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なんJ(5ch) AI生成関連スレッド（なんJNVA部）統合レポート

1. 全体概要

このレポートは、5chなんJ板のAI画像・動画生成コミュニティ（なんJNVA部）の複数スレッドログ（投稿番号1〜1000超）を5つのパートから抽出・要約し、1つにまとめたものです。主なテーマはStable Diffusion系ツール（ComfyUI、EasyWan22、Qwen、Nano Banana、WAI/Illustriousなど）の使用法、LoRA学習、動画生成、モデル更新、ハードウェアトラブルシューティング、エロティックなコンテンツ生成、セキュリティ議論、雑談です。ログは2023年頃から2025年頃のものを反映し、技術共有が活発で、参加者間の助け合いが特徴。エロ関連のユーモアが多いが、技術的深掘りが中心です。重複（例: Qwen関連の繰り返し、GPU議論、LoRA公開）を削除し、時系列的な進展を考慮して整理。waiはIllustriousの派生モデルであり、wanvideoとは関係ありません。スレッドは継続中（★574移行）で、AIツールの急速な進化（モデル更新、動画シフト）がトレンドです。

2. 主要なトピックと議論の要約

スレッド全体をテーマごとに分類。初期ログはComfyUIやWAN22の基本Tips、後半はWAI v15更新やセキュリティに焦点が移行しています。

(1) AIモデルとツールの更新・最適化

• WAI/Illustrious関連: 派生モデルwaiの進化が目立つ。v15リリース（2025年5月データ追加、透かし抑制、キャラ再現性向上）が最大の話題で、v14との比較（発色改善 vs 顔崩れの劣化）が活発。奇数バージョンは微妙との意見あり。内蔵キャラ（学マス、アズレンなど）の強化が評価される一方、LoRAマージやファインチューンの必要性を議論。
• Qwen関連: 自然言語プロンプトの柔軟性が高評価。LoRA学習（Musubi-Tuner使用、低VRAM対応）、Image-Editの黒画像問題解決（–use-sage-attention外し）、In-Context-Unionの命名議論。ReiasやIllustriousとの比較（Qwenの構図指定しやすさ vs Reiasのキャラ相性）。
• EasyWan22と動画生成: 最適化Tips（LoRA none、ステップ調整、白背景で息多発防ぎ）、プリセット追加（13種類）、ItoVワークフロー高速化。動画ループ生成のVRAM不足対策（blockswap調整）、S2V/HunyuanVideo-Foleyの音声付き生成（RTX3060で5秒に16分）。Ref MotionやControl Videoを使ったモーション取り込み提案。
• ComfyUIのTips: ワークフロー再現（PNGドロップ）、ノード操作（Repeater、グループSwitch）、バンディングノイズ対策（ガウスぼかし、SUPIR）。UI拡張（Gradio実装）、プロンプト拡張、縦横サイズ入れ替えノード。
• その他のツール: Nano Bananaの人気（高解像度化、背景除去、課金ガイド、検閲回避）。Geminiの三面図生成難、Florence2のNSFW抽出。madVR/mpv-cHiDeNoise-AIの動画レンダリング、Prompt-Controlの解説。USO（Style/Subject-driven統合）、JANKU/Hassaku v3.0の新キャラ対応。

(2) LoRA学習と生成テクニック

• 学習設定: Qwen-LoRAの低VRAM（AdamW8bitオプティマイザ）、Musubi-TunerベースGUIツール（Slack連携、バッチ実行）。素材作成（nano-banana増強、シンプル塗り推奨）、学習時間（20-25分）。Civitai検索Tips（Archive使用）。
• 公開・共有LoRA: パイズリ、アナル指責め、尻コキ、馬姦腹ボコ、anal_pistonなどのエロ系公開（学習時間10-20時間）。美的ぶっかけの欠点（舌受け止め挙動）、サイズ圧縮（sd-scripts使用で870MB→217MB）。
• 生成Tips: 特定ポーズ（騎乗位、逆駅弁、顔ブレ防ぎ）、脱衣後の裸維持、表情変化/射精動画。プロンプト工夫（食事シーン、和食難易度）、ワイルドカード循環生成。toddlerconタグ魔改造、膣内視点動画の指不安定さ対策。Clip Skip有効性、Danbooruタグ vs 自然言語。
• 問題解決: 黒画像（GPU依存）、メタデータ書き込み、素材増強（nano-banana）。

(3) ハードウェアとリソース管理

• GPU/VRAM: 4070Ti/5090/7900XTXの議論、爆発リスクやSUPER版待ち推奨。RTX5000シリーズのハズレ感（VRAM不足）、RTX6000期待。Runpodクラウド活用（カナダ/アメリカ差異）。動画生成時のメモリ消費（64GB以上推奨、スワップ回避）。
• トラブル: PCクラッシュ（電源劣化、熱暴走、CPUクーラーへたり）、NVIDIAドライバ（566.xx vs 581.xx）のブラックアウト対策。SSD不具合（Windows11アプデ関連デマ検証、Phisonコントローラー問題）。モデルダウンロードによる容量不足、中古販売（ヤフオク/メルカリ）。
• その他: 円安/TSMCコスト高騰批判、Google TPU/NVIDIA B200スペック比較。

(4) 音声AIとセキュリティ・倫理

• 音声AI: 演技力不足（喘ぎ声崩れ）、RVC/Beatrice活用、日本語の少数言語課題。自前録音ボイチェン、犯罪番組での悪用リスク。
• セキュリティ: APIキー流出リスク（キー削除、エフェメラルトークン推奨）、ワークフロー共有時の注意。Gitミス防止、Catbox転送速度低下。
• 倫理/雑談: サブリミナル学習懸念、企業ロゴリスク（商標権）、AIバブル（急速進化、Meta開発者流出）。Gemini/ChatGPT/Claude比較、JPYC検閲回避。エロ/性癖トーク（尿道カテーテル、ぶっかけ、貧乳/巨乳、リアルロリ）、ユーモア（スタバドヤ顔、ニキ呼び論争、どんぐりシステム不満）。

3. コミュニティの特徴とトレンド

• 雰囲気: カジュアルで協力性高く、トラブル相談に即時アドバイス（例: 学習エラー解決）。ユーモア満載（誤字ツッコミ、性癖ジョーク）だが、技術共有が基調。新参増加によるレベル低下指摘あり。
• トレンド: 静止画から動画+音声シフト（i2v LoRA効率化）。無料ツールの人気（Nano Banana）とモデル更新の興奮（WAI v15）。ハードウェア制約の克服（クラウド活用）とセキュリティ意識向上。AI進化の停滞感（ベースモデル優秀化でコミュニティ活力低下） vs 個人の工夫強調。
• 注目リソース: LoRA公開（catbox.moeリンク）、ツール更新（QWEN-LoRa-GUI Linux対応）、ワークフロー共有。

4. 結論と考察

この統合ログは、AI生成コミュニティの協力的な雰囲気を表し、初心者向けTipsから上級者実験まで豊富。エロコンテンツ中心だが、ハードウェアの限界（VRAM管理苦労）や倫理リスク（ボイチェン悪用、商標侵害）が浮き彫り。将来的にはQwen/Nano Bananaの応用やRTX6000のような新ハードが鍵。スレッドの断片性を考慮し、完全文脈は原文参照を推奨。レポート生成日: 現在のタイムスタンプに基づく。追加ログがあれば更新可能。