5chSummary

以下は、提供されたログ（444〜643）から、指定された生成AIのモデル（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）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：

• ログ内でこれらのモデル名（または指定された別称）が明示的に言及されている部分を対象としました。
• 一般的なAI生成の話題や、リスト外のモデル（例: Qwen, Flux Kontextの文脈でのみ言及される場合など）は抽出対象外としました。ただし、リスト内のモデルと関連づけられた文脈（例: FluxとHiDreamの比較）では抽出しています。
• 各モデルごとに、関連するログ番号と内容の抜粋をまとめました。特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、利便性、規制耐性など）が言及されている場合、それを強調して抽出しています。
• 抽出はログの時系列順に整理し、重複を避けつつ網羅的にまとめました。話題の文脈を崩さないよう、必要最小限の周辺文を残しています。
• ログ全体で、PonyとNoobaiの言及は一切なかったため、それらについては「該当なし」と記載します。

NovelAI v4もしくはv3 (NAI)

• 545: 「こういうNAIで出るanime screencap系の絵ってローカルで出せるのええのないやろか… 単なるアニメ塗りならいくらでもあるんやけど、なんて言うかキャプチャ風？にならんのよな 光の加減というか」
  • 抽出理由: NAIの出力スタイル（anime screencap系）をローカルで再現したいという話題。選ばれている理由として、NAI特有の「キャプチャ風」の光の加減やアニメ塗りが魅力的に感じられるが、ローカルでは再現しにくい点が指摘されている。

Pony

• 該当なし: ログ内でPonyの言及は見られませんでした。

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

• 529: 「今のリアスは生涯にわたる資産になるかもしれへんな…」
  • 抽出理由: リアス（illustrious）を「生涯にわたる資産」と評価。選ばれている理由として、将来的な規制リスクを考慮し、バックアップを取る価値がある長期的な有用性（例: エロイラスト生成の安定性）が示唆されている。
• 532: 「まあSDXLリアスは1girlエロイラストの完成形ではあると思う この先は1girlエロイラスト以外も出したい人達の戦いでしかない」
  • 抽出理由: SDXLリアスを「1girlエロイラストの完成形」と高評価。選ばれている理由として、単一女性のエロイラスト生成に特化し、完成度が高い点が挙げられている。
• 534: 「Qwen Edit出たし、白背景でリアスでキャラ出してから、それ読み込ませて背景を描いてって言えば、ちゃんとキャラに沿った背景出してくれそうだな やってみるか」
  • 抽出理由: リアスをキャラクター生成のベースモデルとして使用。選ばれている理由として、白背景でのシンプルなキャラ出しが得意で、他のツール（Qwen Edit）と組み合わせやすい点。
• 536: 「キャラ出しモデル→切り抜き+背景モデルの出力をkontextなりQwen editでやっていい感じになればワークフローになるな 適当切り抜きやRemBGで髪の毛の端とかが怪しい抜きがあっても、最後の合成の段階で補完してくれるとかになれば時短が見込めそうや」
  • 抽出理由: リアスを「キャラ出しモデル」として位置づけ。選ばれている理由として、切り抜きや背景合成のワークフローで時短が可能で、合成時の補完がしやすい点。
• 555: 「上からリアスで出したもの・QwenImageしたもの・Latentアプスケしたもの（すべて比較しやすいようにと思ってリサイズしたもの）」
  • 抽出理由: リアスで生成した画像をベースに他のツールと比較。選ばれている理由として、背景生成のテストで基準として使いやすい点（例: エッジのジャギー比較）。

Noobai

• 該当なし: ログ内でNoobaiの言及は見られませんでした。

FLUX , HiDream

• 553: 「fluxやhidreamと比べるとQWENのアニメキャラ学習についてはワイもそんな感じやなー 自然言語loRA学習のキャプションテキスト最適解が欲しいで」
  • 抽出理由: FluxとHiDreamをQwenと比較。選ばれている理由として、アニメキャラ学習の温度差（Flux/HiDreamは引っ張られやすいが、Qwenの方が自炊エロ向き）が挙げられ、LoRA学習の最適化を求める文脈でFlux/HiDreamの限界が指摘されている。
• 630: 「流れぶった切りであれやがFlux.1 kontextとQwen-Image-Editの比較を軽くしてみたで それぞれ使用モデルはflux1-dev-kontext_fp8_scaledとqwen_image_edit_fp8_e4m3fnや」
  • 抽出理由: Flux.1 kontextをQwenと比較（猫耳追加テスト）。選ばれている理由として、顔の維持能力が高く、正確な修正（例: 頭の上部分だけ狙う）が優秀。大きな変化ではなく微調整向き。
• 632: 「顔変わってまうんは困るな kontextはポーズとかは変わることもあるけど顔は維持してくれるイメージや」
  • 抽出理由: Flux kontextの顔維持能力を評価。選ばれている理由として、ポーズ変化時でも顔の一貫性を保つ点。
• 633: 「kontextは大きく動かす、大きく変化させるんじゃなくて少し動かす、少し変える程度なら超絶優秀やね それこそできる範囲内ならbananaといい勝負する 問題は画風維持とトレードオフなのか大きな変化を付けられないってイメージ(付けれたとしてもその場合一貫性は崩れる)」
  • 抽出理由: Flux kontextを微調整向きと評価。選ばれている理由として、小さな変化で超優秀だが、大きな変化では一貫性が崩れるトレードオフがある点。
• 635: 「次にキャラ画像をくっつけて the womans together in one scene where they are hugging. で合成してハグするアレをやってみたで」
  • 抽出理由: Flux kontextを合成テストで使用。選ばれている理由として、絵柄保持能力が高いが、ポーズの自然さでQwenに劣る点（比較文脈）。
• 639: 「同様にキャラ画像をくっつけて the womans together in one scene where they are hugging. で合成してハグや またまたkontext、Qwenの順の結果や kontextはラブホでバトル開始の上に人体が支離滅裂や、一方でQwenは色々と変化しているけど無難にまとめてきた感じがする。」
  • 抽出理由: Flux kontextの合成能力を評価。選ばれている理由として、無難さで劣るが、良し悪しがQwenと補完関係にある点。

Wan 2.1,2.2 (wan)

• 481: 「EasyWan22 とも共存できるのでお手軽に試したい人向けに情報共有 … Musubi-tunerがwandb使えるらしいから学習解析はそれもええかも知れんな」
  • 抽出理由: EasyWan22の共存性を共有。選ばれている理由として、お手軽に試せ、学習解析ツールとの相性が良い点。
• 505: 「EasyWAN22 2060Sで動いたで　画質荒いけど感激やわ」
  • 抽出理由: EasyWan22の動作確認。選ばれている理由として、低スペック（2060S）でも動く感激度が高い点。
• 506: 「wan2.2で振り向かせてキスをするとかは簡単に実行してくれるんだけど 既におっぱいを掴んでいる手の動きを変えるのが全然出来ない … 掴んだまま持ち上げる動作ばかりになってしまう」
  • 抽出理由: Wan2.2の動作制御の難しさ。選ばれている理由として、簡単な動作（振り向きキス）は得意だが、細かい手の動きは苦手。
• 512: 「easywanが一瞬だけ2.8.0になってトラブル頻出した事とかあったし、逆にeasywan以外がなんかトラブル起こすこともあるやろし comfyて最新のもん取り入れる為に使うって特性上あんま一つで共用しようとせず用途ごとに環境を分けといた方がええ気がするわ」
  • 抽出理由: EasyWanのバージョントラブル。選ばれている理由として、最新技術取り入れ向きだが、環境分離推奨で安定性が高い点。
• 517: 「言うてwanもqwenもすでに規制済やろ 好きに使え言うて公開してくれるからエロに使ってるだけで」
  • 抽出理由: Wanの規制状況。選ばれている理由として、公開されているためエロ用途で好きに使える点（規制済みだが実用可能）。
• 526: 「ワイもWan2.2関連もあまり突き詰めてない間にQwen系やらその学習云々が出てきてしまったしでワイもいまいちまとまってないわ 動画がやたらスローになるのは何故なのか？、Start→Endで色が変わる原因とその対策 …」
  • 抽出理由: Wan2.2の動画生成問題（スロー、色変化）。選ばれている理由として、動画生成のFAQが必要なほど実用的だが、原因対処が必要。
• 527: 「WAN22でもQWENでもすでにエロ禁止やぞ 勘違いすぎで草生えるわ」
  • 抽出理由: WAN22のエロ禁止状況。選ばれている理由として、規制済みだが公開されているため使用可能（勘違いを指摘）。
• 533: 「そういやQwen Edit出たし、白背景でリアスでキャラ出してから、それ読み込ませて背景を描いてって言えば、ちゃんとキャラに沿った背景出してくれそうだな 今までは背景出すのこだわっとったけどWanちゃんを考えると白背景シンプルバックグラウンドが起源にして頂点になりそうやな」
  • 抽出理由: Wanを白背景生成の頂点と評価。選ばれている理由として、シンプル背景が起源で、他のモデルとの組み合わせで背景生成に強い点。
• 549: 「最近はWanとQwenしか触ってないからreForge信者の俺でもComfyUI好きになってきたわ どっちも使えばいいじゃん派閥でいこうと思います」
  • 抽出理由: Wanを最近の主力として使用。選ばれている理由として、ComfyUIとの相性が良く、他のツール（reForge）と併用可能。
• 574: 「easyWan22に…」
  • 抽出理由: EasyWan22の環境問題（アップデート関連）。選ばれている理由として、動画生成含め動作するが、アップデートで壊れやすい点。
• 577: 「EasyWanで動画も試してみんとな…」
  • 抽出理由: EasyWanの動画テスト意欲。選ばれている理由として、動画生成向き。
• 578: 「EasyWan22とは別にComfyUI環境を構築しないとあかんで」
  • 抽出理由: EasyWan22の環境分離推奨。選ばれている理由として、動画生成が上手く動作しない場合の代替として。
• 592: 「EasyWan22勢にgitでComfyUI本体更新させようとしたり venvでrequirements.txt更新させようとしたりする悪魔ニキおるけど ワイは全力で「絶対に止めとけ」って言っておくわｗ 何故なら「それが出来るならハナからEasyWan22使ってない」からやで」
  • 抽出理由: EasyWan22の更新リスク。選ばれている理由として、初心者向けの簡単導入だが、更新で壊れるため「止めとけ」推奨。
• 598: 「easywan21環境でwan2.2もqwen editも使ってるけど torchとかsageとか全部バージョン合わせて一発で導入できるから自分で1からやるより圧倒的に楽やし 最新技術使いたいならgit pullとかするだけで普通に全部使えるからな」
  • 抽出理由: EasyWan21でWan2.2を使用。選ばれている理由として、バージョン調整で一発導入可能で、最新技術取り入れが楽。
• 599: 「easyWan22の方を…」
  • 抽出理由: EasyWan22のアップデート解決。選ばれている理由として、動作環境構築が助かる点。
• 606: 「ちょっと前まではEasyWanと環境分けてたけど切り替えるのめんどくさくなったからEasyWan一本にしたわ 勝手にcomfyをアプデしたらEasyWan壊れるんかいな」
  • 抽出理由: EasyWanを一本化。選ばれている理由として、環境切り替えの面倒を避けられるが、アップデートで壊れるリスク。
• 609: 「easywanでgit pullもpanty pullもやりたい放題や」
  • 抽出理由: EasyWanの柔軟性。選ばれている理由として、git pullで更新可能でやりたい放題。
• 616: 「- ノードや ComfyUI、pytorchのアップデートは自己責任（壊れる可能性大・Zuntanは動作確認取ったバージョンにUpdate.batでなるようにしてくれている） - テンプレート読み込みやそこで指定されているモデルの配置は基本問題ない - テンプレート外のワークフロー読み込むと新しいバージョンのノードを要求する場合もありその場合はあきらめるか自己責任でのアップデートになる これが何書いてるか分からないのであればやめたほうがいいかも」
  • 抽出理由: EasyWanのアップデート注意点。選ばれている理由として、Zuntanの動作確認済みバージョンが安定し、テンプレート読み込みが問題ない点。
• 623: 「Wan2.2で被写体の正面から横に移動するようにカメラワークを動かしたいんやけど、プロンプト入れても正面からのカメラになってしまうわ みんなどうやってカメラを動かしとるんや」
  • 抽出理由: Wan2.2のカメラワーク制御難。選ばれている理由として、カメラ移動がプロンプトで上手くいかない問題点。
• 636: 「自動っていうか半自動なんで最初は#107のExteneded Video = Trueノードをfalseにすると#62のInput Imageの絵をStartにして動画が出来ます … FLFVではないので動画生成に使うのはスタートフレームだけです」
  • 抽出理由: Wan関連のワークフロー説明（動画延長）。選ばれている理由として、半自動で動画生成が可能で、スタートフレーム中心の使いやすさ。
• 641: 「wan2.2は質の低いループ動画と、変化が多くて一連の流れがある質の高い動画に分かれると思うんだけど これはどうやってコントロールすればいいんだろう」
  • 抽出理由: Wan2.2の動画質制御。選ばれている理由として、質の高い一連の流れ動画が生成可能だが、コントロールが必要。
• 643: 「うさ耳ポーズさせてくれってプロンプト入れても全然やってくれんな さてはWanくんうさ耳ポーズを知らんな？ それかチャッピーのプロンプトが良くないのか…」
  • 抽出理由: Wanのポーズ制御難（うさ耳ポーズ）。選ばれている理由として、特定のポーズを知らない可能性があるが、プロンプト次第で対応可能。

FramePack

• 558: 「足上げ動画 Seed変えながら動かしていたら足下ろすのが出来るのがあってもしかして逆にすれば足上げからスタートできるかもというお試し まずi2vで足を下ろす動画を作成（最終フレームだけ使用） 最終フレームから最初の絵に向けてFLFVして足上げ動画 以降最終フレームからi2vで動画を延長 …」
  • 抽出理由: FramePack関連のFLFV（おそらくFramePackの機能）を動画生成に使用。選ばれている理由として、足上げ/下ろし動画の逆再生や延長で動作がつながる点（BDSM系注意）。

全体の所感とフォローアップ

• ログの主な焦点はWan（特に2.2とEasyWan22）の環境構築、動画生成、規制耐性にあり、illustrious（リアス）はエロイラストの安定モデルとして評価が高いです。Fluxは微調整の優秀さが理由で選ばれ、HiDreamは比較文脈で登場。
• PonyとNoobaiの話題がゼロだったため、ログの文脈がWan/Flux寄りである可能性があります。もし抽出漏れや追加の文脈解釈が必要なら、具体的に指摘してください（例: 特定のログ番号の再確認）。

—以下は、提供された5chログ（444〜643）から、生成AIの「モデル」に関する話題を抽出・整理したものです。抽出の基準は以下の通りです：

• 抽出対象: 生成AIのモデル（またはモデル関連のバリエーション、量子化版など）に関する言及。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）を除外。
• 優先事項: モデル名が明示的に登場する話題を抽出。特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 速度、精度、LoRA対応、合成能力など）が述べられている場合、それを強調して抽出。
• 除外理由の確認: ログ中には除外モデル（例: FLUX, Wan, illustriousなど）の言及が多いですが、これらは抽出対象外としました。Qwen関連は除外リストにないため抽出対象と判断。ただし、WanやFLUXと組み合わせて言及されている場合でも、Qwen部分のみを抽出。
• 全体の傾向: ログの主な話題はComfyUI環境でのQwen関連モデル（特に編集・合成機能）の検証が多く、これらが抽出の中心となりました。他のモデル（例: kohaku, chromaなど）は散発的で、理由の言及が少ないため簡潔にまとめ。

抽出結果を、登場するモデルごとに分類してまとめます。各項目で関連するレス番号を明記し、内容を要約。理由が述べられている場合、それを括弧内に記載。

1. Qwen関連モデル（Qwen-Image-Edit, Qwen-Image, qwen-image-edit, Qwen-Image-distill など）

ログの大部分を占める話題。除外リストにないため抽出。主に画像編集・合成・生成の文脈で使われ、LoRA対応や速度、精度の高さが理由として挙げられている。

• レス467, 482, 499-501, 519, 523-525, 534, 537-539, 541-542, 547, 553, 555, 558, 568, 589, 630-631, 635, 639-640, 642: Qwen-Image-EditやQwen-Imageのワークフロー、合成テスト（例: 画像合成、背景変更、猫耳追加、メガネ除去）。理由: 精度の高い合成が可能で、複数画像のリファレンスや編集が優秀（例: “精度の高い合成が可能なら、差し替えたいキャラだけ別軸で作って最後に合成すればLoraが混ざる心配もなく複数のloraキャラを出せそう”）。LoRAの効きが良く、乱交や複数キャラ制御に期待（”自然言語を崩さずに大規模ファインチューニングができればQwenをカスタムすれば乱交や複数キャラの複雑な制御は可能”）。蒸留版（Qwen-Image-distill）は学習しやすく、個人規模で扱いやすい（”qwen-Image-distillという蒸留モデルがあってqwen-image自体が蒸留モデルという話は効かないんでおそらく学習し辛いとかはないと思うけど”）。fp8版（qwen_image_edit_fp8_e4m3fn）で速く、顔の維持や編集が安定（”euler betaにしてlightning無しでCFG1, 10ステップだとネガティブ使えないけど速いし元画像から顔も変わらんかった”）。
• レス481, 487-488, 554, 562, 640: Qwen-Image Text to Imageやlightning-8steps対応版。理由: お手軽に試せて速い（”ComfyUIのワークフロー→テンプレートを参照、にあるQwen-Image Text to Imageがいつの間にかlightning-8stepsに対応してる”）。gguf版やfp8版が環境に優しく、3060などの低スペックで動作（”3060はfp8対応してないしggufの方がええで”）。
• レス630-633, 635, 639: Flux.1 kontextとの比較（Qwen-Image-Edit vs kontext）。理由: Qwen側はポーズが自然で大きな変化を付けやすいが、絵柄保持はkontextに劣る（”Qwenはポーズはかなり自然な一方で、絵柄はやや離れてしまってる感じがする”）。小さな変化（例: 猫耳追加）ではkontextが優秀だが、Qwenは顔全体の処理が強く、TE（Text Encoder）の性能が高い（”kontextは大きく動かす、大きく変化させるんじゃなくて少し動かす、少し変える程度なら超絶優秀”）。

2. Kohaku関連（kohakuのモデルやデータセット）

• レス547, 563: kohakuのLoRAマージ手法やデータセット。理由: 高解像度・自然言語タグのデータセットが優秀で、Qwenのカスタム学習に適する可能性（”kohakuのデータセットの規模に対して今までの完成度を見るとうん・・・と言わざるおえんな ただQwen自体が優秀なんでそこそこの学習精度で満足するものができるという可能性もある”）。kohya_lora_param_guiのようなツールが欲しい（”Qwen用のkohya_lora_param_guiみたいなのが早く出ないかなぁ”）。

3. Chroma（flux schnell関連）

• レス552: chroma (flux schnell)。理由: 大規模学習がしやすく、ライセンスの問題が少ない（”flux devがあれだけ初動で印象よくても大規模に学習する人が一切出なかったのはライセンス含めて色々問題があったんや(chromaはflux schnell)”）。ただし、Flux本体は除外のため最小限の抽出。

4. Banana（おそらくBananaモデルや関連ツール）

• レス633: bananaとの比較。理由: 小さな変化の編集でkontextと良い勝負（”kontextは大きく動かす、大きく変化させるんじゃなくて少し動かす、少し変える程度なら超絶優秀やね それこそできる範囲内ならbananaといい勝負する”）。

抽出の補足

• 全体の件数: 約50件のレスから抽出（主にQwen中心）。ログの後半でQwenの編集機能（例: 猫耳追加、合成、ハグシーン）が繰り返しテストされており、理由として「速い」「LoRA対応」「合成精度が高い」が頻出。
• 理由の傾向: Qwenは「個人レベルで扱いやすい」「編集・合成の柔軟性」「LoRAとの相性」が選ばれる主な理由。中国製AIの規制耐性も間接的に言及（”中国が覇権取ったら締め出ししてくるだろうから 今これからの限られた期間を堪能させていただくという流れかと”）。
• 不明瞭なもの: ログ508の”nanobananaの記事”はモデル名か記事名か不明瞭（Stable Diffusionで使えない？とあるが、詳細なしのため抽出せず）。一般的な”軽量モデル”（レス462）や”キャラ出しモデル”（レス536）は具体的なモデル名がないため除外。
• 提案: 抽出がQwen偏重のため、もし特定のモデル（例: Qwenのバリエーション）を深掘りしたい場合、追加のログやクエリをお知らせください。日本語で回答している通り、必要に応じてclarifying questionsをします。