5chSummary

以下は、提供された5chログ（ポスト440から642まで）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ものです。抽出対象は以下のモデルに限定し、他のモデル（例: Qwen, Chromaなど）はリストに含まれていないため除外しました：

• 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

ログを順番にスキャンし、関連するポストをモデルごとに分類・抽出。該当するポストの番号、内容の抜粋（関連部分のみ）、およびモデルが選ばれている理由（明示されている場合のみ）を記載します。理由が不明瞭またはない場合は「理由なし」と記します。抽出はログの文脈を尊重し、過度な解釈を避けています。該当なしのモデルは空欄で示します。

NovelAI v4もしくはv3 (NAI)

• ポスト450: 「NAI4で天海春香のリボンをもぎ取る際に一番活躍したのは ネガにbow や ribbon や hair or を入れることではなく ポジにno ribbonと入れることだったねぇ」
  • 理由: NAI4がリボンを除去するプロンプト制御に有効（ポジティブプロンプトの優先度が高いため）。
• ポスト554: 「ワイがキッズ時代見てた特撮ヒーローもNAIで出せそう？」
  • 理由なし（NAIの生成能力への期待を示唆）。

Pony

• ポスト456: 「ponyのほうのloraも一応リアスに利いてたけど、こっちのほうが安定してそうね」
  • 理由: PonyのLoRAがillustrious（リアス）に適用可能だが、安定性で劣るため代替を検討（比較対象として言及）。

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

• ポスト443: 「リアスでオリキャラ2人分LoRA作って色んな着衣の絡み画像生成してんだけどどうしても混ざっちゃう 完全に固定できる方法なんかないんか？？」
  • 理由なし（リアスを使ってオリキャラLoRAを作成し、絡み画像生成に使用。キャラ混在の問題を相談）。
• ポスト456: 「ponyのほうのloraも一応リアスに利いてたけど、こっちのほうが安定してそうね」
  • 理由: PonyのLoRAがリアスに適用可能で安定性が高い（比較対象として言及）。
• ポスト569: 「久しぶりに覗いたら浦島で困惑してる イラストリアスすげえええで止まっている…」
  • 理由なし（イラストリアスの進化に驚き、更新を止めている状態）。
• ポスト584: 「Loraいただいたでサンガツ paper moonに三次Loraかけた画像を リアル系モデルでリファインして ILのエロ力を生かしたI2V用nsfw素材量産や」
  • 理由: IL（illustrious）のエロ表現力が高いため、NSFW素材量産に活用。
• ポスト588: 「illstriousやけど、画像24枚×50エポック＝計1200の画風 penisのstyleがうまく学習できてなかったけど taggerのみだとうまく拾われなかったか、モデル側の学習が強いからやね」
  • 理由なし（illustriousを使って画風LoRAを学習。penisスタイルの学習が不十分）。
• ポスト624: 「qwenってどんなキャラ覚えとるんやろか illustriousのDrawingSpellsみたいなのでけへんかなあ」
  • 理由なし（illustriousの機能（DrawingSpells）と比較し、キャラ記憶能力を期待）。

Noobai

• 該当なし。

FLUX, HiDream

• ポスト589: 「Chromaはどこまで行ってもFlux.1Sやから1D動く環境ならそっち使った方がええんよな・・・」
  • 理由: Flux.1S（FLUXのバリエーション）がChromaのベースで、1D環境で動作可能。Chromaより優位（環境適合性が高いため）。

Wan 2.1,2.2 (wan)

• ポスト458: 「nativeにもEasyCache… wan2.2の生成だと低スペックマシンでは20%ほど速くなるな」
  • 理由: Wan 2.2がEasyCache適用で低スペックマシンで20%高速化するため（速度向上）。
• ポスト516: 「そういやWan2.1のloraを2.2で使う場合ってhighとlowどっちにかけたらええんやろか？」
  • 理由なし（Wan 2.1のLoRAを2.2で使用する方法を相談）。
• ポスト520: 「なるほど両方か・・・何度かトライ&エラー繰り返す必要がありそうやな・・・」 （516へのレス）
  • 理由なし（Wan 2.1/2.2のLoRA適用方法の議論）。
• ポスト529: 「うーん、wan2.2でおっぱいを柔らかそうに揉むのはなんとかなるんだけど、 おっぱいの一か所じゃなくて、指を食い込ませながら全体を撫で回すように揉むのが全然上手くいかないな」
  • 理由なし（Wan 2.2でおっぱい揉み表現の生成を試行）。
• ポスト578: 「wan2.2でプロンプト記述は重要よな 「動画の最後では宝箱が閉じ、少女と触手は見えなくなる」をdeepLで英語にしたのを突っ込むだけでミミック食事完了シーンにしてくれたわ」
  • 理由: Wan 2.2が詳細なプロンプト記述に強く、動画シーンの生成が上手くいく（プロンプト応答性が高いため）。
• ポスト582: 「そうやね、アナル中出しLoRAを入れてたのもあるが 「ミミックの噛み合わせた歯の間と鍵穴から精液がだらだらとたれる」ってのも追加してて半分はいい感じにしてくれたわ」 （578へのレス）
  • 理由なし（Wan 2.2で詳細表現の生成成功）。
• ポスト592: 「亜人ニキ久々やでwan使いこなしててびっくりやわよう動いてるなぁ」 （画像生成の文脈）
  • 理由なし（Wanの使用を評価）。
• ポスト615: 「easywan22の新しいワークフロー、遅ればせながら導入したけどEnhanceMotionめっちゃええやん、サンキュzuntan なお生成時間」
  • 理由: EasyWan22（Wan 2.2のワークフロー）のEnhanceMotion機能が優秀（モーション強化のため）。
• ポスト625: 「Wan2.2の3段サンプラー、WanVideoWrapperだとうまくいかん・・・というか設定がわからん ネイティブだと長辺を小さくしてもOOMなってまう・・・ VRAM12GBで生成できてるニキおったら、ワークフローとか設定とか教えて欲しいやで」
  • 理由なし（Wan 2.2の3段サンプラー設定の相談。VRAM対応を求める）。
• ポスト629: 「wan2.2で日本語プロンプトで「彼女は両腕を使って胸の谷間を強調している」ってやったら良い感じにおっぱいを寄せてくれて楽しいわ」
  • 理由: Wan 2.2が日本語プロンプトに強く、胸強調表現が上手く生成される（プロンプト柔軟性が高いため）。
• ポスト632: 「nativeだとこうや、8GBでも動くで」 （625へのレス、ワークフロー共有）
  • 理由: Wan 2.2のネイティブ設定が低VRAM（8GB）で動作可能（低スペック対応）。

FramePack

• 該当なし。

抽出のポイント:

• ログ全体で最も言及が多いのはWan 2.2で、動画生成やプロンプト応答の強みが理由として挙げられることが多い。
• illustriousはLoRA学習やエロ表現力の文脈で登場。
• FLUXは1回のみ、環境適合性を理由に言及。
• NoobaiとFramePackは全く言及なし。
• 理由が明示されないポストも多いが、タスク通り抽出。もし追加の文脈や不明点があれば、さらなるログ提供や質問をお願いします。

—以下は、提供された5chログ（440〜642）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：

• 対象: 生成AIのモデル（ベースモデル、派生モデル、言語モデルなど）に関する言及。ただし、指示された除外モデル一覧（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）およびその派生（例: Flux.1SなどFLUX関連）を厳密に除外。
• 抽出内容: 除外対象外のモデル名、関連する議論の要点。特に、そのモデルが選ばれている（または議論されている）理由があれば抽出。ログの文脈を基に、関連レスを引用しつつ簡潔にまとめ。
• 注意: ツール（例: musubi-tuner, ComfyUI, A1111など）はモデル本体でない限り抽出せず、モデルとの関連で言及された場合のみ触れる。重複を避け、主要な話題をグループ化。

1. Qwen（各種バリアント: Qwen-Image, Qwen-Image-Edit, Qwen2.5-VL, Qwen2.5-VL-7B-Instructなど）

• 主な言及レス: 460, 466, 468, 488, 494, 499, 501, 504, 507, 510, 521, 571, 576, 616, 624。
• 抽出された話題と理由:
  • Qwen-Image-Editを使って実写画像からアニメ絵への変換テストが行われており、従来のモデル（例: OpenPose）では崩れやすいエロ系構図でも安定して変換可能。理由: 性能が高く、写真から二次元絵への変換が実写寄りに引っ張られにくく、エロ構図の検出精度が高いため（494, 501）。上からのアングルが弱いという弱点も指摘（521）。
  • Qwen2.5-VLのabliterated版（NSFW向け調整版）を用いたLoRA学習テスト。NSFW要素（乳首、性器、射精）の再現が難しいが、射精表現はガチャ次第で完璧に学習可能。理由: NSFW向けのベースモデルとして期待され、拒否を示すジェスチャーが出にくくなる可能性があるため（468, 488, 571）。ただし、ベースモデルにNSFW学習が不足していると厳しい（574, 576）。
  • musubi-tunerを使ったQwen2.5-VL-7B-Instructのキャッシュ生成や学習。fp8_scaled版は使えず、指定の16GBモデルを推奨。理由: アニメ絵向け調整済みで、TE（Text Encoder）の出力が安定し、NSFW LoRA作成に適しているため（504, 507, 510）。
  • 全体の理由: 次世代モデルとして台頭し、キャラ個別指定や編集機能が高く、従来モデルでは難しいNSFWや変換タスクに選ばれている（466, 616）。ただし、学習コストが高くストレージを食う（510）。

2. Grok（xAIのモデル）

• 主な言及レス: 472, 474, 483。
• 抽出された話題と理由:
  • ブラウザ版XのGrokで共有ボタンを押すと会話ログがWebページに保存され、Google検索に載るリスクあり。理由: エロいdanbooruタグなどの会話が全世界公開される危険性が高く、1クリックで即共有される仕様のため注意喚起（472, 483）。過去に会話ログ漏洩のニュースも関連（474）。
  • 全体の理由: チャットログの共有機能が便利だが、プライバシー（特にエロ関連）の観点でリスクが高いため、GPT系との違いを指摘して選ばれていない（警告の文脈）。

3. ChatGPT（チャッピー, ChatGPT5）

• 主な言及レス: 440, 461, 462, 477, 485, 568。
• 抽出された話題と理由:
  • 否定形のプロンプト（例: 「〇〇しない」）を理解しにくく、余計な文章を生成する問題。理由: 言語理解力が向上しているが、生成タスクでの事後アラインメントが不十分で、ネガティブ指定よりポジティブ指定が効率的（461, 462, 477, 485）。小説生成で「〇〇させないでください」が逆効果になる例（477）。
  • anime以外のタグ（text, 3D）禁止の議論でチャッピーが言及。理由: 学習量の多いタグを禁止したい場合に有効だが、存在しないタグは逆効果（440, 454）。
  • ChatGPT5になってから文字/絵の脱衣生成が制限され、脱獄プロンプトでBANリスク。理由: 安全性向上のためNSFWが厳しくなり、以前より使いにくくなった（568）。
  • 全体の理由: 言語モデルの基本的なプロンプト扱いや否定形理解の進化を議論する文脈で選ばれ、効率的な指定方法を探るために用いられる。

4. Chroma（Chroma-HD）

• 主な言及レス: 550, 580, 586, 587, 589, 596, 617。
• 抽出された話題と理由:
  • 学習完了後のテストで、リアル系生成は可能だがアニメ絵は中韓系スクショ感が強く、手足が怪しい。理由: 新しいベースモデルとして期待され、リアル寄りの生成に強く今後に期待（550, 580, 586, 596）。Flux.1Sの派生だが、1D環境で使える代替として（589）。
  • 学習が終わるのを待つ文脈で言及。理由: 動画生成などの進化に繋がる可能性があるが、終わらないまま次の環境に移るリスクも（617）。
  • 全体の理由: ベースモデルとしてのポテンシャルが高く、リアル系タスクで選ばれているが、アニメ系はまだ怪しいためテスト中。

5. SD1.5

• 主な言及レス: 597, 600, 602, 603, 605, 607, 609, 611, 613, 618。
• 抽出された話題と理由:
  • LoRA学習がSDXLより難易度が高く、教師画像100枚以上必要で過学習しやすい。理由: アンダーグラウンドなコンテンツ（アウロリなど）が出しやすく、群集生成が簡単だが、覚えが悪く多様な画像集めが必要（597, 600, 602, 603, 605, 607, 611, 613, 618）。Kritaのリアルタイム生成目的で先祖返り（605）。
  • 全体の理由: 古いモデルだが、遺産（消されたLoRAなど）の豊富さとアンダーグラウンド用途で選ばれ、CivitaiArchive経由でアクセス（604）。

6. SDXL

• 主な言及レス: 501, 574。
• 抽出された話題と理由:
  • Qwenの性能比較で、XLのCN（ControlNet?）よりQwenの方が優位。理由: 人類の到達点としてベースモデルが強いが、Qwenエロチューンが来ないと限界（501, 574）。

7. Neta Lumina

• 主な言及レス: 574。
• 抽出された話題と理由:
  • SDXLの代替として言及だが、触るのがめんどい。理由: NSFW対応の可能性があるが、扱いにくさから積極的に選ばれていない（574）。

追加の洞察

• これらのモデルは、主にNSFW生成、編集機能、学習効率の文脈で議論されており、Qwenが特に注目度が高い（次世代の高性能さゆえ）。除外モデルが多いログのため、抽出量は限定的ですが、理由は性能比較やリスク/制限の観点が中心です。
• 不明点: ログに不明瞭な部分（例: チャッピーがChatGPTを指すか？）があれば、追加のログで確認可能です。必要に応じて уточните。