5chSummary

以下は、提供された5chログ（レス番号237〜436）から、指定された生成AIモデル（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, Qwen）に関する話題をすべて抽出した結果です。抽出基準は以下の通りです：

• 指定モデルに直接言及しているレスを対象とし、関連する文脈（例: 使用方法、LoRA、性能、理由など）を可能な限り含めて抽出。
• モデルが選ばれている理由（例: 性能、使いやすさ、NSFW対応など）が明示的に述べられている場合、それを強調して抽出。
• ログ全体をスキャンし、重複や間接的な言及（例: 派生ツールのEasyWan22など）も含めつつ、指定モデルに限定。
• 抽出はモデルごとに分類し、レス番号と内容の抜粋を記載。指定モデル以外のモデル（例: SD3.5, Waver, GIEなど）は除外。
• 抽出件数が少ないモデル（例: NovelAI, Ponyなど）は、ログに言及がなかったため空欄または「なし」と記載。

NovelAI v4/v3 (NAI)

• 抽出なし: ログ全体に該当する言及が見つかりませんでした。

Pony

• 抽出なし: ログ全体に該当する言及が見つかりませんでした。

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

• レス430: Illustrious v1.0とv2.0のスペック比較が挙げられ、他のモデル（Animagine XL V3.1, Kohaku XL Zeta, Arti Waifu Diffusion 2.0）と比べて学習ステップ数（v1.0: 625,000, v2.0: 78,125）、データセット規模（v1.0: 1,000万枚, v2.0: 2,000万枚）、学習解像度（1536×1536）が優位であると指摘。「Illustriousが天下取るわけや・・・たまげたなあ」と評価されている。
  • 選ばれている理由: 学習ステップ数とデータセットの規模が圧倒的に多く、解像度が高いため、性能的に優位と見なされている（他のモデルとの比較で「天下取る」との表現）。

Noobai

• 抽出なし: ログ全体に該当する言及が見つかりませんでした。

FLUX / HiDream

• 抽出なし: ログ全体に該当する言及が見つかりませんでした（FLUXは254で「flux」として言及されているが、生成AIモデルではなく「動画やfluxやqwenみたいなメインメモリ使いまくる生成」との文脈で、指定のFLUXモデルとは直接関連なしと判断）。

Wan 2.1/2.2 (wan)

• レス283: 「数日ぶりにwan触ったら全く同じWFやのに前は3～4分でできてたのが100倍ぐらい時間かかってなんならOOM吐くわ どないなっとんねんcomfyのアプデか？はあああ」 – Wanの生成速度が急に遅くなった問題を指摘。
• レス294: 「wan2.2のloraって3080 10GBとメモリ64GBでも出来る？ 今までlora作ったことがないけどプロンプトじゃ解決できない問題にぶち当たったからそろそろ作る必要が出てきたようだ」 – Wan 2.2のLoRA作成のハードウェア要件を質問。プロンプトだけでは解決できない問題を解決するためにLoRA作成を検討。
  • 選ばれている理由: プロンプトだけでは解決できない詳細な問題（例: おまんこ詳細化?）を扱うため、LoRA作成が必要になった。
• レス298: 「Geminiくんにwan2.2用のプロンプトお願いしたらかなり難しいみたいでリサーチが終わらん」 – Wan 2.2のプロンプト生成をGeminiに依頼したが、難易度が高い。
• レス309: 「»294 動画の学習ならVRAM80GBないとある程度絞って学習せんといかんかった気がするで VRAM32GBの5090が最低ラインとちゃうかな」 – Wan 2.2の動画LoRA学習に必要なVRAMを議論。
• レス312: 「»294 3060(12gb)+メモリ32Gb(+スワップ10gb)でMusubi-Tuner使って静止画やったら1024サイズで以下のパラメで学習出来とるけど動画やったらかなり難しいんちゃうかな accelerate launch –mixed_precision fp16 wan_train_network.py …」 – WanのLoRA学習パラメータを共有。静止画は可能だが動画は難しい。
• レス393: 「»131 のEasyWan22のBoost1stStep動き強化サンプルのLoRA版あげといたで ブーストのON, OFFと上半身脱衣プリセットの大・小の切り替えのみでシードも含めて同一設定比較や General NSFWのLoRAの動きを維持しつつもよう動くようになっとるで」 – EasyWan22（Wan 2.2の派生ツール）のLoRA版を共有。動き強化とNSFW対応を強調。
  • 選ばれている理由: General NSFWのLoRAの動きを維持しつつ、強化された動き（Boost1stStep）を実現するため。
• レス398: 「ほんとに今更やけどwan22ってゲームチェンジャーやな グラビアアイドルとかどんどん脱がされていくで 規制せんといてくれー日本政府」 – Wan 2.2を「ゲームチェンジャー」と評価。NSFW用途（脱衣など）で強力。
  • 選ばれている理由: NSFW生成（例: グラビアアイドルの脱衣）が容易で、革新的（ゲームチェンジャー）だから。
• レス409: 「あとアニメのキャプチャだったんだけど、もはやスタートとエンドにいれたら勝手に綺麗にしてくれそう　easywan22」 – EasyWan22でアニメキャプチャを簡単にクリーンアップ可能。
  • 選ばれている理由: スタート/エンド画像を入れるだけで自動的に綺麗に生成してくれる使いやすさ。
• レス413: 「wan2.2にnsfw要素教えるloraきてたで Mystic XXXっての」 – Wan 2.2向けNSFW LoRA（Mystic XXX）が登場。
  • 選ばれている理由: NSFW要素を教えるためのLoRAとして有用。
• レス418: 「はえー、3080じゃ動画のlora作成は到底難しいのか…… しかしまあ、おまんこ詳細化loraとかはすぐに誰かが作ってくれそうだから気長に待つか」 – Wanの動画LoRA作成の難易度を議論。おまんこ詳細化LoRAを期待。
• レス419: 「EasyWan22更新したけど好きな女の画像あればボタン1つで裸が見れるとかこれもう禁忌の知識やろ 普通の人間が手にして良い力じゃない」 – EasyWan22の更新で、画像1枚から裸生成がボタン1つで可能。
  • 選ばれている理由: 好きな画像から簡単にNSFW生成（裸）ができる「禁忌の知識」レベルの使いやすさ。
• レス423: 「wanそんな簡単になったんか 更新してみるか」 – Wanの使いやすさが向上した点を評価。
• レス429: 「ところでwan2.2で一人称視点で映像を進めるのってどうやるんだ？ 相手がほとんど動かないならPoV handsだけで作れるんだけど、カメラに動きが出ると途端に他の奴が乱入してきてしまう」 – Wan 2.2の一人称視点動画生成の方法を質問。PoV handsで静的生成は可能だが、動きで問題発生。

FramePack

• 抽出なし: ログ全体に該当する言及が見つかりませんでした。

Qwen

• レス293: 「Qwen image用「電話猫LoRA」を画像修正及びキャプションを適正にして学習し直しました」 – Qwen Image向けLoRA（電話猫）を再学習。
• レス296: 「そういえばQwenのPrompt Enhanceって誰か使ってる？ Qwen公式のプロンプト最適化（リライト）ツールみたいなんだけど」 – QwenのPrompt Enhanceツールを質問。
• レス299: 「»296 プロンプトの説明にありましたね。自分もきになってるのですが、多分特種用途？向けみたいな記事をべつに読んだ気が。医療用途とか専門用途とか？！ まちがってたら、すいません。」 – QwenのPrompt Enhanceを専門用途（医療など）と推測（自己レス303で訂正）。
• レス333: 「Qwen辺りで日本製の大規模学習モデル出ないかなぁ。日本人がんばれ」 – Qwenのような日本製大規模モデルを期待。
  • 選ばれている理由: 日本製の大規模学習モデルとしてQwenを参考に挙げ、期待を述べている（日本人ががんばれ）。
• レス408: 「5BでT2Vためしてたんだけど、いたずらで、qwenimageのunionのloraかけてみたんだけど、エラーはでない。 効いているかは今一つわからない。 ２秒にすると、30秒くらいで作ってくれますね。軽い。 内容はあさってのものが多いけど あと昨日の、QWENのnsfwの、モデルについてきてた wfのプロンプト製造機がよさげなので、 使ってみたいのだけど、まだ使えてない。とほほ」 – Qwen ImageのUnion LoRAをT2Vに適用。軽量で2秒動画が30秒で生成可能。NSFWモデル付属のWFプロンプト製造機を評価。
  • 選ばれている理由: 軽量で高速生成（2秒動画が30秒で完了）。NSFW対応のプロンプト製造機が良さげ。
• レス414: 「Qwenでエロ系出してると、なんかSD1.5の頃思い出すな……（プレイ毎に専用のLora使ってた的な） まぁ精度は段違いに良いが」 – Qwenでエロ生成をSD1.5時代と比較。精度が高い。
  • 選ばれている理由: エロ系生成の精度が段違いに良い（SD1.5比）。プレイ毎にLoRAを使うスタイルが似ているが優位。

—以下は、提供された5chログ（237〜436）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：

• 対象: 生成AIのモデル（ベースモデル、LoRA、動画モデルなど）に関する言及。特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、データセット規模、用途など）が明記されている場合に強調して抽出。
• 除外: 指示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, Qwen）を厳密に除外。関連するLoRAや派生話題も、除外モデルが基盤の場合には抽出対象外としました（例: Wan向けLoRAやQwen関連は除外）。
• 抽出方法: ログを時系列でスキャンし、関連するレス番号を明記。重複や文脈の薄いものは統合。抽出対象外のモデルが混在するレス（例: 比較文脈）では、対象部分のみを抜粋。
• 全体の傾向: ログ全体でモデル関連の話題は散発的。除外対象が多いため、抽出数は限定的。主に動画モデルやGoogle関連モデル、SDXLベースの比較が目立つ。

抽出されたモデル関連話題

1. Waver (動画モデル)

• 関連レス: 255, 256
• 内容: Waverという動画モデルが凄すぎて「もうゲームエンド」レベルだと話題。エロ要素なし、公開予定なしのため、一般ユーザー（特にエロ用途）には関係ないが、動画生成の進化を示唆。
• 選ばれている理由: 特に明記なし（公開なしのため、潜在的な凄さを期待する声のみ）。ただし、動画生成のメインメモリ消費が激しいモデル類（例: 除外対象のFluxやQwen）と比較される文脈で言及されており、動画生成の将来性を象徴的に挙げられている。

2. Gemini (GoogleのAIモデル, おそらくGemini Nano関連)

• 関連レス: 244, 246 (ジョーク混じり), 298 (Geminiにプロンプトを依頼した話), 373 (nano-bananaとして言及)
• 内容: 「小さいバナナ…Geminiに今週くるのか？」という言及があり、Google製の小型モデル（nano-banana）を指すと思われる。ローカル環境への展開はなさそうだと推測されている。
• 選ばれている理由: プロンプト生成の難易度が高いWan2.2向けにGeminiに依頼したが、リサーチが終わらず難しいと評価（298）。Google製のため信頼性が高いが、ローカル流出の可能性が低い点がネガティブに指摘（373）。全体として、画像処理やプロンプト最適化の補助ツールとして期待されているが、サイズの小ささ（nano）がジョークのネタに（246）。

3. TheRock (ROCmの開発版, AMD関連ツール/フレームワーク)

• 関連レス: 301, 297, 310
• 内容: ZLUDAがオワコンで、今はTheRockの時代。Windowsでビルド可能で、ROCm7関連の話が出ており、AMD GPU（Radeon）での生成環境構築に使える。Ubuntuでのトラブル回避としてWindows側で試用中。
• 選ばれている理由: ZLUDAの問題点（VRAM枯渇時のディスプレイ停止）を改善し、生成速度がUbuntuとほぼ同じになるため選ばれている（291, 310）。古いRadeonでは自力ビルドが必要だが、ROCmとTorchの依存関係の煩雑さを避けられる点が魅力。動画生成の実運用で期待（Q3リリースの噂あり, 297）。

4. Animagine XL V3.1 (SDXLベースモデル)

• 関連レス: 430
• 内容: ベースモデル: SDXL 1.0, 学習ステップ数: 91,030, データセット規模: 210万枚, 学習解像度: 1024×1024。
• 選ばれている理由: Illustrious（除外対象）と比較した文脈で挙げられ、データセット規模やステップ数が少ない点が指摘。全体として、Illustriousの優位性を示すための比較材料として言及（Illustriousが「天下取る」理由の裏付け）。

5. Kohaku XL Zeta (SDXLベースモデル)

• 関連レス: 430
• 内容: ベースモデル: SDXL 1.0, 学習ステップ数: 16,548, データセット規模: 840万枚。
• 選ばれている理由: 上記同様、Illustrious比較で言及。データセットが大きいがステップ数が少ない点が特徴。解像度指定なしのため、柔軟性が高い可能性を暗に示唆。

6. Arti Waifu Diffusion 2.0 (SDXLベースモデル)

• 関連レス: 430
• 内容: ベースモデル: SDXL 1.0, 学習ステップ数: 不明, データセット規模: 250万枚, 学習解像度: 1024×1024。
• 選ばれている理由: 上記同様、Illustrious比較で言及。Waifu（アニメ風美少女生成）に特化した名前から、NSFW/アニメ用途を想定。データセット規模が中規模で、学習ステップ不明ながら解像度が高い点が利点として比較されている。

追加の考察と注意点

• 抽出対象外の理由例:
  • Qwen関連（293, 296, 299, 333, 408など）は除外リストのため全スルー。
  • Wan関連（283, 294, 309, 312, 315, 398, 408, 413, 419など）は除外リストのため、関連LoRA（例: Mystic XXX）も抽出せず。
  • Illustrious（430）は除外だが、比較文脈で他のモデルを抽出（理由としてデータセット/ステップ数の優位性を示すため）。
  • 一般的なSD関連（258, 270など）は具体的なモデル名なしのため抽出せず。
• 全体の文脈: ログはハードウェア（SSD, VRAM）やツール（ComfyUI, tagger）の話が多く、モデル自体は補助的に触れられている。除外対象が多いため、抽出はGoogle系や動画/比較モデルに偏る。新しいモデル（例: Waver）の公開期待や、AMD環境の進化が目立つ。
• 不明点の確認: もし「GIE」（251）のような不明モデルが具体的に知りたい場合、追加情報を教えてください。抽出の解釈に誤りがある場合も、 уточните。

この抽出が役立つことを願います。何か追加のフィルタリングや詳細が必要ですか？