提供された5chログの抽出テキスト全体を分析すると、生成AIモデルの中でも特にWan (特にEasyWan22やWan2.2)とQwen (Qwen-Image, Qwen-LoRAなど)が流行していると推測されます。これらは動画生成（I2V/T2V）、LoRA学習、ワークフローの最適化に関する話題が非常に多く、更新頻度の高さや効率化（例: 低VRAM対応、バッチ実行）が頻繁に議論されており、ユーザー間の実用性が評価されています。次いでIllustrious (リアス, Illustrious系)がベースモデルとしての安定性と進化（SDXLベースからLumina Image 2.0への移行）で人気を集めています。また、NovelAI (NAI)は独自性とプロンプト相談のしやすさで根強い支持があり、Ponyはタグシステムの独自性（e621ベース）でニッチな用途（リアル系やケモノ生成）で言及されます。除外リスト外のモデルではnano-bananaが素材作成の便利さで注目され、SUPIRやRVCのような補助ツール系モデルも実用性で流行の兆しが見られます。一方、FLUXやNoobaiは言及が少なく、HiDreamやFramePackはほぼなし。全体として、動画生成とLoRA学習の効率化を求めるトレンドが強く、クラウド対応や低リソース運用が流行の鍵となっています。
以下では、テキストから抽出された主なモデルについて、話題の概要と選ばれている理由をまとめます。選ばれている理由はログ内で明示的に述べられているものを中心に強調しています。抽出テキストの構造に基づき、指定モデルと除外リスト外のモデルを分けて記述します。
NovelAI (NAI)
話題の概要: NAIはプロンプトの改善相談がしやすく、エッチな提案も可能。ChatGPTとの連携で生成画像のフィードバックが得られ、Geminiより基準が緩い。オートコンプリートの問題（例: “masturbation”の入力ミス）や特定の表現（例: “chestnut”の剥き実生成の難しさ）が指摘される。独自性が高く、動画参入を焦らず黒字運営を続け、将来的にポン出し漫画作成で覇権を取れる可能性が議論される。編集指示機能の追加を望む声あり。
選ばれている理由: プロンプト相談のしやすさと生成フィードバックの柔軟性（ChatGPT連携でエッチな提案OK）。独自性が高く、他のWebサービスと差別化され、黒字運営で安定（動画参入を焦らない賢明さ）。将来的な漫画作成機能で覇権を取れる潜在力。
Pony
話題の概要: ログ内で言及が少なく、なしのセクションが多いが、リアル系生成（細身の体型やケモノ）でタグシステム（e621ベース）が議論される。新バージョン待ちの声あり。開発ベースとして提案されるが、Illustriousを知った後ではしんどい。HARUKI MIXのような派生がリアル生成でおすすめ。
選ばれている理由: e621タグの独自性でケモノやリアル系生成に適し、タグ言語の多様性（booru語/e621語混在）が柔軟。リアル系Ponyモデル（例: HARUKI MIX）が一番良いと評価されるが、Illustriousの優位性により代替されやすい。
Illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)
話題の概要: エロ学習が十分だが、背景/小物/モブ顔が難しい。最新キャラ生成にはLoRAが必要。SDXLベースに注力中だが、Lumina Image 2.0ベースへの移行予定（v0.03で止まっている）。WAIのような派生（v14/v15）がリアスベースで更新され、内臓キャラ描写で圧勝。複数人指定や自然言語で優位だが、生成時間が長い。
選ばれている理由: SDXLベースの進化が見込め、Lumina Image 2.0移行でさらに進化（勘違い訂正）。内臓キャラ描写で圧倒的に優位。シンプル生成（1girl）で十分なら留まる選択肢。動画化ワークフロー（例: Qwen-Image-Edit + Wan2.2）のスタンダードベースとして組み合わせて使用。ダンボールタグ対応で衣装の種類が豊富（リアルロリ生成向き）。
Noobai
話題の概要: ログ内で言及が少なく、なしのセクションが多いが、胴体が伸びがちで最新版より安定版がベスト。ShuffleNoobのような派生が学マスキャラ再現で良い。NoobAIの高レベルさが謎。
選ばれている理由: 1枚絵生成でスペック的にちょうど良く、動画より静止画向き（長期使用向き）。アニメのリマスター化やカラー化が劇的に楽（Qwen image editとの組み合わせで効果的）。
FLUX
話題の概要: Style-drivenとSubject-drivenの統合が可能で、一貫性を保ちつつ多様な絵生成。コードからFLUXベースと見える。RefControl Flux Kontextのような派生がポーズ制御で優秀。
選ばれている理由: 文体/主題の一貫性を統合し、さまざまな絵を生成できる。高速処理が可能で、ポーズ制御に優れている（キャッシュ作成が1分未満）。
HiDream
話題の概要: ログ内で言及なし。
Wan (EasyWan22, Wan2.2など)
話題の概要: 吐息問題や服の維持、blockswapの高速化、LoRA学習のトラブルが多い。Q3からQ4への移行で効率化。zuntanのワークフローで高速化。VRAMお漏らしなしで処理速度が速い。ComfyUIとの互換性やエラー（webp読み込みなど）が議論。量子化モデルで物理演算描写が綺麗。
選ばれている理由: LoRA付きで品質が高く、勉強用に偉大（自前環境より優位）。生成効率が良く、Q4移行でバランス良い（プロンプトの利きが強すぎず）。VRAMお漏らしなしで処理速度が速い（最近の工夫で差が縮小）。日本語プロンプトが使え、Qwenより優位。動画生成のスタンダードワークフローとして組み合わせやすい。
FramePack
話題の概要: ログ内で言及なし。
Qwen (Qwen-Image, Qwen-LoRAなど)
話題の概要: 食事シーン生成や画像編集（イラスト化）、LoRA学習設定（低VRAM10GB未満）。GUIツール（Musubi-tuner）で効率化。前のプロンプト影響や版権ロゴリスクあり。オプティマイザー検証やデータセット使用。自然言語で構図指定がしやすい。
選ばれている理由: 学習を効率化し、バッチ実行可能（Slack通知付き）。低VRAMで動くため弱GPUユーザー向き。描き込みがしっかり（商標リスクあり）。自然言語でキャラ書き分け/構図指定がしやすい（エロ以外で優位）。複数人指定や一貫性保った編集で動画化のスタンダード。化けるポテンシャルを信じ、進化を期待（nanobananaに匹敵する一貫性）。
nano-banana
話題の概要: 素材増やしや衣装再現に便利。顔の細部が苦手だが、ADetailerで補正可能。Google製AIチップで高性能。非対称形状が対称になりやすい。
選ばれている理由: 素材増やしや衣装再現に万能（服LoRA不要）。複雑衣装の破綻を抑え、無難にまとめる。英語指示でバグが少なく、CN機能が凄い（Googleの新型チップで性能2倍）。
SUPIR
話題の概要: アプスケール&ノイズ除去のワークフローで使用。動画の4K化やディテールアップ。
選ばれている理由: 時間はかかるが効果的。hires/tileと組み合わせやすく、原画に忠実なディテールアップが可能（ノイズ除去の解決策）。
RVC (Retrieval-based Voice Conversion)
話題の概要: ボイチェンとして使用。アニメ吹き替えや自然音声生成だが、機械的歪みが出やすい。
選ばれている理由: ボイチェン分野で一番の選択肢（低遅延でVRC向き）。エロ演技や喘ぎ声の学習に便利（ただし表現崩れのトレードオフ）。
Musubi-tuner
話題の概要: Qwen-ImageLoRA学習特化のGUIツール。コマンド生成/バッチ実行/Slack通知。
選ばれている理由: 学習をGUIで簡単にし、バッチ実行で効率化。低VRAMで動く（弱GPUユーザー向き）。サンプルプリセットで高速学習（20-25分）。
Lumina Image 2.0
話題の概要: ローカル静止画の進化ベースとして研究予定（v0.03で止まっている）。
選ばれている理由: SDXLではなくLuminaベースで進化の可能性が高い（研究の焦点）。
このレポートは、提供テキストの抽出を基に生成AIモデルのトレンドと理由をまとめました。流行はWan/Qwenの効率化志向が強く、Illustriousのようなベースモデルが支える形です。選ばれている理由は主に実用性（低VRAM、速度、一貫性）と独自機能（自然言語、タグシステム）に集中しています。将来的にはクラウド対応や日本語サポートの進化が鍵となりそうです。追加のログがあれば、さらに詳細な分析可能です。