5chSummary

以下は、提供された5chのログから、指定された生成AIの「モデル」（NovelAI (NAI), Pony, illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL), Noobai, FLUX, Wan, Qwen）に関する話題をすべて抽出したものです。抽出の基準は以下の通りです：

ログ内の投稿を番号順にスキャンし、これらのモデル名（またはその略称/変形、例: Wan2.2, Wai14, Qwen image editなど）に直接言及している部分を抽出。
一般的な「モデル」という言葉（例: エロモデル、会話モデル）や指定外のモデル（例: Gemini, GPT5, Style-Bert-VITS2, RVCなど）は抽出対象外。
特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 解像度対応、品質、エロ表現の強さなど）が明記されている場合、それを強調して抽出。
抽出はログの投稿番号を付記し、関連する文脈を簡潔に引用・要約。重複する話題は統合せず、登場順に記載。
抽出対象の投稿がなかったモデル（NovelAI (NAI), Pony）は「該当なし」と明記。

NovelAI (NAI)

該当なし（ログ全体で言及なし）。

Pony

該当なし（ログ全体で言及なし）。

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

投稿55: 「よりリアス1.0以降の血が強いモデルならもう少しでかい1408とか1536とかまでいく」
- 理由: 解像度対応が強いため、大きいサイズ（1408x1536）で綺麗に出力可能。モデルが選ばれている理由として、血統（リアス1.0以降）の影響で高解像度生成に適している点が挙げられている。

Noobai

投稿92: 「胴が伸びるというならそれはnoobのTEのせいで1536対応とはまた別の話」
- 理由: NoobのTE（おそらくText Encoder）が胴体の伸長などの崩れを引き起こすため、1536解像度対応とは別問題として指摘。選ばれている理由は明記されていないが、崩れの原因としてネガティブに言及。

FLUX

投稿100: 「特にいま流行のWan2.2には使えんしFluxやSD3.5をlora使わずに運用したい人向けやな」
- 理由: TensorRTの導入がFLUXに適しており、LoRAなしで運用したい人に推奨。選ばれている理由として、LoRA不要の運用が可能で、流行や効率を考慮した選択肢として挙げられている（ただしWan2.2との非互換がネック）。

Wan

Wanはログ内で最も多く言及されており、Wan2.2, Wai14/15, easywan22などの変形/ツール名で登場。主に動画生成（S2V, i2v）、エロ表現、解像度対応の話題が多い。
投稿30: 「wan2.2でパンツを食い込ませて大陰唇をはみ出させたいんだけど良いプロンプト無い？」
- 理由: エロ表現（パンツ食い込み、大陰唇のはみ出し）を目的に選ばれているが、プロンプトの効果が薄い点が問題視。
投稿40: 「S2Vはとりあえずで動いたけど… Wan S2Vのレビュー」
- 理由: 動画生成（S2V）の実用性をテスト。生成時間が長いため実用化が厳しいが、アニメチックな表現に適さない点が指摘。
投稿42: 「Wan S2Vのレビューは参考になるんごんねえ」
- 理由: 実写系も対応可能だが、生成時間がきついため見送り。アニメ向きでない点が選ばない理由。
投稿45: 「15試したけどうん 14でいいかな」
- 理由: Wai15を試したが、Wai14の方が良いと感じる（詳細不明）。
投稿49: 「danbooruタグだと、はみマン表現はpartially_visible_vulvaやpussy_peekあたりだけど、こういうのってWanじゃまったく効かない感じ？」
- 理由: エロタグ（はみマン表現）の効きが悪いため、Wanの学習の弱さが指摘。
投稿55: 「例えばwai14で1girl, cowboy shotとかなら1152x1152から1280x1280くらいのサイズでやるのが綺麗に出る感じがしてるでよりリアス1.0以降の血が強いモデルならもう少しでかい1408とか1536とかまでいく」
- 理由: Wai14は中間サイズ（1152x1152～1280x1280）で綺麗に出力可能。選ばれている理由として、構図やサイズによる崩れの少なさが挙げられる。
投稿64: 「2.2のi2vなんだけど、動画を5秒以上に設定すると最後に画像の最初のフレームに戻ろうとする挙動になる」
- 理由: Wan2.2のi2v（Image to Video）機能を使用。動画長さの挙動が問題だが、対策（lastimage指定）で動きを犠牲に選ぶ。
投稿91: 「1536出力対応しとるわけじゃなく1536で追加学習してあるだけとちゃうかベースがsdxl1024な以上、解像度上げて学習しても細部を覚えやすいだけや」
- 理由: WanのベースがSDXL1024のため、高解像度（1536）対応は追加学習によるもの。選ばれている理由として、細部学習のしやすさがポジティブに言及。
投稿99: 「easywan22のページでfp8のモデルが！！という記事読んで… もうすでに導入されてて入ってました。」
- 理由: EasyWan22にFP8モデルが導入済みで、ダウンロードして使用。選ばれている理由として、導入のしやすさと記事による期待（爆速化）。
投稿100: 「特にいま流行のWan2.2には使えんしFluxやSD3.5をlora使わずに運用したい人向けやな」
- 理由: Wan2.2はTensorRT非対応のため、選ばれない。流行中だが互換性の問題で避けられる。
投稿103: 「その後easywan22起動しなくなったのですが… 近い将来easywan22本体とモデルの格納のドライブを分離したい」
- 理由: EasyWan22のファイル指定でトラブル。選ばれている理由として、ドライブ分離による利便性を求める。
投稿106: 「Easywan22は残しつつ自分用のComfyUI環境を頑張って作っていった方が満足度高いで」
- 理由: EasyWan22は保険として残すが、カスタム環境の方が満足度が高い。選ばれている理由として、初心者向けの簡便さ。
投稿120: 「easywan22… t2vとかS2Vとかそのまま動くので面白いです！？」
- 理由: EasyWan22でT2V/S2Vが簡単に動くため面白い。選ばれている理由として、テンプレ呼び出しの簡便さ。
投稿121: 「comfyUIとeasywanを切り離して考える人多いのはなんでや単なるwan特化のスターターパックやろ」
- 理由: EasyWanはWan特化のスターターパックとして選ばれている。切り離し思考が多いが、統合ツールとして便利。
投稿122: 「wan22 zuntanニキの新しいワークフローlora追加する項目どこいったんや？」
- 理由: Wan22のワークフローでLoRA追加を求める。選ばれている理由として、zuntan氏の更新による使いやすさ。
投稿123: 「このスレから出るとWANもcomfyUIもzuntan氏が作ったものと思ってる人大勢おるで」
- 理由: WANがzuntan氏製と誤解されるほど人気。選ばれている理由として、スレ内の認知度の高さ。
投稿125: 「easywanに入ってる全てを氏の作品と勘違いして神のように崇めてる奴逆に言えばそんなスーパーライト層すら呼び込むwanの魅力か」
- 理由: EasyWanの魅力でライト層を引き込む。選ばれている理由として、導入のしやすさと魅力。
投稿126: 「自分はeasy使わずにComfyUI_windows_portableで導入したわ」
- 理由: EasyWanを使わずComfyUIでWanを導入。選ばれている理由として、取り回しの柔軟さと更新対応の強さ。
投稿129: 「ゴミyoutuberどもがeasy紹介しまくってるで」
- 理由: EasyWanがYouTuberに紹介され普及。選ばれている理由として、紹介の多さによる認知。
投稿167: 「wai15、ワイ的には14のほうがいい気がしてならん…」
- 理由: Wai15よりWai14の方が良いと感じる（甘ロリ化の乗りが悪いため？）。
投稿170: 「構図とか書き込みとかはwai15の方が上にしか見えないが 14の方が良いというのは気になるな」
- 理由: Wai15は構図/書き込みが優位だが、Wai14の方が良いという意見あり。選ばれている理由として、差が小さい点。
投稿193: 「WAI15はdeep skinの効きが良くなってる気がする」
- 理由: WAI15でdeep skinの効果が良い。選ばれている理由として、肌表現の向上。
投稿215: 「自作LoRAの一部の乗りがちょい悪いんや… すごい甘ロリ化する」
- 理由: Wai15？で自作LoRAの乗りが悪く、甘ロリ化しやすい。選ばれている理由として、エロLoRAの互換性。
投稿223: 「最近公式で追加されたらしいWan Context Windowsを軽く試してみたで… 品質はイマイチな感じもするがワイにはようわからん」
- 理由: Wanの新機能（Context Windows）をテスト。VRAM限界で長辺640px/12秒が限界。選ばれている理由として、公式追加による動画品質の期待（ただしイマイチ）。

Qwen

投稿50: 「qwen-image-editで1枚目の画像を２枚目の画像の服装に変えるって出来ると思うのだけれどcomfyuiがわからなすぎて出来ない」
- 理由: 画像編集（服装変更）を目的に選ばれているが、ComfyUIの難しさでできない。
投稿57: 「Qwenやと1920x1200でも破綻しないからそのまま出している」
- 理由: 高解像度（1920x1200）で破綻しないため、そのまま出力。選ばれている理由として、崩れの少なさと高解像度対応の強さ。
投稿68: 「qwen image editのほうが良いなあまあ双方ともこれからドンドン改良されていくでしょう」
- 理由: BananaよりQwen image editの方が良い（jpg出力/解像度安定）。選ばれている理由として、使いやすさと今後の改良期待。
投稿83: 「Qwen image editもそうだけど、たぶん「絵柄や画風を抽出して真似ろ」は相当きつそう… エディット系は画風がない実写だとかなり強いけど」
- 理由: 画風抽出/真似がきついが、実写編集に強い。選ばれている理由として、実写系の強さとジブリ化などの余裕。イラスト系では限界あり。

以下は、提供された5chログから、生成AIの「モデル」に関する話題を抽出したものです。抽出の基準は以下の通りです：

生成AIのモデル名（またはそれに準ずるもの）が言及されている部分を対象とし、除外リスト（NovelAI (NAI), Pony, illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL), Noobai, FLUX, Wan, Qwen）に該当するものは除外。
ツールや機能（例: S2V, Aviutil, YMM, audio_encoders, kohya HR fix, ControlNet, V-Pred, TensorRT, flash attention, vLLM, comfyUI, A1111, Forge, ReForge, SDNEXT, ComfyUIGradio2 など）はモデルそのものではないため除外（ただし、これらがモデルと関連づけられて言及されている場合、モデル部分のみ抽出）。
特にモデルが選ばれている理由（例: 品質、解像度対応、学習の強みなど）が明記されている場合、それを抽出して記載。
抽出はログの番号を参考にし、重複を避けつつ関連する話題をまとめ、簡潔に記述。ログの文脈を尊重し、事実ベースで抽出。

抽出されたモデル関連の話題

HiDream (ログ57)
- 話題: 1920x1080や1200の解像度で生成すると崩れやすいため、1536x960に調整して使用。
- 選ばれている理由: 高解像度（1920x1200）で破綻しにくいため、そのまま出力可能（他のモデルと比較して）。
Anytest (ログ60)
- 話題: kohya HR fixを使うとAnytestの構図を無視してしまうため、使用を避けるようになった。
- 選ばれている理由: 構図やポージングを重視する場合に適さない（kohya HR fixとの相性の悪さが理由で避けられる）。
SDXL (ログ91, 149, 151, 222)
- 話題: ベースがSDXL 1024のため、解像度を上げて追加学習しても細部を覚えやすいだけ。1536出力対応を謳っていても破綻が多い。ComfyUIのワークフロー（SDXL Modular Workflow）で多機能に使用可能。細部の完全再現が難しいため、Nano-bananaからの補充で対応。
- 選ばれている理由: 解像度対応が強く、追加学習で細部を強化しやすいが、破綻を避けるために最適サイズを探る必要あり。標準機能が豊富で、HR fix/CN/detailerなどのツールを組み込みやすい（Forgeでワンボタン操作可能）。
SD1.5 (ログ141, 148)
- 話題: SD1.5から知識が更新されていない場合、学習ワードの扱いが古い（当時は消していたが今は残すのが主流）。LoRA素材作成に使用。
- 選ばれている理由: 学習の基本として使われやすいが、細部再現に限界あり（SDXLより劣るため、補完ツールが必要）。
SD3.5 (ログ100)
- 話題: TensorRT導入で高速化可能だが、LoRAを使わずに運用したい人向け。
- 選ばれている理由: LoRAなしで運用可能で、TensorRTとの相性が良い（ただし、依存関係の厳しさから環境破壊のリスクあり）。
Gemini (ログ81, 82, 87, 109, 160)
- 話題: GPT5やGPT5 Thinkingで回答が変わる（課金推奨）。絵柄変更が苦手で、Aの画像をBの絵柄に変えようとしてもそのまま返す。実写風やフィギュア化は可能だが、絵柄認識で失敗。画像生成AIの一貫性保持能力が強い。セルポ星人を知らない。画像フィギュア化アプリとして使用。
- 選ばれている理由: 一貫性保持能力が高い（Googleの強み）。ただし、絵柄変更が苦手で、実写やフィギュア化に限定して選ばれる。課金で回答の質が向上。
Style-Bert-VITS2 (SBV2) (ログ47, 70, 72, 73, 86, 102, 147, 181, 185)
- 話題: 日本語ボイス（母音LoRA）作成に適し、会話モデル/エロモデル/効果音モデルとして使用。ナレーションは良いが、喘ぎ声は専用モデルが必要。エロゲ音声や同人音声からトレーニング可能。ASMR音声も出せないわけではないが、表現力に限界。ゼロショットTTSとして5秒の1セリフから喋らせるが、再現に限界。エロゲ音声10000時間データセットが利用可能。
- 選ばれている理由: ローカルAI音声作成に優秀で、LoRA作成と似た手順（自分でモデル作成可能）。ナレーションの完璧さに近く、感情/シチュエーションごとの学習が可能。ただし、有料ツールより差があり、喘ぎ声/効果音専用モデルが必要（NSFW音声のモデル化が強い）。
RVC (ログ70, 194)
- 話題: ボイスチャンジャーとして使用。エロ会話用やフェラ音モデルとして、喘ぎ声のテンプレ化（例: 「あ」「はぁ」「いく」「いや」）が可能。
- 選ばれている理由: 声質変化が得意で、エロ音声トレーニングに適する。方言シリーズ作成可能だが、教師音声に喘ぎ声が必要。

これらの抽出は、ログ全体からモデル名が明確に言及され、生成AIの文脈で議論されているものを対象としました。除外リストに該当するもの（例: Wan関連のwai14/wai15、Qwen-image-edit、Banana/Nano-bananaはGeminiのツールとして扱われモデルではないため除外）は含めていません。もし追加の文脈や詳細が必要でしたら、 уточнитеください。