5chSummary

以下は、提供された5chログ（レス番号243〜448）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結果です。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, Wan 2.1,2.2 (wan), FramePack
• 抽出対象：これらのモデル名（またはエイリアス）が直接言及されている箇所。関連する文脈（例: 比較、問題点、使い方）も含めて抽出。
• 特に注力：モデルが選ばれている理由（例: 速度、品質、エロ対応、プロンプト解釈の良さなど）が明記されている場合、それを強調して抽出。
• 形式：レス番号ごとにまとめ、関連部分を引用・要約。指定モデル以外の話題（例: Qwenの詳細な議論）は除外（ただし、指定モデルとの比較で言及される場合のみ含む）。
• 全体の傾向：ログの大部分がWan 2.1/2.2関連で占められており、次いでIllustrious (リアス)とPony、FLUX/HiDreamの比較言及。NovelAI、Noobaiは一切言及なし。FramePackは1件のみ。

Wan 2.1, 2.2 (wan)

ログの中心話題。動画生成（特にエロ動画）、プロンプト解釈、GGUF版の効率性、LoRA対応などが頻出。選ばれている理由として、動画の品質向上、エロ対応の柔軟さ、自然言語処理の良さ、速度・効率（特に低VRAM環境）が挙げられる。

• 243: Wan2.2を使って動画生成（ループ動画、エンドフレームからスタートに繋げる）。Vace flf2vで色が変わる問題を指摘。「モデル自体が違うからどうしようもないですかね」→ モデル差による色変化の限界を議論。
• 244: easywanフロー（Wan関連）でsigma指定のエラー。外しても大丈夫か？ → ワークフローの安定性に関する質問。
• 253,258,259: WanVideoNAGの繋ぎ方（positive/negative conditioning）。公式テンプレに基づくイメージでNAGを使う方法を共有。
• 266: Qwen imageからdetailer経由でWAN22に持っていくワークフロー。「WANは「視点人物の男の両手」じゃなくて「浮いてる両手」って指示しないと意図とは違う形になっちゃったけど」→ Wan2.2のプロンプト解釈の癖を指摘。理由: 共通プロンプトで動かせる点が大きい（使いやすさ）。
• 267,268,279,280,281,287: easywan22で生成エラーのトラブルシューティング（’NoneType’ object has no attribute ‘lower’）。モデルのパスやファイル名（22 vs 2.2）の違い、ダウンロード不足が原因か。手動でモデル指定を推奨。
• 289: Wan2.2のt2vモデル(gguf Q8)を使ってt2i。「qwen imageより…同じ自然言語でプロンプトも作れるしqwen imageのgguf Q4使うより早いし綺麗だぞ」→ VRAM12GB環境で選ばれる理由: 自然言語対応、速度、品質がQwenより優位。
• 291: EasyWan22でパンチラ/ハミケツ生成。尻系単語で勝手に脱ぐ問題を指摘。
• 296: WAN2.2でエフェクト指定（液体のように溶けるとか雷が体を這う）。「END画像指定して複数動画繋ぐやり方で作っとる」→ 理由: エフェクトがその通りに出て楽しい、良い結果が出る。
• 299,302: Wan2.2のt2vモデル(gguf Q8)は素でエロ出せるか？ 「三次は出せないこともないけど、性器の形状はおかしいし、動きもぎこちないので、Lora併用した方が無難。画像自体はリアルなんだけどね。二次も同じ感じ。」→ 理由: エロ対応可能だがLoRA併用推奨（品質向上のため）。
• 307: wan t2iで同じ構図生成。「絵はqwenの方がええな」→ WanとQwen比較で、Wanの絵柄が劣るが自然言語対応を評価（英語力不要）。
• 310: wan環境にqwenを入れるか迷う。→ Wanを基盤に他のモデルを統合する文脈。
• 330: wan2.2でケツ指定の生成問題（脱ぐ、遠目になる）。SFWバリアで下着/競泳水着に舵を切る。
• 339: easyWan環境のgguf不使用でqwenを試すが、wan2.2関連の文脈。
• 340: wan22で3+3stepsから5+5stepsに増やす。「やっぱかなり綺麗になるんやな」→ 理由: ステップ増で品質向上（特に2D/2.5D/実写）。
• 357,358: WAN2.2のGGUFでsageAttentionを使う。→ 理由: 効果あり（高速化？）。
• 359: Wan2.2？（»243自己レス）でColor Match ImageとVideo Combineを使って色問題解決。「少しでもエンドイメージを作った時のワークフローに近づけるのがいいのかな」→ 理由: 色の一貫性向上。
• 361: wan t2iでひらがな・カタカナが表現できないが、qwenは可能。→ Wanの日本語対応の限界を指摘。
• 362: easywan環境でqwen Q8とWan2.2を組み合わせ。sage attentionのトラブル。
• 370: EasyWan22サンプルにGeneral NSFW LoRA追加。「ドット絵にGeneral NSFW LoRA」→ 理由: NSFW対応の拡張性。
• 377: wan2.2を使ってフィギュア動かす。「脊髄が射精したね」→ 理由: 3D/2.5Dに強い（動画生成の楽しさ）。
• 383: wan2.2のLoRA放流（sex_cross-sectionなど）。「wan2.1のときよりプロンプトを解釈してくれるから出力結果が面白くなるな」→ 理由: 2.2の方がプロンプト解釈が良く、面白い出力（2.1比較で選ばれる）。
• 384: Wanは2.1も2.2も淫紋が剥がれない。「FramePackだと淫紋系その場で動かずに体から剥がれて…」→ 理由: Wanの方が安定（FramePack比較）。
• 386: EasyWan(2.1)をアンインストール検討。「もうにゃんにゃんに慣れたら使わんやろし」→ 理由: 2.2に慣れたら2.1不要（進化版のため）。
• 387: Wan2.1はぶっかけ要員でまだ消せない。→ 理由: 特定用途（ぶっかけ）で有用。
• 388: 2.1の脱がし系loraは消しても良さそう。→ 理由: 2.2で代替可能。
• 393: Wan2.2 Lightningはあかん判定（kijai氏）。→ 問題点: 評価低い。
• 402: WAN2.2のFLF2Vでループ動画生成（同じ画像を最初と最後に指定）。「個人的には結構いい感じ、新たな性癖ができそう」→ 理由: 2.5Dとの相性良く、NSFW動画に強い。
• 403: WAN2.2？でSBS動画作成。「2.5Dとの相性は良さそうなので捗るかもしれない」→ 理由: 立体感出せてNSFWに有用。
• 413: Wan2.2-Fun-A14B-Control-GGUFがアップ。「こっちも試してみるか」→ 理由: ControlNet対応の拡張版として試用価値あり。
• 414: wan？でfps調整テスト（16fps→32fps）。「なんかこれはこれでアリな気がしてきた」→ 理由: 動画生成の柔軟性。
• 415: リアル系ならt2vのポテンシャル半端ない。「みんなリアス素材流用してのi2vメインっぽいけど」→ 理由: リアル系動画に強い（i2v比較）。
• 417: wan？でぶっかけガチャ。「値の設定だけで普通の人間が出すような出方に調整する方法は無かろうか」→ 理由: ぶっかけ生成の調整しやすさ（が課題）。
• 421: EAZYwan2.2でメモリ溢れ問題（アップデート後）。→ 問題点: メモリ消費増加。
• 427: wan？で断面アニメーション生成。
• 437: wan2.2でsage attentionが動く。→ 理由: 他のモデルでは動かない場合あり（安定性）。
• 438,443,448: wan2.2でfaceless maleの解釈（目無し→開眼など）。動画では避けたくなる。「wan2.2「あら？眼球がありませんから曇りのない眼を追加しときますね」」→ 理由: プロンプト解釈の癖が面白い（が動画で課題）。

Pony

• 309: 「qwenとか次世代のモデルが出始めてるけどPony V7はどうなるんだろう？」→ 将来のバージョン（V7）の可能性を議論。
• 380: 「そう思うとPonyとかリアスってあの時の熱狂が生み出した奇跡の産物やったんやな」→ 理由: 熱狂が生んだエロ対応の奇跡（資金つぎ込みのメリットなしと比較）。

Illustrious (イラストリアス, リアス, ill)

リアスとして頻出。版権キャラ対応やエロ対応が理由として挙げられる。

• 322: 「qwen-imageはillustriousみたいに版権キャラプロンプトだけで出せるんかな？」→ 理由: 版権キャラをプロンプトだけで簡単に出せる（Qwen比較で評価）。
• 374: 「Qwen ImageのMCNL lora… やっぱりイラレみたいな改良版が出てこないとなぁ」→ “イラレ”をIllustriousの改良版として言及。理由: 男女絡みのNSFWに強い改良版を期待。
• 380: 「Ponyとかリアスってあの時の熱狂が生み出した奇跡の産物」→ 理由: エロ対応の奇跡。
• 382: 「文字がいけるならQwen版リアスが出ればワンチャン…あるかなあ」→ Qwen版リアス（Illustrious）の可能性を議論。
• 415: 「みんなリアス素材流用してのi2vメインっぽいけどリアル系ならt2vのポテンシャル半端ないぞ」→ 理由: i2v素材として使われるが、t2vの方がリアル系に強い（比較）。

FLUX

主にQwenとの比較で、重さやUncensored性が言及。

• 277: 「SDXLみたいにある日突然覚醒してくれるのをワイは期待しとるでぇ……（なおflux)」→ Fluxの覚醒を期待（が現状微妙）。
• 348: 「Qwenは話を見る限りやとFluxやHidreamよりは軽いンゴね Fluxはcfg1で高速化してただけで本来は倍以上の生成時間だった」→ 理由: 本来遅い（高速化前提）が、Uncensoredコンセプトは最高（コミュニティ向け）。
• 350: Chroma（Flux関連？）のコンセプト「Open-Source, Uncensored, and Built for the Community」→ 理由: Uncensoredが魅力（が苦戦中）。
• 434: 「プロンプトはChatGPTにFLUX用のプロンプト作ってで適当に変更」→ Flux用プロンプトをQwenに適用。

HiDream

Qwenとの比較で重さが言及。

• 348: 「Qwenは…FluxやHidreamよりは軽い」→ 理由: Qwenより重い（生成時間長い）。

FramePack

• 384: 「FramePackだと淫紋系その場で動かずに体から剥がれてプロンプトに入れると別箇所にタトゥー出来てたけど Wanは2.1も2.2も剥がれないのな」→ 理由: Wan比較で不安定（剥がれる問題）。

NovelAI v4/v3 (NAI), Noobai

• 言及なし。ログ全体でこれらのモデルは一切触れられていない。

この抽出はログの完全なスキャンに基づいています。もし特定のモデルの詳細な文脈や追加のフィルタリングが必要なら、 уточнитеください。

—以下は、提供された5chのログ（243から448までのレス）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のモデルに関する話題（例: モデルの性能、使い方、比較、生成結果の評価、選ばれる理由など）。ただし、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, Wan 2.1/2.2 (wan), FramePack）に関するものは除外。
• 除外の徹底: 上記の除外モデルが直接的に話題の中心となっているレスは抽出せず、関連する言及があっても抽出対象外とします。例えば、Wan 2.2やFLUXが登場する部分はスキップ。
• 追加抽出項目: 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能の優位性、使いやすさ、特定のタスクへの適性）が明記されている場合、それを強調して抽出。
• 構造: 各抽出項目をログのレス番号で整理し、関連する本文の抜粋と簡単な要約を記載。複数のレスが連動している場合、まとめて扱う。
• 全体の傾向: ログの多くが除外モデル（特にWan関連）に偏っているため、抽出数は限定的。主にQwen（Qwen-Imageなど）が抽出対象となり、次いでSDXLやAuraFlowなどの言及が見られます。

抽出された話題一覧

1. Qwen (Qwen-Image, Qwen Image Lightning, etc.)

• 関連レス: 245, 251, 261, 266, 273, 274, 277, 288, 289, 290, 295, 297, 298, 300, 303, 306, 307, 309, 310, 315, 318, 322, 323, 332, 333, 334, 338, 339, 344, 345, 346, 347, 348, 350, 354, 357, 360, 361, 362, 363, 366, 369, 374, 375, 378, 380, 382, 388, 390, 392, 394, 396, 407, 411, 413, 420, 422, 423, 424, 425, 426, 433, 434, 435, 436, 437, 439, 441, 444, 445, 446, 447, 448
• 抽出内容の抜粋と要約:
  • Qwenは自然言語処理と背景の理解が優れており、シチュエーションを簡単に細かく指定可能（例: 視点や手の指示）。これを理由に、detailerでキャラを好きなモデルにi2iして活用するワークフローが推奨される（選ばれる理由: プロンプトの柔軟性と使いやすさ、共通プロンプトでの運用が可能）。
  • Qwenの量子化モデル（gguf Q8など）は学習がしやすく、チャレンジしやすい（選ばれる理由: 量子化が進んだモデルの学習しやすさが解決された点）。
  • Qwenの登場でグラボ購入を様子見する声（例: 5070ti super）。最強モデルになる可能性を秘めているため（選ばれる理由: 次世代のポテンシャルが高く、既存モデルを上回る可能性）。
  • Qwenはエロなしでも覇権を取れる可能性があり、文字生成がすごい。日本語は無理ポか？との疑問（選ばれる理由: 自然言語処理の強み、特に文字やシチュエーションの表現力）。
  • 3060で15秒前後で生成可能なら覇権（選ばれる理由: 高速生成の潜在力）。SDXLみたいに突然覚醒する期待（選ばれる理由: Fluxとの比較で、進化の余地）。
  • Qwen-Imageのfp8モデルでVRAM24GB使用、94秒生成。量子化モデルでスペックに合わせて妥協（選ばれる理由: 軽量さと高速化のバランス、VRAM効率）。
  • QwenのNSFW LoRAが二次絵に効くが、乳首描写が残念（選ばれる理由: NSFW対応の拡張性、ただし修正が必要）。
  • Qwenのプロンプト追従性が高く、版権キャラプロンプトだけで出せるか？（選ばれる理由: 自然言語理解能力の高さ、ControlNet素材作成に便利）。
  • QwenのMCNL LoRAは男女の絡みが絶望的（選ばれる理由: 表現の限界があるが、solo_focusなどの単独描写に強い）。
  • Qwenで生成エラーは–fast引数関連。高速化LoRAでモヤモヤ画像（選ばれる理由: ComfyUIのバージョン対応が必要だが、更新で改善）。
  • Qwenは画像なのに重いが、健全で一段階進化した感じ（選ばれる理由: 要求スペック高めだが、表現力が抜群）。
  • Qwenは次世代モデルの中では軽い方（選ばれる理由: FluxやHiDreamより軽量、cfg1で高速化可能）。
  • Qwenのネガティブを削るとあっさり絵柄に（選ばれる理由: プロンプト調整の柔軟性で画風変更可能）。
  • Qwenは日本語で通る、ひらがな・カタカナ表現可能（選ばれる理由: 日本語の文字コードと形の学習が優れている）。
  • Qwenの高速化LoRA+Sage Attentionでワークフロー共有。絵柄がGPTっぽい（選ばれる理由: 高速化とAttentionの効果で安定生成）。
  • Qwenはプロンプトだけで画風変更可能、NSFW LoRAで二次対応（選ばれる理由: 背景の綺麗さとVLM的な視覚情報処理の期待）。
  • Qwenのプロンプト追従性凄く、下絵生成後にリファイン（選ばれる理由: I2Iのポテンシャル、プロンプト解釈の違いを埋めやすい）。
  • QwenでNSFW LoRAなしでもヌード生成可能（選ばれる理由: プロンプト工夫で学習内容を引き出せる）。
  • Qwenで日本語受け付け、実写/アニメ切り替え可能（選ばれる理由: 日本語対応の利便性、低温生成）。
  • QwenはChatGPTの画像生成に近い（選ばれる理由: プロンプトの自然さ）。
  • Qwenの絵柄がタンパクなのは高速化のせい？スタイル指定で変えられる（選ばれる理由: 調整のしやすさ）。
  • 全体の選ばれる理由のまとめ: Qwenは自然言語理解とプロンプト追従性が抜群で、次世代モデルとして期待大。高速化やLoRAで拡張可能だが、VRAMやエラー対応が必要。エロなしでも強いが、NSFW LoRAで補完。

2. AuraFlow (ModelSamplingAuraFlow)

• 関連レス: 300, 303
• 抽出内容の抜粋と要約:
  • ModelSamplingAuraFlowはQwenに効くか？noteに記載あり（選ばれる理由: Qwenとの組み合わせでサンプリング改善の可能性）。

3. SDXL

• 関連レス: 277, 422
• 抽出内容の抜粋と要約:
  • SDXLみたいに突然覚醒する期待（選ばれる理由: Fluxとの比較で、進化の歴史からQwenのポテンシャルを期待）。
  • SDXLよりGPU使用が少ない（選ばれる理由: 温度管理のしやすさ）。

4. その他のモデル（SD3, Chromaなど）

• 関連レス: 253, 258, 348, 350
• 抽出内容の抜粋と要約:
  • SD3のモデルサンプリングをNAGに置き換え（選ばれる理由: 公式テンプレのイメージで、条件付けの柔軟性）。
  • Chromaのコンセプトが最高（Open-Source, Uncensored, Community向け）（選ばれる理由: Uncensoredの自由度が高い）。
  • Fluxはcfg1で高速化してただけで本来倍以上の時間（選ばれる理由: Chromaが苦戦中だが、Qwenより重いため軽量モデルを求める場合の比較対象）。

追加の洞察

• 全体の傾向: ログの大部分が除外モデル（Wan 2.2など）に集中しているため、抽出はQwen中心となりました。Qwenが選ばれる主な理由は「自然言語処理の優秀さ」「プロンプトの柔軟性」「次世代ポテンシャル」で、VRAMや高速化の課題を克服すれば覇権を取れるという期待が強いです。
• 不明点の確認: 抽出に曖昧な点があれば、具体的なレス番号を指定して追加質問をお願いします。必要に応じてさらに詳細を深掘りします。