣抵抗問題（LoRAの効きを調整してNSFW生成を求める）。
• 投稿225: 「現状まだ2.1ほどの安定感は2.2のぶっかけLoRAにはない 姫騎士ニキが新LoRA作ってくれる予定もあるらしいから ただ姫騎士ニキを応援や」
  • 理由: Wan 2.2のぶっかけLoRAは2.1ほど安定しない。新LoRA期待（安定性が高い2.1を基準に、2.2の改善を待つ）。
• 投稿232: 「猫箱の調子悪いのでlitterで ペニス引き抜きシチュLoRA（モザ入れないとチンポ形状微妙）  »225 色々作って経験値貯めてからリベンジやから結構後になるで あまり期待しないでおいてくれな」
  • 理由: Wan（文脈から2.2）向けLoRA作成中。形状問題あり（NSFWシチュの精度向上のため）。
• 投稿233: 「了解やで　当面は2.2で出るときはそのまま、 アカンときは2.1切りかえでがんばるで」
  • 理由: Wan 2.2と2.1の切り替え運用（2.2のポテンシャルを活かしつつ、安定しない場合は2.1に戻す）。

FramePack

• 該当なし（ログ全体でFramePackの言及なし）。

まとめと考察

• Wan 2.1/2.2がログの大部分を占め、主に動画生成の安定性（顔維持、モーション制御）、高速化（Lightning版）、NSFW対応の柔軟性、リソース効率が選ばれている理由として挙げられています。EasyWan22のような簡易ツールが構築のしやすさを理由に人気。
• 他のモデルはNovelAIの1件のみで、ほとんど言及なし。ログ全体がWan中心の議論のためです。
• 抽出が不十分と感じる場合、追加のログや詳細な文脈を教えてください。

—以下は、提供された5chログから抽出された生成AIの「モデル」に関する話題のまとめです。抽出の基準は以下の通りです：

• 生成AIのモデル（主に画像/動画生成関連のもの）を対象とし、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。
• ログ全体を精査し、モデル名が明示的に言及され、話題として扱われている部分を抽出。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（利点、欠点、用途など）が述べられている場合、それを強調して抽出。
• 抽出はログの番号を参考にし、重複を避けつつ、関連する文脈を簡潔にまとめた。LoRA（例: General NSFW）もモデル関連として扱うが、除外リストに該当しないもののみ。
• 抽出対象が少なかったため、すべてをリストアップ。主にQwen-Image関連が目立つ（ログ後半で新モデルとして話題に上っている）。

抽出されたモデルと話題の詳細

1. Qwen-Image (QWEN-image, Qwen-image-Q8_0.gguf, Q4_K_M.gguf など量子化バージョン)
   • 関連ログ: 202, 203, 206, 208, 210, 227, 231, 234, 235, 238, 239, 240, 241.
   • 話題の概要: 新しい画像生成モデルとして注目されており、自然言語プロンプト（例: 日本語や英語の詳細な記述）で柔軟に生成可能。量子化バージョン（Q8_0, Q4_K_Mなど）や高速化LoRA（Lightning-4steps/8steps）が紹介され、生成速度が速い点が評価されている。NSFW（エロ）チューニングが期待されており、次の覇権モデル候補として語られている。背景生成のクオリティが高いが、キャラのクオリティが下がる場合もある。アーティストLoRAとの組み合わせもテストされている。
   • 選ばれている理由:
     • 自然言語入力の柔軟さ（例: 複数のキャラの位置指定や背景指示が可能で、1枚の出力で複雑なシーンを生成できる）。
     • 生成速度の速さ（例: RTX5090環境で高速化LoRA使用時14-20秒、RTX5070Tiで35-55秒）。普段使いに適し、詳細設定でメタデータが残るため便利。
     • NSFW対応の期待値が高く、エロ画像生成で実用的（背景美術を重視しない場合、高速化でデメリットなし）。学習環境としてVRAM16GB以内でLoRA学習可能かも、と推測されている。
     • 欠点: 背景メインにするとキャラクオリティが低下するAIあるあるが残る。量子化を落とすと塗りが影響を受ける可能性。
   • その他: ComfyUIとの連携で下絵生成→i2iが可能だが、VAEの互換性に注意が必要（エラー回避のため既存モデルのVAE使用）。
2. SDXL (Stable Diffusion XL)
   • 関連ログ: 223.
   • 話題の概要: 次世代モデルが自然言語プロンプトで自作キャラLoRAを認識できない場合、SDXLが天下を維持する可能性が議論されている。
   • 選ばれている理由:
     • 位置指定やキャラ指定の安定性が高く、自然言語プロンプトでの柔軟性が不足する新モデル（例: Qwen系）に対して優位。天下のままになる理由として、キャラLoRAの名前認識と自然言語対応のバランスが良い点が挙げられている。
     • 欠点: 新モデルが位置/キャラ指定をネイティブ対応しない限り優位だが、天下維持は条件付き。
3. General NSFW (LoRAとして言及)
   • 関連ログ: 153, 172, 181.
   • 話題の概要: NSFW（エロ）生成向けのLoRAとして汎用性が高いと評価。過去画像をフォルダに入れて生成すると大量にエロ画像が出力される。体位特化LoRAと組み合わせると失敗率が減る。
   • 選ばれている理由:
     • 汎用っぷりがエグく、極力顔を維持しつつエロ生成が可能。失敗を減らしたい動画生成で特に有効（1回の生成時間が長いため）。おっぱい揺れなどの要素をON/OFFで制御可能。
     • 欠点: 特定のモーション（例: ピョンピョン体揺れ）を引き起こす場合があるが、プロンプト調整で回避可能。
4. マージモデル (自作モデル)
   • 関連ログ: 162, 87.
   • 話題の概要: ユーザーが作成したマージモデル（複数のモデルを統合したもの）で、良い絵柄が出ると評価されている。
   • 選ばれている理由:
     • 自作のため好みの絵柄（例: エロいリアル系や特定スタイル）にカスタマイズ可能。ログでは「いい絵柄」と好評。
5. ChatGPT5 (thinking機能)
   • 関連ログ: 115, 167.
   • 話題の概要: テキスト生成AIとして、安くthinking機能を使うサービスを尋ねる話題。ComfyUIの相談でJSONファイルを生成してくれるが、機能しない場合もある。
   • 選ばれている理由:
     • ComfyUIのワークフロー相談に便利（JSON提供で目的の動作を実現）。エロプロンプト作成が捗る。
     • 欠点: 生成したJSONが謎のノード群になり機能しない場合あり、手動調整が必要。安く使うサービスとして議論されているが、具体的な回答なし。

追加の考察

• 全体の傾向: ログの多くがWan関連（除外）で占められているため、抽出対象は少なめ。特にQwen-Imageが新モデルとして熱く語られており、生成速度と自然言語対応が選ばれる主な理由。NSFW用途での期待が高い。
• 除外理由の確認: 除外リストのモデル（例: Wan, NAI）は頻出だが、指定通り除外。除外モデルが選ばれている理由（例: Wanの生成速度や安定性）はログに散見されるが、タスク指示により抽出せず。
• 不明点: 抽出対象が不明瞭な場合（例: LoRAがモデルか？）は、文脈から画像生成関連として扱いました。もし追加のログや уточненияが必要なら、教えてください。