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
提供されたテキスト（複数の5chログ抽出結果）を分析した結果、全体として最も流行しているモデルはQwen（特にQwen-ImageやQwen-Image-Edit）とWan（Wan2.2やEasyWan2.2など）であると推測されます。これらは抽出量が圧倒的に多く、VRAM効率、生成速度、LoRA対応、動画生成の柔軟さといった実用的側面での議論が活発です。次点でIllustrious (イラストリアス/リアス)が二次元画像生成の主流として根強い人気を保っており、バージョンアップ（例: ver15）の話題が多いです。NovelAI (NAI)は無料化や新機能の期待で言及されますが、抽出量は少ない。FLUXはClipローダーとしての安定性で一部評価されています。一方、Pony、Noobaiはほとんど言及がなく、流行していないと見られます。新興モデルとしてHunyuan Image（2.1版）がNSFW対応や日本語対応で注目を集めており、今後の流行の兆しがあります。これらの推測は、ログ内の議論の頻度、性能比較、Tips共有の多さから導かれ、ユーザーの実用性重視の傾向（低スペック対応や高速化）を反映しています。
以下は、テキストから抽出された各モデルの詳細をまとめたレポートです。モデルごとの言及内容、選ばれている理由（明示されている場合）を中心に記述し、ログの文脈を尊重して整理しています。抽出対象外のモデル（例: Gemini, ChatGPT, AniKawaXL, Hunyuan Imageなど）は含めていません。
1. NovelAI (NAI)
テキストでは、NovelAIの無料化や新機能（Character Reference）への期待が主な話題です。古いモデルが無料で入手可能である点が指摘されており、コストを抑えたいユーザーに適しています。
- 主な言及内容: 無料化の可能性（レス123）、古いモデルの無料入手（レス124）、Character Referenceのリリース予定とv4互換性（レス463, 501, 508）、着衣表現の調整方法（レス729）、ero-banana機能の要望（レス462）。
- 選ばれている理由: 無料利用が可能でコストを抑えられる点が主な理由です。特に、古いモデルが無料で転がっているため、導入障壁が低く、初心者や低予算ユーザー向けに推奨されています。また、エロティックな着衣表現（例: スカート丈調整）の生成に使用されており、NSFWコンテンツの柔軟さが選定ポイントです。ただし、v4での新機能互換性が不安定で、移行を躊躇する声もあります。
- 全体評価: 無料化の議論が活発ですが、最新機能の不安定さから、安定した代替モデル（例: Qwen）への移行を検討する文脈が見られます。
2. Pony
テキスト全体でPonyに関する言及は一切見られませんでした。抽出対象外や該当なしの記述が多く、流行していないと推測されます。
3. Illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)
Illustriousは二次元画像生成の主流モデルとして頻繁に言及され、バージョンアップ（1.0/2.0/3.0）や互換性の議論が中心です。FP16/FP8の品質比較やLoRAとの相性が話題です。
- 主な言及内容: FP16/FP8の違いと品質（レス156）、バージョン1.0/2.0の学習調整の難しさ（レス188）、0.1/1.0/2.0/3.0の互換性（レス190）、キャラクター生成例（レス192）、reforgeでの使用（レス852）、ver15の更新とキャラ増加（レス864, 865, 866, 908）、生成速度の遅さ（レス345）、元絵ガチャとの組み合わせ（レス377）、今後の上位モデル代替可能性（レス535）、LECOの共有（レス452）。
- 選ばれている理由: 二次元静止画生成で発展が少なく現役で使えるため（レス854, 855）。互換性が高く（0.1で学習したものが1.0/2.0で使える）、キャラ内蔵型で調整しやすい点が評価されています（レス244）。ただし、新しいバージョンでの学習しにくさや生成時間の長さがデメリットで、LoRAとの相性（高速化で絵柄が変わりやすい）が選定のポイントです。NSFW向けのwai-nsfw-illustrious-SDXL ver15ではキャラ増加と画風変更が利点ですが、LoRAユーザーには困る場合あり（レス865, 908）。
- 全体評価: 二次元主流として根強いですが、動画生成（Wanとの組み合わせ）や新モデル（Qwen）への移行不安が目立ちます。
4. Noobai
Noobai（NoobE Tileを含む）の言及は少なく、主に修正ツールとしての使用です。
- 主な言及内容: 指の修正にNoobE Tileをコントロールネットで使用（レス660）。
- 選ばれている理由: 指の異常を正常化する修正が簡単で面倒くさくないため。アプスケ時の増加リスクは微小ですが、再試行で正常結果が出やすい点が理由です。
- 全体評価: 補助ツールとして限定的に言及され、流行モデルというよりTipsレベルの使用です。
5. FLUX
FLUXの言及はClipローダーとしての安定性に集中しています。
- 主な言及内容: ClipローダーのデバイスCPUでの速さと安定（レス877）、隠しノードでの可能性推測（レス345）、競合モデルとしての存在（レス739）。
- 選ばれている理由: デバイスCPUで速く安定するため、特にWan/Qwenとの比較で優位。生成速度の理論的懸念が少ない点が選定理由です。
- 全体評価: 補助的な役割が強く、単独での流行は薄いですが、群雄割拠の競合として注目されています。
6. Wan
Wan（Wan2.2/EasyWan2.2など）は動画生成とLoRA関連の話題が最多で、プリセットやVRAM効率の議論が活発です。
- 主な言及内容: i2v機能の制御（レス53）、テキストエンコードの軽さ（レス144）、Clip処理の高速化Tips（レス150, 152, 153）、fp16/FastMixQ8比較（レス167）、カメラ制御（レス195）、LoRA共有（レス300）、プリセット追加（レス314, 318, 334, 349, 460）、生成トラブル（レス358, 382, 386, 389, 394, 578, 706, 726, 733, 744-746, 750, 752, 786, 836, 839, 841, 843, 892, 915, 916, 945, 955, 956）、BlockSwap併用（レス836）。
- 選ばれている理由: テキストエンコードが軽く高速（CPUで秒単位）でVRAM節約可能（レス144, 150, 152, 153, 836）。動画生成の柔軟さ（カメラ引く/寄る、SwapStartEndで逆生成、ノイズ少なさ/色ズレ少なさ）が主な理由で、NSFW動画（例: 乳首責め、ふたなり）向きです（レス167, 195, 314, 349, 382, 389）。LoRAの豊富さとプリセットの便利さ（レス300, 318, 334）がエロ生成の効率化に寄与。低VRAM環境（12GB）で高速化（1時間→8分）される点も強調（レス836, 839, 841, 843）。ただし、更新後のVRAM問題や互換性がデメリット。
- 全体評価: 動画/NSFW特化で流行しており、LoRA作成やプリセットの共有がコミュニティを活性化させています。
7. Qwen
Qwen（Qwen-Image/Qwen-Image-Editなど）は抽出量が最多で、VRAM効率、生成速度、LoRA学習の話題が中心です。
- 主な言及内容: プロンプト読み込みの重さ（レス113, 144）、低スペック対応（レス125, 325, 328, 332, 336, 350, 352, 356, 361, 366, 399, 404, 414, 420, 424, 431, 436, 437, 439, 445-446, 449, 451, 453, 481, 493, 537, 538, 553, 624, 625, 711, 739, 836, 842, 857, 873, 877, 885-887, 890, 892, 896, 928, 929, 976）、LoRA学習/共用（レス221, 235, 237, 406, 412, 429）、BlockSwap/UnetLoader（レス327, 379, 399, 404, 414, 420, 437, 439, 449）、導入方法（レス319-320, 323-324, 337, 339, 342, 350, 352, 355, 359, 431, 436）。
- 選ばれている理由: RTX3060などの低スペックで動作可能でアクセシビリティが高い（レス125）。生成速度の向上（30秒〜1分、10分→即時）と軽さ（VRAM8GB対応、テキストエンコーダー高速化）が主な理由（レス150, 152, 153, 328, 332, 336, 352, 356, 404, 449, 836）。LoRAの互換性/学習しやすさと補完力の高さ（Photoshop AIより優位）が選定ポイント（レス221, 235, 237, 361, 406, 412, 976）。BlockSwapでVRAM節約/高速化（30分→1分20秒）され、低スペック環境でも快適（レス399, 404, 414, 420, 439, 449, 857, 873）。ただし、重さやエラーがデメリット（レス113, 144, 319, 339）。
- 全体評価: バランスの良さ（クオリティ/パフォーマンス）とnunchaku版の低VRAM対応で流行中。LoRA/Edit機能の拡張性が強みです。
結論と考察
テキストから、QwenとWanが低スペック環境での実用性で特に流行しており、NSFW/動画生成のニーズが高いコミュニティの傾向を示しています。理由の多くはVRAM効率や速度向上にあり、無料化や互換性の議論が今後のモデル選択を左右しそうです。全体として、ユーザーは性能バランスとTips共有を重視しています。追加データがあれば、さらに詳細な分析可能です。