5chSummary

以下は、提供された5chログから、指定された生成AI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。ログ内の関連するレス番号と内容を引用し、モデル名ごとにまとめました。抽出の基準は以下の通りです：

• モデル名が直接的に言及されている部分を対象としました。関連する文脈（例: 使い方、設定、比較、理由など）も含めて抽出。
• 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、それを強調して記載。
• 指定モデル以外のAI関連話題（例: BlockSwap, Nano-Banana, StabilityMatrixなど）は対象外とし、指定モデルに限定。
• Pony, Noobai, FLUXについてはログ内に明確な言及が見当たらなかったため、空欄としています（関連しそうな文脈もなし）。

NovelAI (NAI)

• 462: “NovelAIはやくero-bananaきてくれー！”
  （NovelAIの新機能「ero-banana」のリリースを望む話題。選ばれている理由: 特になし、単に期待感の表現。）
• 463: “naiキャラリファレンスのリリースは今週末くらいっぽい”
  （NAIのキャラクター参照機能のリリース予定についての話題。選ばれている理由: 特になし。）
• 501: “naiちゃんのCharacter Referenceはv4でも使えるんやろか”
  （NAIのCharacter Reference機能がv4で使えるかどうかの質問。選ばれている理由: 特になし。）
• 508: “駄目って聞いた”
  （501への返答で、NAIのCharacter Referenceがv4で使えないという情報。選ばれている理由: 特になし。）

Pony

• ログ内にPonyに関する言及なし。

Illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• 452: “Illustrious用やがEmanonニキのHFにStumpy_XL_IlstというLECOがあるで”
  （Illustrious用のLECO（Stumpy_XL_Ilst）についての情報共有。選ばれている理由: 特になし、Illustrious用として推奨。）
• 535: “今後ローカルでイラストリアスに取って代わる上位モデルが出たら話は変わるけど”
  （Illustriousをローカル環境の基準モデルとして言及。選ばれている理由: 現在のローカル環境で正確に細部を出してくれるため、上位モデルが出るまで基準として使われている。）

Noobai

• ログ内にNoobaiに関する言及なし。

FLUX

• ログ内にFLUXに関する言及なし。

Wan

• 460: “EasyWan22にプリセット追加しといたで”
  （EasyWan22にプリセットを追加したという共有。選ばれている理由: プロンプト拡張との併用が良い感じで、亀頭舐めサンプルも追加されているため、特定のエロ生成に適している。）
• 578: “今更やけどeasywan2.2で生成する動画のサイズに対して元の画像はどれくらいの大きさのを用意するのがベストなんやろうか リサイズしてくれるしそれ以上であれば別にええんかな”
  （EasyWan2.2を使った動画生成のサイズ設定についての質問。選ばれている理由: 特になし、動画生成の利便性に関する議論。）

Qwen

Qwen関連の言及が最も多く、Qwen-ImageやQwen-Image-Editを中心にVRAM消費、速度、生成品質についての話題が多い。

• 445: “Vram12GBでQwen-imageのgguf_Q8（21.5GB）なら910あたりかなと思って設定して走らせても何十分待っても1%も進まん・・・”
  （Qwen-Imageのgguf_Q8のVRAM設定と生成速度の問題。選ばれている理由: 特になし、VRAM不足時のトラブルシューティング。）
• 446: “たぶん、テキストエンコーダーだけでいっぱいいっぱいになってるんちゃうかな。 いっそのこと、モデル全容量に相当する22とかにしてみるとか。”
  （Qwen-Imageのテキストエンコーダーに関するアドバイス。選ばれている理由: 特になし。）
• 449: “BlockSwapの方やとQwen-imageのfp8でも信じられない速度でサクサク生成進むからもうこれでええかな・・・ もう調子に乗ってアリババ公式推奨の50ステップで回してるわ”
  （Qwen-Imageのfp8をBlockSwapで使用。選ばれている理由: 生成速度が信じられないほど速く、サクサク進むため。公式推奨の50ステップで回せる点も理由。）
• 451: “ワイもVRAM12GBでQ8_0使うとるけど、virtual_vram_gbは13か14にしとるね”
  （QwenのQ8_0のVRAM設定共有。選ばれている理由: 特になし、VRAM12GB環境での最適化。）
• 453: “14にして生成してみたらようやくこのノードで生成進んだわ・・・！”
  （QwenのVRAM設定で生成が進んだ報告。選ばれている理由: 特になし。）
• 481: “Nano-Bananaには劣るけどQwen-Image-Editで似たようなことできるしな 下の動画はQwen-Image-Editで最初の写真を最後の写真の構図にしたものやけど一番使いたい機能が優秀やし”
  （Qwen-Image-Editを使った画像編集。選ばれている理由: Nano-Bananaに劣るが似た機能が可能で、一番使いたい機能（構図変更）が優秀。）
• 493: “Qwenちゃん（リアル系注意）”
  （Qwenを使ったリアル系生成の共有。選ばれている理由: 特になし。）
• 537: “Qwen-Imageを少ないVRAMでも高速な動作を可能にするnunchaku版Qwen-Imageなんてのがあるんやな nunchakuの導入方法を有料で売ってるえげつない奴いるけどそんなんに金払わんでもMATRIX2.15ならここから一発でインストールできるで”
  （nunchaku版Qwen-Imageの紹介。選ばれている理由: 少ないVRAMで高速動作が可能。MATRIX経由で簡単にインストールできる。）
• 538: “Qwen-Imageでnunchaku使うとVRAM3GBで生成出来るって書いてあるな すげー”
  （nunchaku版Qwen-ImageのVRAM3GB生成可能。選ばれている理由: VRAM消費が少なく、生成可能になるため。）
• 553: “自分も海外動画経由でnunchaku知ったんだけど、tenserRTみたいにモデル改変しないといけないらしいし、環境壊れやすいといってたから導入にはお気をつけを。”
  （nunchaku版Qwen-Imageの注意点。選ばれている理由: 特になし、導入のリスク指摘。）
• 624: “fp8とgguf_Q8はどっちが強いのか・・・”
  （Qwenのfp8とgguf_Q8の比較。選ばれている理由: 特になし、強さの議論。）
• 625: “QwenImageEditで文字追加しようとしたけどもう諦めた”
  （QwenImageEditを使った文字追加の試み。選ばれている理由: 特になし、失敗報告。）

これらの抽出はログの全内容を基にしています。指定モデルに関する話題が多岐にわたるため、Qwenが特にVRAM効率や速度の観点で議論されている点が目立ちます。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のログから、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（またはそれに準ずるもの）についての言及に限定。
• 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）に該当するものは除外（例: Qwen-Image, Qwen-Image-Edit, EasyWan, Illustrious用Stumpy_XL_Ilst, NovelAI関連など）。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（性能、用途、利点など）が述べられている場合に抽出を強調。
• ツールやライブラリ（例: xformers, sd-scripts, Stability Matrix, nunchakuなど）はモデル本体ではないため除外。ただし、モデル生成に関連する文脈で言及されるものは参考的に考慮。
• 抽出はログのレス番号を基に整理。重複や類似話題はまとめて記述。

抽出されたモデル関連の話題

1. Nano-Banana (nanobanana, banana)
   • 関連レス: 481, 482, 525, 530.
   • 内容と理由: Nano-Bananaは優秀で、フィギュア化のような機能が記事で話題になっているが、すぐに飽きそう。自分のデータを送る必要がない点が良い。解像度が低下する問題はあるが、PhotoshopのAI生成より見えない部分の補完力が強く、対象物が半透明なら余裕で消せるし、塗りつぶされていても理想の状態が出る。LoRA素材の文字や背景除去が劇的に楽になる。Qwen-Image-Editで似たようなことが可能だが、Nano-Bananaの方が選ばれる理由として、補完力の強さと使いやすさが挙げられる。イラストレーターがフィギュア化画像を上げており、生成AIの世間的な受け入れが進んでいる雰囲気がある。
2. Tripo, Rodin
   • 関連レス: 487.
   • 内容と理由: TripoやRodinはクオリティの高い3DCGを作れるため、リトポロジー（リトポ）できる技術があればすぐにフィギュアを作れそう。選ばれている理由として、3Dモデルの高品質さが挙げられ、フィギュア作成への応用可能性が高い。
3. Anytest
   • 関連レス: 549.
   • 内容と理由: 前屈構図（立位体前屈）で一発で出力できる。選ばれている理由として、難しい構図（顔が隠れるような前屈）を簡単に扱える点が挙げられる。通常の方法では難易度が高いが、Anytestなら確実。
4. Gemini
   • 関連レス: 524, 528.
   • 内容と理由: GPTのサブスクが切れた代替としてGeminiを検討中（Claudeと悩む）。選ばれている理由として、えっちな資産があるGPTの後継候補として、似た機能（例: 共有リンク経由の生成）が期待される点。
5. Claude (チャッピー? 関連の可能性)
   • 関連レス: 528, 534, 496 (チャッピーはClaudeの可能性が高い文脈).
   • 内容と理由: GPTの代替としてClaudeを検討中。チャッピー（おそらくClaudeの愛称や類似ツール）でプラモデルのイラスト化を試したら良い感じに出力。選ばれている理由として、プラモデル（例: メガミデバイス）のイラストタッチ変換が上手く、ポーズによっては生成が弾かれるが実用的。ロリコン的なプラモでも出力可能。
6. OpenAI (専用ASIC関連)
   • 関連レス: 636.
   • 内容と理由: OpenAIがBroadcomに100億ドル支払って専用ASICを作り、汎用GPUを捨てる選択。選ばれている理由として、超高性能・超低消費電力で発電所負担が少なく、一般向け拡張カードとして販売してほしいという期待。生成AIの効率化が進む点が強調。

抽出の補足

• 上記のモデルは除外リストに該当せず、ログ内で生成AIのモデルとして明確に話題になっているものに限定しました。
• 理由の抽出: 各モデルについて、ログ内で述べられている選定理由（例: 補完力、クオリティ、使いやすさ、代替性）を優先的に記載。
• ログ全体でQwen関連の話題が多いですが、除外のためスキップ。もし不明瞭な点があれば、追加のログや уточненияをお願いします。