5chSummary

以下は、提供された5chログ（632〜832）から、指定された生成AI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：これらのモデル名が明示的に言及されている話題、または文脈から関連が明確なもの。
特に、モデルが選ばれている理由（例: 性能、利便性、打率の高さなど）が述べられている場合、それを強調して抽出。
ログのレス番号を引用し、関連部分を要約・引用。重複や非関連部分は省略し、効率的にまとめ。
指定モデル以外のモデル（例: Qwen単独の話題）は抽出対象外。ただし、Wanとの組み合わせで言及される場合（例: Qwen-Wan連携）はWanの文脈として含む。
ログ全体をスキャンした結果、NovelAI, Pony, Noobai, HiDream, FramePackの直接的な言及は見つかりませんでした。これらは抽出なし。
主な抽出モデル：illustrious (リアス), FLUX, Wan 2.1/2.2 (多数)。

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

807: SageAttn 2++を有効にしても、リアス（illustrious）で使用した場合、速度の違いが分からない。SageAttn 3にしたら速くなるかも？
（理由の言及なし。SageAttentionとの組み合わせでの使用例。）

FLUX

728: SageAttention3は、ビデオ生成モデル（CogVideoX-2B、HunyuanVideo、餅）やFluxとStable-Diffusionを含むほぼすべての画像生成モデルに適している。Python>=3.13, torch>=2.8.0, CUDA >=12.8が必要。
（理由: SageAttention3の適用対象としてFluxが挙げられている。画像生成モデルとしての汎用性が高いため選ばれている可能性。）

Wan 2.1,2.2 (wan)

Wan関連の話題がログの大部分を占め、特にWan 2.2のワークフロー（EasyWan22など）の使用例、改善点、理由が多数。選ばれている理由として、打率の高さ、LoRAの柔軟性、高速化、滑らかさなどが挙げられる。

633: Wanのカメラ操作のコツ発見。Phase構文を使って女性の顔や腰にカメラを近づける例を共有。
（理由の言及なし。Wanの動画生成機能の活用例。）
636: Wan21用だが、22でも使ってる。Hi/Low両方に適用させ、強度は0.8ぐらい。
（理由: Wan 2.1用だが2.2でも互換性があり、使い続けている。）
639: Wan22のチュートリアル？の4stepワークフローを使ったら、start→endでも線の太さや色が変わらず動画生成できた。zuntanニキのワークフローに適応してほしい。
（理由: 色の変化がなく安定した動画生成が可能。）
643: EasyWan22にAnime Cumshot Aestheticsのプリセットとサンプルを追加。雑に利用してもWan2.1のやつより打率が高い。2.1みたく480pと720pでLoRAが分断されとらんのは助かる。
（理由: 打率が高い。LoRAが解像度（480p/720p）で分断されないため便利。）
648: EasyWan22をさっき使い始めた。フレーム補完をONにしてもfps上がらない？二つ同じ動画が生成される。
（理由の言及なし。EasyWan22の使い方質問。）
649: Radeon+UbuntuでWan2.2の解像度検証。512*512で90secなど。640以上だとスワップに漏れ始める。
（理由の言及なし。Wan 2.2の性能検証。）
656: Wanでi2iもよさげ（画像リンク）。
（理由の言及なし。WanのImage-to-Image機能の好評価。）
658: Easywan22をアプデしてからpointmosaicやautomosaicが正しく処理されない。再起動で治る。
（理由の言及なし。EasyWan22のバグ報告。）
661: Civitaiにあるqwen-wan-t2i-2k-upscale。Qwenで画像作って潜在空間のままWanのローノイズモデルで仕上げ。アリババ帝国国民になりたいからQwenのエロチューン来てくれ。
（理由: QwenとWanで潜在空間を共有しているため、アップスケールが可能。）
662: Easywan22でガチャだけして仕上げをしない方法、モデルをggufに変更する方法を質問。
（理由の言及なし。EasyWan22の使い方質問。）
665: Qwenで作ったLatentをWanで動画にするってことも原理的には可能？
（理由の言及なし。Qwen-Wan連携の可能性議論。）
666: EasyWan22のOutputグループのオフ方法、モデルはデフォでgguf。
（理由の言及なし。EasyWan22の設定アドバイス。）
670: Easywan22初めて使ったけど出来た動画がガビガビ。
（理由の言及なし。EasyWan22の生成品質質問。）
671: ZuntanニキのEasyWan22入れてみたけど、NSFWのLoRAがCivitaiから全部消えてる？
（理由の言及なし。EasyWan22のLoRA問題。）
674: HuggingFaceのWan2.2にfunなんとかってモデルがどんどん増えてる（Inpaint, control, camera）。
（理由の言及なし。Wan 2.2 Funシリーズの新モデル言及。）
677: EasyWan22のOutputオフ方法など質問。
（理由の言及なし。EasyWan22の設定質問。）
678: EasyWan22のOutputは全部オフでGenerated webpが出力。Groupごとbypassはしない方がいい。
（理由の言及なし。EasyWan22の設定アドバイス。）
679: WAN2.2フェラLORAを待ち望んでるけど、NSFW汎用挿入プリセットでもそれなりにできる。
（理由の言及なし。Wan 2.2のLoRA活用例。）
680: EasyWan22でPostProcessやろうとしたらエラー。
（理由の言及なし。EasyWan22のエラー質問。）
683: FLF2Vワークフロー(4step)を使うと4070で5秒生成160秒。start→endが同じ画像で生成したパターン共有。zuntanワークフロー対応希望。
（理由: 高速化LoRAを使っても色の乱れなし。シンプルで連結しやすい。）
685: Wan 2.1のLORAが使える。SideViewDeepthroatやPenisPlayなど。
（理由: 2.1時代のLoRAが使えるため困らない。）
689: Wan2.2でstart→endだとzuntanワークフローは色濃くなったり線太くなったりするが、チュートリアルの方は問題ない。
（理由: チュートリアル版の方がループ時の違和感が少ない。）
691: 2.1のLORAは焼けた配色になったり挙動おかしいが、NSFW汎用挿入LORAが一番安定。
（理由: NSFW汎用挿入LORAが安定する。）
692: Qwenで画像生成、潜在空間のままWanで背景固定のポーズ変更。
（理由: 背景固定の差分表現が可能。処理時間かかるが工夫次第。）
694: EasyWan22は極限高速化処理で高速化Loraやblockswapなど挟んでるため劣化や変化がある。Nativeフローより速い。
（理由: 爆速生成が可能。犠牲を払って高速化を実現。）
697: Wan Funのワークフローいじって自動リサイズや秒数指定。
（理由の言及なし。Wan Funのカスタム例。）
698: Easywann22でPostProcessエラー（RIFE VFI関連）。
（理由の言及なし。EasyWan22のエラー質問。）
704: Wan Fun Controlのテンプレは動いたが、動画入力で詰む。エロはNSFWLoRAで出した方がエロい。
（理由: 外部動画よりNSFWLoRAの方がエロいためControl不採用。）
735: WanVideo Model Loaderのsageattnで2++を使っているか不明。Qwenはautoがある。
（理由の言及なし。SageAttentionとの組み合わせ。）
773: EasyWanでend画像指定すると最後の方暗くなる。Lightx2v_I2V LoRAの重みを2.5下げるメモ。
（理由の言及なし。Wanの設定質問。）
775: Wan2.2だからいずれ動画の基礎技術も転用できる。
（理由: 一貫性の強さから動画知識が無駄にならない。）
778: Wan2.2のFun Controlに手を出したがControlnetで詰む。
（理由の言及なし。Wan 2.2 Funの導入例。）
780: 通常Wan2.2とWan2.2FunInpの比較。FunInpはつなぎ目が滑らかだが表現力落ちるかも。中間/エンド画像用意できるならFunInp。
（理由: FunInpはバタつき抑制で滑らか。普段使いは通常Wan2.2だが、画像用意次第でFunInp選ぶ。）
788: EasyWan22で開始フレームの人物が別人レベルに変わる。
（理由の言及なし。EasyWan22の生成安定性質問。）
810: EasyWan22のワークフロー更新。ポストプロセス全体の有効無効対応、動画付け足し対応。モザイク調整が最速に。
（理由: ガチャやモザイク調整が楽になる。機能落ち着かせてドキュメント整備予定。）
812: ComfyUI公式のvideo_wan2_2_14B_flf2vがいい。高速化LoRA挟んでも色の乱れなし。
（理由: 色の乱れ一切なくシンプルに連結可能。）
814: Wan2.2 Fun の Control はControlNetと併用？
（理由の言及なし。Wan 2.2 Funの機能質問。）
817: ZuntanワークフローでLoRA翻訳対象外にキャラ造形入れ、シチュを翻訳用にすると追従性上がる。
（理由の言及なし。Wanワークフローのカスタム例。）
818: Wan2.2で英語記述もイケる。文字付き中割用意しなくても偉い。
（理由: 指示通りに動く柔軟性が高い。）
819: Zuntanワークフローで毎回止まる。
（理由の言及なし。Wanワークフローのエラー質問。）
828: WanFunInpaintはcomfyui-controlnet-auxのAIOと併用でなんでも使えるが精度よくない。
（理由の言及なし。Wan Fun Inpaintの活用例。）
829: WanFunInpaintは既存LoRAと組み合わせ悪い？ LoRA強度上げるとエンド画像に切り替わらない。
（理由の言及なし。Wan Fun InpaintのLoRA競合問題。）
830: EasyWan22でニキのLoRAポチるだけで刺さる動画ができる（webpリンク）。静止画でお気に入り絵柄はLoRA自作？
（理由: 簡単に高品質動画ができるため喜び。）

これらの抽出はログの完全網羅に基づきます。追加の文脈が必要であれば、 уточните。

—以下は、提供された5chログ（632〜832）から、生成AIの「モデル」に関する話題を抽出した結果です。抽出の基準は以下の通りです：

生成AIのモデル名（または関連するツール/フレームワーク）が明示的に登場する話題を対象とし、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しました。Wan関連の派生（例: Wan Fun, EasyWan, FLF2Vなど）もWanとして除外。
抽出対象は、モデル名が出てくる文脈（使用、学習、比較、更新など）を中心にまとめ、可能な限りログのレス番号を付記。
特にそのモデルが選ばれている理由（利点、用途など）が明記されている場合、それを抽出・強調。
ログ全体で重複する話題は統合してまとめ、冗長を避けました。
抽出された話題は、モデル名ごとに分類して記述。

抽出されたモデル関連話題

1. Qwen (および派生: Qwen2.5-VL, Qwen-Imageなど)

主な話題: QwenでLoRA作成が可能か？という疑問に対し、Musubi-tunerとAI ToolkitなどのアプリでQwenの学習が対応していると共有（641）。Qwenの学習が面白そうで、落ち着いたら試したいという声（637）。Qwenのエロモデルが出たらやりたいという期待（646）。Civitaiにqwen-wan-t2i-2k-upscaleというワークフローがあり、Qwenで画像生成後、潜在空間を共有してアップスケール可能（661）。これにより、Qwenで作ったLatentを動画化する原理が可能（665）。Qwen-Image Text to Imageで画像生成を試すが真っ黒になる問題があり、–fast引数を外すと解決（681, 682）。SageAttentionを無効にすると生成可能（708）。Qwenの画像編集モデルが楽しみという声（759）。Qwen2.5-VLでキャプション作成機能を使い、文字は正確だが画像詳細に欠ける、VRAMを多く使う（719）。Qwenで8step LoRAが効かない場合、20step/2.5cfgでくっきり生成（724）。Qwenの画像生成後、潜在空間のまま再生成で背景固定の差分表現が可能（692）。SDXL生成画像をQwenで学習させるとクオリティ向上（テーブル/机の再現率が高い）し、シチュ別LoRA作成が楽しい（831）。Qwenのエロモデルを期待（831）。
選ばれている理由: 潜在空間共有による効率的な画像/動画生成が可能（661, 665, 692）。学習対応アプリが多く、エロチューン期待が高い（637, 641, 646, 831）。キャプション作成で文字精度が高いがVRAM消費が大きい（719）。画像のぼやけを解消しやすく、安定した出力（724, 831）。

2. Musubi-tuner / AI Toolkit

主な話題: QwenのLoRA作成が可能で、Musubi-tunerとAI ToolkitがQwen学習に対応（641）。Qwen2.5-VLのキャプション作成機能はMusubi-tunerのオマケとして言及（719）。
選ばれている理由: Qwenの学習をサポートし、エロモデル作成に便利（641）。キャプション作成で文字精度が高く、画像詳細生成に寄与（719）。

3. Anime Cumshot Aesthetics (プリセット/LoRA)

主な話題: EasyWan22にAnime Cumshot Aestheticsのプリセットとサンプルを追加。Wan2.1より打率が高く、480p/720pでLoRA分断がない（643）。打率が高いと評価（664, 667）。
選ばれている理由: NSFW生成の打率が高く、解像度対応が柔軟で助かる（643）。精度が高く、作り直しのモチベーションになる（667）。

4. SageAttention (派生: SageAttention3, SageAttention2++)

主な話題: SageAttention3が登場し、ビデオ生成モデル（CogVideoX-2B, HunyuanVideo, 餅）やFlux/Stable-Diffusionを含む画像生成モデルに適する。Python3.13以上、Torch2.8.0以上、CUDA12.8以上が必要（728）。QwenでSageAttention有効にすると真っ黒になる問題（731, 736, 741）。SageAttention2++にアップグレードし、速度向上を期待（735, 737, 742）。SageAttention3は品質が悪く価値なしという過去評価も、改良の可能性（801）。SageAttention3は5090で34%、4090で50%弱の速度向上（761）。SageAttentionは環境依存が高く、専用環境推奨（730, 804, 807, 808）。
選ばれている理由: 速度向上（特にBlackwell GPUで顕著、34-50%アップ）と最適化に適する（728, 742, 761）。ただし、Qwenでは無効化が必要で品質/互換性に課題（731, 736, 741, 801）。

5. HDM-xut-340M-Anime

主な話題: KBlueLeafからHDM-xut-340M-Animeという新しいモデルが登場。Qwen3-0.6Bをテキストエンコーダーに使用し、HuggingFaceでDL/Demo可能。開発者はLycorisの作者（762）。
選ばれている理由: アニメ向け新モデルで、Qwenベースのテキストエンコーダーにより高精度期待（762）。

6. SDXL

主な話題: SDXL生成画像をQwenで学習させ、クオリティ向上（831）。
選ばれている理由: 好みの画風を安定出力しやすく、Qwen学習でシチュ別LoRA作成に強い（831）。

抽出の補足

ログ全体でWan関連の話題が非常に多かったが、除外リストに基づき全て除外（例: EasyWan22, WanFunInp, FLF2Vなど）。
モデル名が出てこない一般的なLoRA/タグの話題（例: 638, 671, 691, 772, 830）は抽出対象外。
抽出件数は限定的ですが、Qwen関連が特に活発で、エロ用途や学習の期待が高い傾向が見られました。
もし追加のログや уточненияが必要であれば、教えてください。