5chSummary

生成AIモデルに関するレポート

冒頭: テキストから推測される流行モデル

提供された複数の5chログ抽出テキストを総合的に分析すると、全体的に生成AIの議論は動画生成やNSFW（エロ関連）生成に偏っており、特にWan 2.1/2.2 (wan) が圧倒的に流行していると推測されます。これは、ログの大部分を占める言及数（動画生成のクオリティの高さ、個人レベルのローカル実行可能性、プロンプトの柔軟さ、LoRA対応の進化）が理由で、EasyWan22のような簡易ツールの普及も後押ししています。次点でillustrious (イラストリアス, リアス, ill) が頻出しており、絵柄再現性やLoRA効果の高さが人気の要因です。Pony は過去の期待値（動画化の予測）から言及され、静止画エロ生成のシンプルさで根強い支持があります。一方、Noobai は個人作成の可能性やベースとしての無難さが評価されるものの、限界点も指摘され、NovelAI v4/v3 (NAI) やFLUX は言及が少なく、流行度は低い。HiDream とFramePack はほぼ言及なしで、流行していないと見られます。除外リスト外のモデル（例: Qwen関連）は頻出ですが、指定モデルに限定するとWanが主流で、動画生成の進化ペースが全体のトレンドを象徴しています。この推測は、ログの文脈（動画/エロ生成の強調）と言及頻度に基づきます。

以下は、指定モデルごとの詳細レポートです。各モデルの言及内容、選ばれている理由（テキストに明記されている場合）を抽出・統合してまとめました。ログの重複を避け、効率的に整理しています。

1. Wan 2.1/2.2 (wan)

ログ内で最も多く言及され、動画生成の中心モデル。EasyWan22のようなツールとの組み合わせが頻出で、個人ローカル環境での実用性が強調されています。選ばれている主な理由は、動画生成のクオリティの高さ（動きの良さ、プロンプト応答性）、実行可能性（低スペックGPU対応）、LoRAの柔軟性です。当初はComfyUIの複雑さが障壁だったが、EasyWanなどの簡易版で解決されています。

• 主な言及と理由:
  • 動画生成技術の進化: 個人レベルで実現可能になった点が高評価（例: 「Wan2.2レベルの動画生成技術が個人のローカルマシンで作れる様になるのは正直もう少し先やと思ってたわ」）。プロンプトの柔軟さで複数キャラクターの行動制御（例: キスシーンでの打率向上）が可能。
  • LoRA対応: 特定シチュエーション（例: 乳揉み、鷲掴み、アナル挿入）のLoRA作成が容易で、プロンプト反応の良さ（生乳の方が良い）が理由。3段サンプラーやEnhanceMotionで動きの質が向上。
  • 使いやすさ: EasyWan22が推奨され、初心者向け（ComfyUIの複雑さを回避）。メモリ解放問題やJSONワークフローの効率化（anyswitchの改造）で実用性が高い。カメラモデルやAppendVideo機能で動画つなぎが低労力。
  • ハードウェア対応: RTX 3060/3080/4070などの低スペックで動作可能（BlockSwapやGGUF_Q8で高速化）。ただし、プロンプト難易度（例: 手差し込みの失敗）や生成時間の増加が課題。
  • 全体の流行理由: ローカル動画の発展ペースが異常で、Qwen/Fluxとの組み合わせで低労力高品質（例: 「1年後はどうなるんやろな」）。エロ動画生成（潮吹き、ピストン）の柔軟性が支持を集め、Native vs Wrapperの議論が活発。

2. Pony

言及は少ないが、過去の進化予測や静止画エロ生成の文脈で登場。選ばれている理由は、シンプルなエロ生成（1girlで事足りる）とキャラ改変のしやすさですが、指の破綻や目崩れの問題で代替モデル（illustriousなど）に移行する声が多い。v7リリースの噂があり、将来性に期待。

• 主な言及と理由:
  • 期待値の高さ: Pony時代に「半年後には動画化」と予測され、動画生成の進化起点として評価（例: 「ponyの頃にはみんな『もう半年後にはこれがグリグリ動いとるんやろな』」）。
  • エロ生成のシンプルさ: 画面いっぱいの1girlで十分（illustriousと並んで静止画向き）。目崩れ対策としてネガティブプロンプト（empty_eyesなど）が必須。
  • 欠点と移行: 指ぐちゃりやキャラ改変の効きづらさが理由で、二次系ではillustrious一択に（リアル系向き）。SD3以降のエロ禁止で代替として期待されるが、資金不足で未来が暗め。

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

絵柄再現性やLoRA効果の文脈で言及され、二次系生成で一択レベルの評価。選ばれている理由は、NSFW対応の柔軟性（テカリLoRAなど）と動画中割との組み合わせですが、資金集め難や限界点（キャラ混在）が指摘されています。WAI-NSFW-illustriousのような派生も登場。

• 主な言及と理由:
  • 絵柄再現性: 似ている絵柄確認やテカリLoRAの効果（層別学習で軽量・効果的）。NSFW素材量産に活用（エロ力が高い）。
  • 動画連携: First/Lastフレーム生成でWanと組み合わせ、中割処理に適する（3D/頭身スライダーの柔軟性）。
  • 学習・チューニング: ベースとしての影響力（Noobaiの基盤）。絵師タグの標準使用でモデルの良さを引き立てるが、資金不足で開発停滞。
  • 欠点と将来性: キャラ混在問題や限界が見え、新世代モデルへの移行望む声。二次系一択の優秀さだが、自然言語プロンプトへの適応でさらに向上期待。

4. Noobai

個人作成の可能性やLoRA学習ベースとしての無難さが言及され、絵柄LoRAのテストで登場。選ばれている理由は、epsモデルの学習効果の高さとハードウェア進化の期待ですが、更新の少なさやマルチモーダルシフトで未来が暗め。

• 主な言及と理由:
  • 学習ベース: epsモデルが無難で効果的（ステップ数最適化）。絵柄LoRAの失敗対策として推奨。
  • 将来性: 個人レベルで作成可能になると爆発的進化（H100複数基が必要だが、ハード進化で実現期待）。
  • 欠点: リアスベースの依存や更新音沙汰なし。マルチモーダル宣言で画像オンリーに戻らない可能性。限界が見え、新世代モデルを望む声。

5. NovelAI v4/v3 (NAI)

言及は少なく、新機能（キャラバイブスやAI漫画生成）の期待が中心。選ばれている理由は、プロンプト制御の優先度（ポジティブ指定でリボン除去）とキャラ一貫性の維持ですが、黒字化の事業成功例として評価。

• 主な言及と理由:
  • プロンプト効果: no ribbon指定で効果的（ネガティブよりポジティブ優先）。
  • 新機能期待: キャラ読み込みで一貫性保ちつつ変えられる（課金価値あり）。デフォ絵柄のバタ臭さが課題。
  • 事業面: 黒字化成功で上手く行っている印象（AI事業の95%失敗の中で例外）。

6. FLUX

言及は少なく、ChatGPT5の画像生成基盤として登場。選ばれている理由は、再現性の高さ（商用GPU処理）と1D環境対応ですが、Chromaのベースとして比較され、エロ以外で優秀。

• 主な言及と理由:
  • 再現性: Flux.1[pro]使用で指定再現が高い（A100/H100級GPUで処理）。
  • 環境適合: 1D環境でChromaより優位（軽量化の可能性）。

7. HiDream

言及なし。ログ内で全く触れられていないため、流行度ゼロと推測。

8. FramePack

言及なし。ログ内で全く触れられていないため、流行度ゼロと推測。

まとめと追加考察

このレポートは、提供された抽出テキストを基に統合したもので、指定モデルに焦点を当てました。Wanの流行が顕著で、動画生成の進化がAIコミュニティのトレンドを示しています。一方、除外リスト外のQwen（学習効率、自然言語対応）が頻出しており、将来的にWanとの競合が増える可能性があります。もし特定のモデルを深掘りしたり、追加ログに基づく更新が必要でしたら、教えてください。