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5chログの抽出テキスト全体を分析した結果、最も流行しているモデルはWan（Wan2.2, EasyWan, Wai14/15など派生を含む）と推測されます。Wanはログ内で圧倒的に言及数が多く、動画生成（S2V, i2v, T2Vなど）、エロ表現（パンツ食い込み、はみ出し、喘ぎ声統合）、高解像度対応（1152x1152～1536x1536）、LoRAとの互換性が高い点が人気の要因です。特にEasyWan22のような簡易ツールが初心者層を引き込み、zuntan氏のワークフロー更新やYouTuber紹介によりスレッド内外で認知度が高く、流行をリードしています。次点でIllustrious（リアス, ill, IL, wai-nsfw-illustrious-sdxlなど）が流行しており、高解像度生成やNSFWベースモデルとしての汎用性で選ばれています。Qwen（Qwen Image Edit, Qwen-Imageなど）は画像編集（服装変更、画風変換、実写対応）で新興の注目を集めています。一方、FLUXはリアル系特化で二次絵生成ではいまいちと評価され、流行度は低め。NovelAI (NAI)とPonyはログ全体で言及が少なく、流行していない模様。Noobaiは品質向上の補助役（TEの問題指摘）として散見されます。除外外モデルではGemini（エロ小説生成の規制緩さ）とStyle-Bert-VITS2（音声生成の学習しやすさ）が目立ちます。全体として、Wanの動画・エロ指向の多機能性が流行の中心で、コミュニティのNSFW志向が反映されています。
各モデルの詳細分析と選ばれている理由
以下では、テキストから抽出された主要なモデルごとに、言及の概要と選ばれている理由を整理します。理由はログ内の明記に基づき、ポジティブ/ネガティブ両方を考慮。重複を避け、ログの文脈を尊重してまとめています。
NovelAI (NAI)
- 言及概要: ログ全体で言及が少なく、抽出対象外のセクションが多い。主にエロ小説生成の文脈で触れられ、キャラ参照機能や検閲なしのサービスとして登場。
- 選ばれている理由: エロ小説生成に適し、日本語の官能小説的な語彙を学習済みで検閲なし・無制限生成が可能（例: llama3 70Bベース）。ヘタなテキストサービスやローカルLLMより使いやすいが、スペックが見劣りする点がネック。エロロールプレイの代替として推奨されるが、流行度は低め。
Pony
- 言及概要: ログ全体で言及なし。抽出セクションでも「該当なし」と明記されており、話題に上っていない。
- 選ばれている理由: 該当なし。流行していない可能性が高い。
Illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)
- 言及概要: 高解像度対応やNSFW生成のベースモデルとして頻出。wai-nsfw-illustrious-sdxl v15やQuillworksIllustrious V18などの派生がテストされ、LoRAマージや表情制御の話題が多い。danbooruタグ辞書の代替としても言及。
- 選ばれている理由: 高解像度（1408x1536など）で崩れにくいため、大きいサイズの出力に適する（血統の影響でリアス1.0以降が強い）。NSFW生成向けでオールマイティ、構図/書き込みの向上（例: deep skinの効果が良い）、LoRAとの互換性が高い（NoobV065sHyperDmdで品質向上）。ただし、表情制御の問題（happy sexで事故）や肌の砂っぽさが出やすいネックあり。二次絵生成の停滞点として選ばれるが、リアル系では特性を失うため避けられる場合も。全体的に汎用性と再現性の高さが人気の理由。
Noobai
- 言及概要: 言及は少なく、主にText Encoder (TE)の問題（胴体の伸長崩れ）やLoRAとしての補助役で登場。NoobV065sHyperDmdが品質改善に使われる。
- 選ばれている理由: 出力の砂っぽさを解決し、綺麗な生成が可能になるため、LoRAとして積極的に入れる路線が推奨（品質向上の補助）。ただし、TEの崩れがネガティブに指摘され、1536解像度対応とは別問題として避けられる場合あり。流行度は低いが、補助ツールとしての役割が選定理由。
FLUX
- 言及概要: リアル系特化のモデルとして言及され、LoRAなし運用や画像編集（Flux Kontext）の文脈で登場。TensorRT導入で高速化可能。
- 選ばれている理由: LoRAなしで運用したい人に適し、TensorRTとの相性が良い（効率重視）。ただし、Wan2.2との非互換や二次絵生成がいまいちのため、リアル系限定で選ばれる。エロ生成の可能性を議論されるが、Qwenのエロチューン待ちの代替として保留されることが多い。流行度は中程度で、リアル指向のユーザーに限られる。
Wan (Wan2.2, EasyWan, Waiなど)
- 言及概要: ログ内で最も多く言及。動画生成（S2V, i2v, T2V, FLF2V）、エロ表現（パンツ食い込み、大陰唇はみ出し、おっぱい揺れ、アナルビーズ）、高解像度（1152x1152～1536x1536）、LoRA/ワークフロー（zuntan氏の更新）の話題が中心。EasyWan22の導入しやすさが目立つ。
- 選ばれている理由: 多機能性が高く、動画生成の柔軟さ（踊り、おっぱい揺れ、自然な動き、エンドフレーム指定）とLoRAとの相性（bounce of pleasureで物理シミュレーション）が強い（実写判断で滑らかになる）。EasyWan22は初心者向けの簡便さ（テンプレ呼び出し、日本語化、ドライブ分離）と更新のしやすさでライト層を引き込み、YouTuber紹介による認知度が高い。ベースがSDXL1024のため追加学習で細部強化しやすく、エロタグの効きが悪い欠点をLoRAで補える。ただし、生成時間長い、崩れ（変色、リップシンク効きにくい）、TensorRT非対応がネック。全体的に流行の中心で、zuntan氏の影響とNSFW動画の魅力が最大の選定理由。
Qwen (Qwen Image Edit, Qwen-Imageなど)
- 言及概要: 画像編集（服装変更、画風抽出、三面図、フィギュア化）、高解像度（1920x1200で破綻なし）の文脈で登場。ControlNet対応や量子化版のデモが話題。
- 選ばれている理由: 高解像度で崩れにくいため、そのまま出力可能（jpg出力/解像度安定）。実写編集に強く、ジブリ化などの余裕あり（Bananaより良い）。英語プロンプトの方が通りやすいが、複雑要求やフィギュア化で元絵に忠実でない限界あり。スペック不足を量子化で回避可能で、今後の改良期待が高い。二次絵よりリアル系で選ばれ、構図制御の補助として初期生成に使われる。流行度は上昇中で、編集精度の高さが理由。
除外外モデルの補足（参考）
除外リスト外のモデル（例: SDXL, Gemini, Style-Bert-VITS2, RVC, HiDreamなど）もログに登場します。これらはWanやQwenの比較対象として言及され、SDXLは解像度対応のベースとして、Geminiはエロ小説生成の規制緩さで選ばれている傾向があります。ただし、タスク指定によりこれらをメインに扱わず、参考程度とします。
結論
テキスト全体から、Wanの動画・エロ指向の多機能性が流行の核心で、コミュニティのNSFW志向がモデル選択に影響を与えています。選定理由は主に実用性（解像度、互換性、簡便さ）と欠点の補完（LoRA使用）です。ログの抽出が5chベースのため、バイアス（エロ指向）が強い点に注意が必要です。追加分析が必要でしたら、さらなるログを提供してください。