生成AIモデルに関するレポート
冒頭まとめ：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分析した結果、全体として最も頻出・活発に議論されているモデルはWan 2.2 (wan)です。動画生成の楽しさ、NSFW LoRAの強化、ワークフローの更新（例: EasyWan22）、S2V機能の新しさなどが繰り返し言及され、初心者から上級者まで幅広いユーザーが「ゲームチェンジャー」「無敵」と評価している点から、現在の流行の中心と推測されます。次点でQwenが流行しており、LoRA学習の効率性、NSFW対応の柔軟さ、背景描写の強みが理由で注目を集めています。また、Illustrious (リアス, ill)は二次絵生成の「ゴール」として安定した人気を保ち、Ponyは動物生成の専門性で根強い支持があります。一方、FLUXは「一瞬流行って消えた」現象として過去のブームを象徴し、NovelAI (NAI)はエロ用途の修正ツールとしてニッチに使われています。Noobaiは特定の生成（例: 動物系）で限定的に選ばれ、FramePackとHiDreamは言及がほとんどなく、流行とは遠い印象です。除外リスト外のモデル（例: SDXL, Gemini, nano-banana）も抽出されていますが、これらは補助ツールや比較対象として登場し、流行の主流ではありません。全体の傾向として、NSFW動画生成やLoRA学習の進化が流行の鍵で、WanとQwenが2024年のトレンドをリードしていると推測されます。
以下では、各指定モデルごとにログから抽出された話題を基にレポートをまとめます。選ばれている理由が明記されている場合、それを強調して記述します。レポートはログの時系列や文脈を尊重し、重複を避けつつ網羅的に整理しています。
NovelAI v4もしくはv3 (NAI)
NovelAIは、ログ全体でエロ生成の期待値が高いモデルとして繰り返し言及されています。主にローカル環境との比較や新機能の期待が中心で、ユーザーの満足度は安定していますが、他のモデル（例: Qwen）の進化に比べて「古株ユーザー向け」の印象が強いです。
- 選ばれている理由: エロ生成の期待値が高く、出力拒否がない点が魅力（大手モデルと異なりNSFW対応）。修正専用機としてローカル生成の版権キャラの細部（アクセサリー）を再現できるため選ばれ、インペイント用途に特化（例: ローカルで出した画像の修正）。新機能（Character Reference）の追加が楽しみで、月額課金する価値ありと評価。SDXLベースのv3では自然言語が一定程度通用するが、万能ではないため補助的に使われる。ローカル放流の期待が高く、小刻みな技術進化が理由で長期ユーザーから支持。
- その他の話題: 新衣装関連でLoRAがない場合の代替使用、獣姦プロンプトのテスト基準として基準的に使われるが、ローカル環境の有無が影響。PayPay支払い時の生成画面表示エピソードなど日常的な使用例あり。全体として、エロ勢の95割がNAIに留まるが、スレの進化速度に追いつけていない可能性。
Pony
Ponyは、動物生成の強みと移行のしやすさが特徴のモデルで、ログではIllustriousへの移行起点としてよく比較されます。満足感が高い一方で、次のモデルに置き換えられる可能性が指摘されています。
- 選ばれている理由: 動物関連生成が強い（e621データセットの影響で偏見的に優位）。PonyからIllustriousへの移行が楽で、起点として選ばれるが、絵師タグの効きがモデルごとに違うため移行抵抗感あり。満足感が高く「Pony止まり」で十分だが、さらに進化した絵を求める声あり。Pony用LoRAをNoobai系に流用可能で互換性が高いため選ばれ、コントロールネット（CN-anytest_v3/v4）で扱いやすい。
- その他の話題: リアス移行後に戻れなくなる体験談あり。全体として、動物生成の専門モデルとして根強いが、Illustriousの台頭で移行が進む傾向。
illustrious 0.1,1.0,1.1,2,3,3.5vpred (イラストリアス, リアス, ill)
Illustriousは、二次絵生成の「ゴール」モデルとして高く評価されており、ログではPonyからの移行やコントロールネットとの相性が頻出。v1.0/v2.0のスペック比較（学習ステップ数: v1.0 625,000 vs v2.0 78,125、データセット: v1.0 1,000万枚 vs v2.0 2,000万枚、解像度: 1536×1536）が優位性を示しています。
- 選ばれている理由: 二次絵生成のシコ勢にとって満足度が高く、白背景静止画でゴール（綺麗さが抜きやすさに直結しないため十分）。ポン出しで綺麗に出力可能で「すごすぎる」。シード値変更時の構図安定性が高く、ControlNet（OpenPose）との相性が良く、3Dモデリング用三面図生成でよく使われる。学習ステップ数とデータセットの規模が圧倒的で「天下取る」性能。自然言語対応（v3.5）が優れ、次世代（Illustrious-Lumina-v0.03）の期待あり。Ponyから移行が楽で満足感向上、線画生成やアニメシーン書き換えで有効。SDXLベースだが、各ベースモデルで公開されたものが確実で使いやすい。
- その他の話題: 構図が硬いが満足度高い。Noobai含む派生モデルでコントロールネット可能。hakushiMix_v14.1のLECOがIllustriousより効果強い比較あり。全体として、SDXLからの脱却が課題だが、安定した人気。
Noobai
Noobaiは、特定の生成で選ばれるニッチなモデルで、ログではPony用LoRAとの互換性が主な話題。派生モデルとしてIllustriousと併用されることが多いです。
- 選ばれている理由: Noobの血が濃いモデル（Personal merge）で動物生成が出やすいため選ばれ、特定の生成（例: 動物系）が出にくい場合の代替。Pony用LoRAとの互換性が高く、Noobai系に流用可能で柔軟。コントロールネットでIllustriousモデル（Noobai含む）を扱うための最適ツールとして選ばれる。
- その他の話題: リアス派生としてSDXLベース。全体として、限定的な使用だが互換性の高さが強み。
FLUX
FLUXは、ログで「一瞬流行って消えた」現象として過去のブームを象徴的に言及されています。NSFW用途の可能性が指摘されますが、流行は短命でした。
- 選ばれている理由: データセットの準備が整っているためNSFW Master版が速やかに登場し、NSFW用途で選ばれる可能性あり。ただし、流行の速さと消えやすさが指摘され、選定理由は明示的に少ない。
- その他の話題: 動画やQwenのようなメモリ消費激しい生成と比較。全体として、過去のトレンドモデル。
HiDream
ログ全体で言及が一切なく、抽出なし。流行とは無関係と推測。
Wan 2.1,2.2 (wan)
Wan 2.2はログで最も活発に議論され、動画生成の革新モデルとして「ゲームチェンジャー」と評価。EasyWan22の更新やS2V機能が話題の中心で、NSFW用途の強化が目立ちます。2.1比で打率と液体描写が進化。
- 選ばれている理由: 動画生成が楽しく、動き強化（Boost1stStep）でプロンプト遵守が可能。NSFW LoRAがよく効き、ボタン1つで裸生成（「禁忌の知識」レベル）。S2Vで音声駆動の長時間動画（分単位、一曲丸々）が可能で、無敵級のソリューション。初心者向けテンプレートが優秀で動画が簡単に作れ、同時動作（乳揉み+腰振り）も楽しめる。旧フローとの互換性が高く、CFG調整で安定。液体描写の進化と打率の高さで2.2が選ばれ、オーディオ駆動（身振り/歌）の進化でクリエイター向け。FramePack連携で動画強化。低スペック（RTX3080）でも高速生成可能で、ハイスペ不要。
- その他の話題: 不満点（無駄口パク、生成速度低下）あり。S2VのComfyUI対応期待。全体として、動画NSFWの流行モデル。
FramePack
FramePackはログで言及が少なく、Wan 2.2-S2Vの基盤として補助的に登場。静止画/動画のシンプル用途で評価されます。
- 選ばれている理由: Wan2.1/2.2より確実に簡単で、軽くて速いため選ばれ、ぶっかけ/フェラ/ピストンなどのシンプルNSFW動画に適する。リアスと組み合わせでゴール。S2VでFramePackを使う仕組みが動画生成を強化。
- その他の話題: リリース待ちの声あり。全体として、動画補助モデル。
Qwen
QwenはLoRA学習とNSFW対応の柔軟さが強みで、ログでは学習効率やエロ描写の改善が議論。背景描写の評価が高く、Illustriousからの移行検討あり。
- 選ばれている理由: エロ学習除去だが出力拒否せずNSFW可能で、クオリティ高いがエロ弱い点をLoRAで補う（エロ用途で救済）。背景描写が優秀で評価。LoRA学習（Musubi-tuner, CAME, Lion）が効率的で、低スペック（VRAM12GB）でも完走可能。キャラ再現度が高く、髪の毛細部描写がSDXL比で優れる。Prompt Enhanceツールで専門用途（医療など）向けだが、NSFWプロンプト製造機が良さげ。Edit両立で試行錯誤が面白い。高速生成（2秒動画30秒完了）で軽量。
- その他の話題: NSFW苦手（胸がデカくなる問題）だが、楽しさから選ばれLoRA欲しい声あり。全体として、学習・NSFWの新興流行モデル。
除外リスト外のモデルに関する追加考察
ログの抽出結果では、除外リスト外のモデル（例: SDXL, Gemini, nano-banana, Style-Bert-VITS2, Lion, reForge）も登場します。これらは主に比較対象や補助ツールとして使われ、流行の主流ではないものの、SDXLの自然言語対応やnano-bananaの再現度の高さが注目されています。全体として、NSFW動画と学習効率の進化が生成AIのトレンドを形成しているようです。追加の詳細が必要でしたら、お知らせください。