5chSummary

以下は、提供されたなんJ（5ch）のログから、指定された生成AIの「モデル」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：

• 指定されたモデル（NovelAI (NAI), Pony, illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL), Noobai, FLUX, Wan, Qwen）のみを対象に、関連する言及を抽出。
• 各モデルの言及箇所（レス番号と内容の抜粋）をリストアップ。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、使いやすさ、特定の機能など）が明示的に述べられている場合、それを強調して抽出。
• ログ全体をスキャンした結果、Pony、Noobai、FLUXに関する言及は一切見つかりませんでした。これらは抽出対象外とします。
• 抽出はログの文脈を尊重し、関連する部分のみを簡潔にまとめています。重複や文脈外の部分は省略。

NovelAI (NAI)

• レス123: “novelAIは無料になりましたか…？”
  • 理由: 無料化の可能性についての疑問。無料で使えるかどうかを確認する文脈（無料モデルへの移行意図？）。
• レス124: “古いモデルなら無料で転がっているで”
  • 理由: NovelAIの古いモデルが無料で入手可能である点を指摘。無料利用を推奨する文脈で、コストを抑えたい理由が示唆される。

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• レス156: “イラストリアスの場合やとFP16とFP8の違いがわからんで 理論上は品質は落ちるらしいんやが見た目では全然わからんで DMD2とかの高速化Loraなら絵柄が変わってわかりやすいんやがな”
  • 理由: FP16とFP8の違いが視覚的にわかりにくい点を指摘。品質低下の理論的懸念はあるが、実際の見た目では差がなく、使いやすい（高速化LoRAとの相性で絵柄が変わりやすいため、調整しやすそう）。
• レス188: “ここ数か月ちょくちょくリアス1.0とリアス2.0をベースモデルとして学習してたけど、リアス0.1の時うまくいってた設定をベースにいくら調整してもどうもうまくいかんかったから諦めた ニキらはもう1.0や2.0をベースのモデルで出力したり学習もしてるんか？この先ついていけるか不安や…”
  • 理由: バージョン1.0/2.0をベースモデルとして学習/出力に使用。0.1バージョンではうまくいった設定が新しいバージョンで調整しにくいため、諦めが生じている。新しいバージョンへの移行不安が理由として挙げられ、互換性や学習のしやすさが選定のポイント。
• レス190: “0.1で学習したもんは普通に1.0で使えるで 2.0でもまぁ使えるけどモデルの癖のほうが優先されるやね 3.0にはびっくりするぐらい使えんかった tensorartでillustrious使おうとするとデフォだと3.0になってるからたまたま生成したんやが3.0がリリースされたら乗れないか作り直しやね”
  • 理由: バージョン0.1で学習したものが1.0/2.0で使える点を評価（互換性が高い）。ただし、3.0では使えにくく、モデルの癖が強いため、TensorArtでのデフォルト使用時に注意が必要。互換性と癖の扱いやすさが選定理由。
• レス192: “Illustrious2.0アリスちゃん”
  • 理由: 特定のキャラクター生成に2.0を使用。理由の明示なし（単なる使用例）。

Wan

• レス53: “wan2.2 i2vでキャラクターの口動かしたくないのにどうしても動いちゃうんやが何かいい感じに閉じたままにできる単語知らない？ closed mouthとかsilentとか試しても効かない…”
  • 理由: i2v（Image-to-Video?）機能でキャラクターの口の動きを制御したい文脈。Wan2.2の動画生成機能が選ばれているが、特定の制御（口を閉じたままにする）が難しい点が課題。
• レス144: “Wan2.2とかHiDreamとか他のモノのテキストエンコードはCPUでも秒単位で処理できるくらい軽いのに、Qwen-Image-Editはやたら重い気がするんよね”
  • 理由: Wan2.2のテキストエンコードが軽く高速（CPUで秒単位）であるため選ばれている。処理の軽さが理由で、他のモデル（Qwen）と比較して優位。
• レス150: “ワイはclip読み込みノードのデバイスがCPUになってたらdefaultにすると速くなったで” （文脈的にWan関連の議論）
  • 理由: WanのClip処理を高速化するためのTips。デバイス設定で速度向上する点が理由。
• レス152: “VRAM節約のためにClipのデバイスをcpuにしてたわ ちょっとデフォにして試してみる” （Wan関連）
  • 理由: VRAM節約と速度向上のバランスで選定。
• レス153: “»150の言う通りQwen-Image-EditのClipをデバイスdefaultにしたらクッソ長いテキストエンコーダーフェーズがすぐ終わった・・・” （Wan関連の比較）
  • 理由: 処理速度の向上（テキストエンコーダーが速くなる）が理由。
• レス167: “EasyWan2.2でEnd image有りの場合、End frameだけの比較やと、ノイズの少なさはfp16よりFastMixQ8の方が優れてたわ End image無しで生成すると明らかにfp16の方が綺麗なので意外な結果やった 色ズレに関しては正直どっちもズレなかったので判らん…”
  • 理由: EasyWan2.2のfp16/FastMixQ8比較で、ノイズ少なさや色ズレの少なさが優位。End image有無による生成品質の違いが選定のポイント。
• レス195: “部屋の遠景はwan2.2でカメラ引かせるのもアリだと思った…で引くのと寄るのをそれぞれ”
  • 理由: 部屋の遠景生成でカメラ制御（引く/寄る）がしやすいため選ばれている。動画的な視点調整の柔軟さが理由。

Qwen

• レス113: “Qwen-Image-Editのポジティブプロンプト読み込むフェーズがバチクソ長いんやが・・・ 10分くらいしてようやくサンプラーのフェーズに進んだわ・・・”
  • 理由: Image-Edit機能のプロンプト読み込みが長い（10分）が、生成自体は進む。処理の重さがデメリットとして指摘。
• レス125: “qwen image editが3060でいけるからな アカンようになったときのために使える環境だけは用意しとくんやで”
  • 理由: RTX3060で動作可能（低スペック対応）。環境の準備を推奨する文脈で、アクセシビリティが高い点が選定理由。
• レス144: “Qwen-Image-Editはやたら重い気がするんよね” （Wanとの比較）
  • 理由: テキストエンコードが重いため、他のモデル（Wan）と比べて不利。重さが選ばれない理由として挙げられる。
• レス150: Qwen-Image-EditのClipデバイス設定で速度向上のTips。
  • 理由: デバイスdefaultでテキストエンコーダーが速くなるため、処理効率向上を狙って選定。
• レス152/153: Qwen-Image-EditのClip設定で長いフェーズが解消。
  • 理由: 設定変更による速度向上。VRAM節約と効率のバランスが理由。
• レス178: “»164をQwen-Imageでやってみた”
  • 理由: 抱き枕生成プロンプトのテストに使用。理由の明示なし（実践例）。
• レス221: “qwen image導入したいけどクオリティとパフォーマンスのバランスがいいのがどれかいまいちわからんから手を出せないでいる”
  • 理由: クオリティとパフォーマンスのバランスが不明瞭で導入を躊躇。バランスの良さが選定の鍵だが、判断しにくい点がネック。
• レス235: “qwen-imageのLoRAってeditのほうと共用できるんです？”
  • 理由: LoRAの共用可能性についての疑問。Edit機能との互換性が選定理由に関連。
• レス237: “の補完力見るとphotoshopのAIが低性能に感じる” （文脈からQwenの補完力の意？）
  • 理由: 補完力が高いため、Photoshop AIより優位と感じる。補完性能が選ばれる理由。

これらの抽出はログの全内容に基づいています。指定モデル以外の話題（例: Gemini, AniKawaXLなど）は無視しました。追加のログがあれば、さらに抽出可能です。

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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、例: Checkpoint, LoRAなど）が明示的に言及されている部分を対象としました。
• 除外モデル一覧（NovelAI (NAI), Pony, Illustrious(イラストリアス, リアス, ill, IL), Noobai, FLUX, Wan, Qwen）に該当するものは一切除外しました。これらのモデルが言及されていても抽出対象外としています。
• ツールやソフトウェア（例: ComfyUI, Forge, Reforge, Photoshopなど）はモデルそのものではないため除外。ただし、モデル名が絡む文脈で言及されている場合のみ関連部分を抽出。
• 特に「そのモデルが選ばれている理由」が明記されている場合、それを強調して抽出しました。
• 抽出はログのレス番号を基に整理し、重複を避けつつ関連する文脈を簡潔にまとめました。抽出対象が少なかったため、すべての関連レスを網羅的にリストアップしています。

抽出されたモデル関連の話題

1. AniKawaXL (レス35: »26 AniKawaXLお借りしたで)
   • 話題: 特定のプロンプトや生成でAniKawaXLを借りて使用したという言及。
   • 選ばれている理由: 明記なし（単に借りて使用した旨のみ）。
2. ChatGPT (レス110: ChatGPTちゃんによる前スレまとめ置いときます… / レス213: chatGPT に聞いたら… / レス162: ワイもこないだちゃっぴーに… / レス230: ひょっとしたら最初からchat gptに尋ねてたら…)
   • 話題: 前スレのまとめ作成や、Forgeの導入トラブル解決のためにChatGPTを使用。Pythonのバージョンに関するアドバイスもChatGPTから得た。
   • 選ばれている理由: Forgeの導入エラー解決や環境構築の相談で便利だから（例: “chatGPT に聞いたらforgeはcu121pytorch 231専用の同梱python使ってんだから無理だよと言われました”）。また、ComfyUIの安定使用に関するアドバイスを得るために選ばれている（”ちゃっぴーに「ComfyUIを安定して使いたいならPythonは3.12.10を使ってねお願いだから余計な事だけはしないでね絶対に」って半ギレの回答もろたわ”）。
3. Gemini (およびGemini 2.5 Pro) (レス127: いつの間にかgemini appからでも使えるようになってる。 / レス231: geminiサブスクしてやることの1割がとコーディングで残り9割がエロ小説や 2.5 proの小説執筆能力が思ってた以上に凄かった。 / レス236: geminiに聞いても無料で使えるサイト教えてくれなかった / レス238: LLM契約するなら今はGeminiでええで)
   • 話題: Geminiアプリからの使用が可能になったこと、サブスク契約でのコーディングやエロ小説執筆への活用。無料サイトの問い合わせでも使用。LLM契約の推奨モデルとして挙げられる。
   • 選ばれている理由: 小説執筆能力が優れているから（”2.5 proの小説執筆能力が思ってた以上に凄かった。grokで諦めたエロゲームブックとかも普通に出来そうと思ったで。”）。また、LLM契約の第一選択として無料分で十分な場合が多いため推奨（”LLM契約するなら今はGeminiでええで 無料分だけで契約する必要すら無いかもしれんが”）。
4. DMD2LoRA (レス170: Civitaiにはv-predのモデルが山程あり DMD2LoRAもたくさんある… / レス174: »170 高速化LoRAはv-predと関係ないよ…)
   • 話題: Civitaiにv-predモデルが多くあり、DMD2LoRAも多数存在。高速化LoRAとして使用可能で、v-predとの関係がない点が指摘される。
   • 選ばれている理由: 高速化のため（”高速化LoRAはv-predと関係ないよ epsでも高速化LoRA使えば低ステップ低CFGでいけるし”）。Civitai上でベストのLoRA組み合わせを探す文脈で言及。
5. v-predモデル (レス170: Civitaiにはv-predのモデルが山程あり…)
   • 話題: Civitaiにv-predモデルが多数あり、LoRAとの組み合わせで使用。ベストの組み合わせを見極める方法を尋ねる。
   • 選ばれている理由: 明記なし（Civitai上の多さから選択肢が多い旨のみ）。
6. fp16モデル (およびFastMixQ8) (レス151: fp16モデルを使うと色も線の変化も抑えられてる… / レス156: イラストリアスの場合やとFP16とFP8の違いがわからんで… / レス167: EasyWan2.2でEnd image有りの場合、End frameだけの比較やと、ノイズの少なさはfp16よりFastMixQ8の方が優れてたわ…)
   • 話題: fp16モデルを使用すると色や線の変化が抑えられる。FP16とFP8の違いがわからないが、品質低下が目立たない。FastMixQ8との比較でノイズの少なさが優位。
   • 選ばれている理由: 色や線の変化を抑えるため、ノイズを減らすため（”fp16モデルを使うと色も線の変化も抑えられてる…気がする。” / “ノイズの少なさはfp16よりFastMixQ8の方が優れてたわ”）。高速化LoRAとの組み合わせで絵柄が変わりやすい点も関連。

抽出の補足

• ログ全体で生成AIモデルに関する言及は多くありましたが、除外リスト（特にWan, Qwen, Illustrious関連）が頻出するため、抽出対象は上記に限定されました。
• 理由の抽出: 明示的に「なぜそのモデルを選ぶか」が述べられている場合のみ強調。多くの場合、単なる使用報告やトラブルシューティングの文脈でした。
• 該当なしの例: レス124の「古いモデルなら無料で転がっているで」は具体的なモデル名がないため除外。レス218の「1000トークンで何億通りものランダム生成」はモデル指定なし。