5chSummary

以下は、提供された5chログから、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・整理したものです。抽出の基準は以下の通りです：

• ログ内の該当モデルの言及を、投稿番号付きで引用（または要約）し、関連する文脈を簡潔に記述。
• 特に、モデルが選ばれている理由（例: 速さ、品質、互換性など）が明記されている場合、それを強調して抽出。
• リスト外のモデル（例: Gemini, Forgeなど）は抽出対象外。
• 抽出はモデルごとに分類し、重複を避けつつ網羅的にまとめ。理由が不明瞭なものは「理由の言及なし」と記載。
• ログ全体を精査した結果、FLUX, HiDream, FramePackに関する言及は一切ありませんでした。これらは抽出対象外として扱います。

NovelAI v4/v3 (NAI)

• 666: NAIあるある。PayPay支払い時に生成画面が表示されてしまったエピソード。理由の言及なし（日常的な使用例）。
• 773: NAIだけやってる95割の人はもうここ見てなさそう。理由: 他のAIの進化が速すぎて、NAIユーザーが追いつけていない可能性（スレの文脈から、NAIが古株ユーザー向けの印象）。
• 782: NAIは修正専用機になってる。理由: ローカルで出した版権キャラの違う箇所をインペイント（修正）するだけで細かいアクセサリーまで再現してくれるため、修正用途に特化して選ばれている。
• 830: NAI3ローカル放流がそろそろ楽しみ。理由の言及なし（期待値の高さのみ）。
• 832: naiちゃんCharacter Referenceはよ。理由の言及なし（機能追加の要望）。

Pony

• 652: Pony用のLoRAをNoobAI系に使っても割といける。理由: Pony用LoRAがNoobAIモデルと互換性があり、引っ張ってきて使えるため（トレーニング済みLoRAの再利用性が高い）。
• 660: Ponyは「CN-anytest_v3」使ってたんやけど…いまみたらCN-anytest4なるものが出てた。理由: コントロールネット（CN）でPonyを扱うためのツールとして選ばれている（anytest_v3/v4の更新による）。

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

• 643: リアスで作ったのでたまたまパイパンのあったから。理由: 特定の生成結果（パイパン）が偶然出たため、テスト用途で選ばれている。
• 660: WAIなどのイラストリアスモデル（NoobAIモデル含む）でコントロールネットするなら「CN-posetest_v2_1」でええんやろか？理由: コントロールネット（CN）でイラストリアスを扱うための最適ツールとして選ばれている（posetest_v2_1の互換性が高い）。
• 676: リアスで生成したAI画像10枚でQWEN-IMAGEのLoRa学習。理由: リアス生成の画像を教師データとして用いることで、QWENの学習に適したデータセットを作成（リアスの生成品質が高いため選ばれている）。
• 703: 普段キャラはリアスのプロンプトで済ます。理由: プロンプトだけでキャラ生成が十分に可能で、教師画像不要なほど使いやすいため選ばれている。
• 707: qwenでリアスのモデルを覚えさせるとか。理由: Qwenを使ってリアスのモデルを学習させることで、リアスのスタイルを再現・拡張するため（リアスの基盤モデルとしての価値が高い）。

Noobai

• 652: Pony用のLoRAをNoobAI系に使っても割といける。理由: Pony用LoRAとの互換性が高く、トレーニング済みLoRAを流用可能（柔軟性が高いため選ばれている）。
• 660: WAIなどのイラストリアスモデル（NoobAIモデル含む）。理由: コントロールネット（CN）でNoobAIを扱うためのツールとして、イラストリアスと併用（互換性が高い）。

Wan 2.1/2.2 (wan)

• 643: easywan22で試したけど普通になるけどな。理由: リアス生成の結果を検証するためにテスト（easywan22の方が「普通」な結果が出やすいため選ばれている可能性）。
• 667: Wanで毛が生える人はもしかして使っているLoRAの影響とかじゃないのかな？理由の言及なし（生成結果のトラブルシューティング）。
• 688: wan2.2のテンプレすごいね。よくわかってない僕でも動画作れた。理由: テンプレートが優秀で、初心者でも動画生成が可能（使いやすさが選ばれる理由）。
• 698: Wan2.2のS2Vが来てたから試してみたで。Wan2.2 S2Vモデル(fp8)。理由: S2V（Sound-to-Video?）機能のテストで選ばれている（新機能の更新が理由）。
• 769: Wan2.2のs2v来たのに微塵も話題になってなくて寂しいで。理由の言及なし（新機能の言及）。
• 776: wan2.2で肛門を尻ごと手で広げるのは出来る。理由の言及なし（生成テストの例）。
• 779: 最近まあまあ、easywan22に環境移してたからいいかな。理由: 環境移行でeasywan22を選んだ（使い勝手が良いため？）。
• 781: easywanの最新ワークフロー。理由の言及なし（ワークフローの更新確認）。
• 793: wanちゃんも手招きで解釈してくれているみたいなので、まぁまぁ思った通り。理由: プロンプトの解釈が良く、思った通りの生成が可能（自然言語対応の良さが選ばれる理由）。
• 800: wanちゃんの指示には不適だったのかもね。理由の言及なし（生成テストのトラブルシューティング）。
• 809: wan2.2のloraってhighとlowが用意されてるやつは両方使えばいいのだろうけど、そうじゃないやつ（2.1のloraとか）はどっちに適用したらいいんだろう？理由: LoRAの適用方法の確認（2.1/2.2の互換性が高いため選ばれている）。
• 816: lowの方なら2.1LORAも効くって話を以前してる人が居たからそれにならってるな。姫騎士ニキのアナル中出しLoRAを愛用してるけど、lowをあえて2.1LORAに差し替えたりしてる。理由: 2.1 LoRAとの互換性が高く、low適用で効果が出るため選ばれている（柔軟なLoRA使用が可能）。
• 827: wan2.2のカメラワークやライティングを変更するプロンプトってどこかで確認できる？理由の言及なし（機能確認）。

Qwen

• 676: QWEN-IMAGEのLoRa学習CAMEちゃんとRAdamScheduleFree動いたで。学習が進むことは確認できたわ。リアスで生成したAI画像10枚4リピート5エポック。理由: LoRA学習の動作確認で選ばれている（CAMEやRAdamScheduleFreeとの相性が良く、学習が進むため）。
• 681: ワイも以前Qwenの学習をCAMEで試したけどCAMEちゃんの早揚げ性能はやっぱ大したもんやな。理由: CAMEを使った学習で高速性能が優秀（早揚げ性能が高いため選ばれている）。
• 685: Musubi-tuner… qwen imageのlora学習も出来るのか凄いな。理由: Musubi-tunerとの組み合わせでLoRA学習が可能（ツールの拡張性が高いため）。
• 707: qwenでリアスのモデルを覚えさせるとかが次のステップやろうか。Musubi-tuner。理由: リアスモデルを学習させるためのツールとして選ばれている（部屋が暑くならないRunpodとの組み合わせで効率的）。
• 710: musubi-tunerがあるので、からのモデルのDLやら基本的な学習環境はバッチファイルで揃えられるようにしときたいな。理由: Musubi-tunerを使ったQwenのトレーニング環境構築で選ばれている（テンプレートの利便性が高い）。
• 712: Musubi-tunerのGUI… qwen imageのlora学習… VRAM20GB以上とか見たんだけど事実上、5090とか90系のハイエンドしか学習できないのか？理由: LoRA学習が可能だが、VRAM要件が高いためハイエンドGPUが必要（学習能力の高さが選ばれる理由だが、ハードルが高い）。
• 791: QWEN-Image画像10枚8リピート解像度640バッチサイズ2でキャラ再現できる程度まで学習したで。ツールはMusubi-tuner。理由: Musubi-tunerを使った学習でキャラ再現が可能（オプティマイザーとの相性が良く、再現性が高いため）。
• 794: QWEN-Image… RTX5090でBlockSwap20だと学習時間は1015分速い理由は画像少ないのと解像度を小さいからやな。理由: RTX5090との組み合わせで学習時間が速い（解像度やデータ量の調整で効率化可能）。

抽出のまとめ:

• 最も言及が多いのはWan 2.1/2.2（動画生成やLoRA関連のテストが多い）とQwen（LoRA学習の動作確認が多い）。
• 理由の言及は、互換性（例: PonyとNoobaiのLoRA共有）、使いやすさ（例: Wanのテンプレ）、学習効率（例: Qwenの高速学習）が多い。
• ログ全体でこれらのモデルが主にLoRA学習、コントロールネット、動画生成の文脈で議論されている。もし追加のログや詳細な分析が必要なら、 уточните。

—以下は、提供された5chログ（638〜837）から、生成AIの「モデル」に関する話題を抽出した結果です。抽出の基準は以下の通りです：

• 生成AIの基盤モデルやfine-tuneモデル（例: LLM、画像生成モデルなど）に関する言及を対象としました。ツール（例: Musubi-tuner、ControlNet）、LoRA、UI/フレームワーク（例: ComfyUI、Forge）、ハードウェア、雑談などはモデルそのものではないため除外。
• 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, Qwen）は基本的に除外。ただし、これらのモデルが「選ばれている理由」に関する言及があれば、その点のみを抽出。
• 抽出はログのレス番号を基に、関連する内容を簡潔にまとめ、元の文脈を尊重して記述。重複や類似話題は統合。
• 抽出対象がなかった場合や、除外リストに該当するだけの話題は記載していません。

抽出されたモデルに関する話題

1. hakushiMix_v14.1 (703)
   • 内容: hakushiMix_v14.1 用LECO格納場所の共有。解像度1280で学習ステップを調整し、個人的な性癖優先で作成。illustriousのLECOより効果が強いと評価。
   • 抽出理由: 除外リストに該当しないモデル。LECO（Low-Rank Adaptation関連）の格納場所として言及され、具体的な使用法が共有されている。
2. rouwei-gemma (704)
   • 内容: rouwei-gemmaのサンプルワークフローを使って生成。artist tagが効かない点やLoRAの使用制限を指摘しつつ、CLIP text encoderと連結させることで改善。LLMの自然言語パワーとCLIPのbooruタグパワーを組み合わせ、プロンプトの通りが良いと評価。
   • 抽出理由: 除外リストに該当しないモデル（Gemmaベースの派生）。プロンプトの効果向上のための工夫が詳細に述べられている。
3. Gemini Flash Image (687, 732-741)
   • 内容: Gemini Flash Imageを使って画像生成（例: キャラのコラボグッズ、ぬいぐるみ、アクリルスタンド）。雑な指示でも高品質に生成可能で、DALL-Eと比較して優位。英語プロンプトの情報交換スレの有無も話題に。
   • 抽出理由: 除外リストに該当しないモデル。生成の楽しさやクオリティの高さが強調され、具体的な使用例（グッズ作成）が複数共有されている。
4. DALL-E (740)
   • 内容: Bing経由のDALL-Eで、学習済みキャラ限定のコラボグッズ生成が可能。Geminiと比較して言及。
   • 抽出理由: 除外リストに該当しないモデル。Geminiとの比較で、キャラ限定の利点が挙げられている。
5. nano-banana (766, 819-820)
   • 内容: nano-bananaで生成を繰り返すと制限がかかる。エロ絵生成の可能性を検討し、課金検討の声あり。日本語LLMの進歩が遅い中で、nano-bananaを含む進化が追いつけないと嘆く。
   • 抽出理由: 除外リストに該当しないモデル（Banana関連のLLM派生）。生成制限やエロ用途の可能性が議論され、日本語LLMの文脈で言及。
6. ChatGPT (813)
   • 内容: ChatGPTとレスバすると、欧米のエロ規制の本音が見えて面白い。エロ規制の判断基準（商売性、法律遵守）が企業視点で議論。
   • 抽出理由: 除外リストに該当しないモデル。規制関連の議論で使用され、レスバを通じた洞察が共有されている。

除外モデルに関する「選ばれている理由」の抽出

• illustrious (リアス) (643, 690, 703内の言及)
  • 理由: リアスで生成した画像を基にeasywan22で試したところ、パイパン表現が普通になる（たまたまパイパンの画像があったため）。また、ControlNetのテストでイラストリアス2がベースのanytestv4が最新だが、古いイラストリアスモデルでの機能性を不安視。hakushiMix_v14.1のLECOがillustriousのものより効果が強いため選好。
  • 抽出理由: 除外リスト該当だが、生成結果の違い（パイパン表現の安定性）やControlNet互換性、効果比較が選定理由として明確に述べられている。
• Qwen (676, 681, 684, 707, 714, 791, 794)
  • 理由: QWEN-IMAGEのLoRA学習でCAMEとRAdamScheduleFreeが動作確認され、学習が進む。Lion optimizerの結果が面白いと提案。runpodで学習環境を構築し、VRAM12GBのRTX4070でも完走可能。キャラ再現度が高く、背景付き生成で時間効率が良い（例: 1015分で学習）。
  • 抽出理由: 除外リスト該当だが、学習ツールとの互換性（CAMEなど）、低スペック環境での完走可能性、キャラ再現度の効率が選定理由として詳細に説明されている。
• Wan 2.2 (wan) (667, 694, 698, 769, 827)
  • 理由: Wanで毛が生えるのはLoRAの影響の可能性あり。S2Vモデルで動画生成が可能で、RTX3080(12GB)でも480x720の81フレームを3分30秒で生成。5秒動画を繋げて10秒にする工夫でハイスペ不要。カメラワークやライティング変更のプロンプトが確認可能。
  • 抽出理由: 除外リスト該当だが、LoRA影響による毛表現の制御、動画生成の時間効率と低スペック対応、S2Vのワークフロー共有が選定理由として挙げられている。
• NovelAI (NAI) (666, 773, 782, 830, 832)
  • 理由: NAIで生成画面がスマホ決済時に表示されるハプニング。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。Character Reference機能の要望あり。小刻みな技術進化でローカル放流が楽しみ。
  • 抽出理由: 除外リスト該当だが、修正ツールとしての再現性や機能要望が選定理由として言及。
• Pony (652, 660)
  • 理由: Pony用のLoRAをNoobAI系に適用しても割といける。ControlNetでCN-anytest_v3を使用。
  • 抽出理由: 除外リスト該当だが、LoRAの互換性（NoobAI系への適用可能性）が選定理由として述べられている。
• NoobAI (652, 660)
  • 理由: Pony用のLoRAをNoobAI系に適用しても割といける。イラストリアスモデル（NoobAI含む）でControlNetを使用。
  • 抽出理由: 除外リスト該当だが、LoRAの互換性とControlNet適用が選定理由。

追加の考察

• ログ全体で、除外リスト外のモデルは主にLLM系（Gemini, ChatGPT, nano-banana）が目立ち、画像生成の補助ツールとして活用されている傾向が見られます。除外モデルの話題は多く、選定理由として「互換性」「効率」「再現度」が頻出。
• 抽出対象が不明瞭な場合（例: Style-Bert-VITS2は音声モデルだが、画像生成AIの文脈外のため除外）はスキップしました。
• もし抽出の基準や特定のレスについて追加の確認が必要でしたら、 уточнитеください。