5chSummary

以下は、提供された5chログ（432〜631）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：

• 対象モデル：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
• ログ内でこれらのモデル名（またはその略称）が登場する箇所を抽出。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、用途、互換性など）が明記されている場合、それを強調して抽出。
• 抽出はログのレス番号順に整理。重複や文脈の類似部分は簡潔にまとめ、関連する引用を適宜追加。
• リスト外のモデル（例: Qwen, Qwanなど）は抽出対象外としました。
• 抽出された話題が少ないモデル（例: NovelAI, Noobai, FLUX, HiDream）はログ内に該当なしのため記載なし。

Pony

• 433: Pony用のLoRAを併用して生成。civitaiのLoRA（エルに見えないもの）とpony用のLoRAを併用し、太さを調整して生成した。
  • 理由: ぱっと見エルに見えないLoRAだけでは太さが足りないため、pony用LoRAを併用して調整。

illustrious (イラストリアス, リアス, ill)

• 472: リアス（illustriousの略）で出力した画像でも動画が作れる。
  • 理由: Qwen（リスト外）で出力した画像を動画化する文脈で、リアスも同様に動画生成可能と推測（代替モデルとして言及）。
• 510: 背景だけなんとかQwen（リスト外）できんかなって… リアス同様破綻が目立ってしまう。
  • 理由: Qwen（リスト外）と比較し、リアスは背景生成で破綻しやすい（ネガティブな理由で言及）。

Wan 2.1, 2.2 (wan)

Wan関連の言及が非常に多く、動画生成の文脈で主に議論されている。2.1と2.2の違いや用途が頻繁に触れられている。

• 434: ワークフローに2.1用のlightx2vが使われている。2.1用を2.2で使う場合の調整（high側は3で丁度いい）。FusionXと併用するために2.1用を使っている可能性。
  • 理由: 2.1用を2.2で使うと調整が必要だが、FusionXとの併用で2.1用を選択（互換性と併用効果のため）。
• 436: Wan2.2 Fun-InPでEndImage指定のみで生成。高速化LoRAと相性が悪い場合、破綻するが、使用せずに生成すると普通に動く。
• 438: wan公式のカメラワークは簡単なものしか書かれていない。キャラが走るのをカメラが追随するような複雑なワークが可能か疑問。
• 444: モザイクのおかげでWan2.2で動画を作って亀頭の動きが変でも誤魔化せる。
  • 理由: モザイク効果で生成の不自然さをカバーできるため選択。
• 448: Wan2.2で動画生成し、モザイクで誤魔化している。
• 468: Wan22（2.2）が流行っている。明日からデビューしたいのでeasywan22を入れる。
• 482: wanとwen（リスト外）が脳内で混ざって鬱。
• 483: WAN2.2はプロンプトで指示すれば少女がどっち方向に走るか、方角から何が飛び出してくるかなどを忠実に再現。壁に設置する丸いネコ耳タレットみたいな謎兵器もプロンプトだけで生み出せる。
  • 理由: プロンプトの忠実度が高く、柔軟な生成（方向指定、独自兵器作成）が可能。
• 485: EasyWan2.2で動画生成（5060Ti16Gで464x640の5秒動画、160秒前後）。
• 507: Wan2.2 Fun InPを履修。メリットは高速化が可能で繋ぎ目が目立たない。FLF2V（関連機能）は高速化が許されないので処理時間が違う。動きが硬いが、黒画像ではなく生成フレームを使うと滑らかになる。InpはInpaintの意味で、スタートとエンドの間を自然に描く。
  • 理由: 高速化可能で繋ぎ目が自然、従来の編集点が抑制できる（動画の滑らかさと効率のため）。
• 508: wan22で高速化生成（480×704 81フレーム 3+3ステップ、5070で94.6秒）。
• 521: WAN2.1 creampie (shura)などのLoRAを試したが、日本人が作ったものがHENTAIアニメらしさが出る。
  • 理由: 2.1用LoRAでエロ表現の質が高い（特にHENTAIらしさ）。
• 523: wanはちょくちょくGPUが暇している。
• 524: FLF2VとFun InPの違いが分からず（画像例あり）。
• 526: FLF2VはWan2.1向けで基本的な補間用（ループ動画、簡易アニメ向き）。Fun InPはWan2.2向けで自然滑らかな補間、カメラワークや被写体の動きが豊か（短編動画、演出重視向き）。
  • 理由: FLF2Vは2.1向けのシンプル補間、Fun InPは2.2向けの滑らかさと動きの豊かさで用途分け（動画の種類による選択）。
• 535: Wan22FunControlのキャニーパラメータ調整（リアル系で閾値指定）。
• 536: fun（Wan2.2関連？）に手を出したいが、controlnet使用でVRAM跳ね上がる。
• 539: EasyWanで服脱がすのが難しい。
• 544: 4stepLoRAでスローモーションになる問題を回避。EasyWan22でどう解決されているか。
• 551: wanで脱がすと高確率で巨乳になるので、EndImageから逆算推奨。wanに貧乳化LoRAが欲しい。AIモデルはどこも巨乳まみれ。
• 556: 全敗してる（おそらくWanでの脱衣生成）。脱いでも貧乳のまま。
• 557: マジックミラー号みたいなのをWanで試したが、よくわからんものができた。
• 563: wan2.1FramePackはプラグインみたいな解釈でいいか。
• 566: 貧乳で脱衣はエンドフレームが無難。wanに貧乳化LoRAが欲しい。
• 567: kijai氏のi2v（Wan関連？）を使っている。貧乳が維持される。
• 597: easywan22で動画生成（1152896を704896に、195秒）。
• 599: easywan22のBlockSwap20とQ8で生成時間190-200秒（4060ti16GB）。
• 602: （間接的にWan関連の学習設定言及）。
• 613: EasyWanVideoよりEasyWan22を使った方がベター。これから動画生成に手を出すなら。
  • 理由: EasyWanVideoより優位（動画生成の入門として推奨）。
• 622: EasyWan22環境と画像生成環境を統合するかどうか。

FramePack

• 490: 回すのはframepackが得意というのを聞いた。
  • 理由: カメラ回転（回す）生成が得意。
• 563: wan2.1FramePackはプラグインみたいな解釈でいいか。
  • 理由: Wan2.1との組み合わせで動画生成の拡張として使用（プラグイン的役割）。

全体のまとめと洞察

• Wan 2.1/2.2がログの大部分を占め、動画生成（カメラワーク、補間、LoRA併用）の文脈で頻出。選ばれる理由は主に「プロンプトの忠実度」「高速化・滑らかさ」「互換性・調整のしやすさ」「エロ表現の質」にある。2.1と2.2の違い（例: FLF2V vs Fun InP）が議論され、用途による選択が強調されている。
• PonyとillustriousはLoRA併用や動画生成の代替として少数言及。理由は調整のしやすさや破綻回避。
• FramePackはWanとの組み合わせでカメラ回転に特化。
• NovelAI, Noobai, FLUX, HiDreamはログ内に該当なし。
• もし追加の文脈や不明点があれば、 уточнитеください（例: 特定のレスを深掘り）。

—以下は、提供された5chログ（432〜631）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：

• 「モデル」に関する言及（ベースモデル、派生モデル、LoRA、LECOなど）を対象とし、除外モデル一覧（NovelAI v4/v3 (NAI), Pony, illustrious各種 (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。
• 除外リストに該当しないモデル（例: Qwen, SDXLなど）の話題のみ抽出。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由がログに明記されている場合、その点を抽出して記載。
• 抽出はログのレス番号順にまとめ、関連する文脈を簡潔に記述。重複する話題は代表的なものを優先。

抽出されたモデルと話題

1. Qwen (Qwen-Image, QWEN, Qwan, Qwen-imageなど)

• 主な言及レス: 432, 445, 468, 471, 472, 478, 479, 482, 483, 507, 520, 527, 569, 570, 578, 584, 601, 602, 603, 610, 612, 618, 622, 623, 624, 629, 630
• 話題の概要:
  • Qwenを使用してMarvelの版権キャラ（例: ムーンナイト, ネイモアなど）を生成。プロンプトに固有名詞や説明を入れ、ChatGPTで英文を作成。映画メインキャラは出力可能だが、一部汚染（例: ネイモアがアクアマン風）あり（432）。
  • 日本のキャラ（例: 初音ミク）は知名度が高いと出力可能だが、巡音ルカや鏡音リンはミクに置き換わる（445）。
  • Qwen (Qwan) は静止画向けの新しいモデルで、動画とは無関係。Qwenで出力した画像を動画化可能（471, 472）。
  • QwenのLoRA作成事例: AI製エロ画像4枚を素材に学習（自然言語なし、Danbooruタグ使用）。学習時間約1時間、成果物でモザイク自動付与や画風残存を確認（478, 482）。
  • 背景の一貫性が高く、プロンプトで方向性や小物を忠実に再現可能。アニメーション作成に適し、数枚のイラストから動画生成が可能（483）。
  • 学習比較: Booruタグ vs 自然言語（JoyCaption使用）。Booruタグでも学習可能で、既存データ活用しやすく、背景共存が強い（601, 602, 603, 623）。
  • 生成速度: SDXLより遅いが、プロンプトの聞きが良く、待てる楽しさあり（527, 630）。
  • 日本語プロンプトでアニメ風になりやすく、巨乳指定で体型が太くなる傾向（612, 624）。
  • 三つ編み適性が高く、エロ用途に活用可能（610）。
  • 貧乳生成でchild指定が有効（570, 578, 584）。
  • Sageattention有効時、画像が黒く生成される問題報告あり（572）。
  • 選ばれている理由: 版権キャラの出力しやすさ（知名度が高いと安定）、背景一貫性とプロンプト忠実度の高さ（アニメーション向き）、LoRA学習の容易さ（短時間で画風やシチュ特化可能）、処理速度よりVRAM不足が目立つがGPU効率が高い（483, 601, 603, 610, 630）。

2. image Q4_K_M

• 主な言及レス: 432
• 話題の概要: Qwenで版権キャラ確認時に使用。8ステップ高速化が可能。
• 選ばれている理由: 高速化のため（8ステップで生成加速）。

3. SDXL

• 主な言及レス: 527
• 話題の概要: Qwen生成後、SDXLで生成すると完了時間が速く感じる。
• 選ばれている理由: 生成速度の速さ（Qwenより体感的に速い）。

4. jmix-qwenimage-lora (ko tajirouさんのLoRA)

• 主な言及レス: 569
• 話題の概要: 新しく公開されたLoRA。現在エロ動画作成中で即時テスト不可。
• 選ばれている理由: 明記なし（新規公開のため注目）。

5. SongMix

• 主な言及レス: 574, 589
• 話題の概要: 作者が作成したLECO（good hand, bad hand用）の関連モデル。LECOはトリガーワードなし、同時使用推奨（BadHandsプラス、GoodHandsマイナス運用）。
• 選ばれている理由: 手関連の制御（good/bad hand）LECOの作者モデルとして（574）。

6. jmix (yayoi mix, kisaragi mix関連？)

• 主な言及レス: 590, 630
• 話題の概要: jmixテスト中。XLの低ステップ数秒生成に慣れたが、Qwenの生成時間も待てる。プロンプトの聞きが良い。
• 選ばれている理由: プロンプトの聞きが良く、楽しさがある（Qwenとの比較で）。

追加の考察

• Qwenが圧倒的に多く言及されており、ログの中心的なモデル。理由として、学習のしやすさ、プロンプト忠実度、背景安定性が繰り返し挙げられている。除外モデル（Wan系など）の話題が多い中、Qwenは静止画・動画両用で人気。
• LoRA/LECO関連はモデル派生として抽出（例: QwenのLoRA）。理由が明記されているものは学習効率や生成安定を挙げるものが多かった。
• 抽出対象外としたもの: Wan/FramePack関連（多数）、Pony、NoobAI-XL（602はNoobai除外）、ツール類（ComfyUIなど）はモデルでないため除外。

不明点があれば追加で質問してください。