5chSummary

以下は、提供されたなんJ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：

• 指定されたモデル名（またはその略称/バリエーション）が明示的に言及されている部分を対象としました。
• 各モデルの言及箇所（レス番号付き）を引用し、関連する文脈を簡潔にまとめます。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 生成速度、品質、VRAM効率など）がログ内で示唆されている場合、それを抽出・明記します。
• 指定モデル以外のモデル（例: SDXL, Grok2など）は抽出対象外としました。
• 指定モデルの中で、ログに言及がなかったもの（Pony, illustrious）は「言及なし」と記載します。

NovelAI (NAI)

• 729: 「NAIで着衣行為を表現する際、ワカメちゃんかよってレベルのスカート丈の短さが割と出来上がるんだけど防ぐ方法ある？ ネガティブプロンプトに短すぎるスカート的なもの入れてもあかんかった、、」
  • 文脈: NAIを使って着衣行為の画像生成を試みているが、スカートの表現が極端になる問題を相談。
  • 選ばれている理由: 明示的に述べられていないが、エロティックな着衣表現（例: スカート関連）の生成に適しているため使用されていると推測される（ログ全体のエロ生成文脈から）。

Pony

• 言及なし。

illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL)

• 言及なし。

Noobai

• 660: 「めんどくさいなら同じプロンプトのままコントロールネットでNoobE Tileかけて回せば多分指が正常なのがでるんじゃねしらんけど アプスケしたら増える可能性は微レ存」
  • 文脈: 指の修正（インペイント）でNoobE Tile（Noobaiのバリエーション/関連ツール？）をコントロールネットで使用することを提案。
  • 選ばれている理由: 指の異常を正常化する修正に便利（簡単で面倒くさくない）ため。生成の再試行で正常な結果が出やすい点が理由として挙げられている。

FLUX

• 739: 「nano-banana超えそうなDH3なるもんが出てきてテスト中らしいけどプロプライエタリとオープンウェイト2種で出すらしい。qwenとfluxもあるし群雄割拠やな」
  • 文脈: 新モデルDH3の登場を話題にし、qwenやfluxを競合として挙げる。群雄割拠の状況を指摘。
  • 選ばれている理由: 明示的に述べられていないが、nano-bananaを超える可能性のある競合モデルとして注目されており、多様な選択肢の一つとして存在感がある（群雄割拠の文脈から）。

Wan

• 706: 「wan2.2でi2i 騎乗位で腰を大きく振らせるコツって何かないかな もしくはここ見ろってHPとかあれば教えていただけませんか」
  • 文脈: Wan2.2を使ってi2i（image-to-image）生成をし、騎乗位のモーションを強化するコツを相談。
  • 選ばれている理由: 明示的でないが、特定のエロティックなモーション（騎乗位）の生成に使用されており、動画/アニメーション向きのモデルとして選ばれている可能性。
• 711: 「ある程度bananaで作って仕上げをqwen-imageにすればいいのでは？」
  • 文脈: bananaでベースを作り、qwen-imageで仕上げる提案（Wanはここでは直接言及なしだが、後述のWan関連で文脈がつながる）。
  • 選ばれている理由: （このレスではWan未言及だが、ログ全体でWanが仕上げや動画生成に使われる文脈あり）。
• 726: 「easywanを入れ直したいんやけどアンインストールはフォルダをゴミ箱に送るだけでええの？」
  • 文脈: EasyWanの再インストール方法を相談。
  • 選ばれている理由: インストールの簡単さ（フォルダ削除でアンインストール可能）が利点として示唆されている。
• 733: 「モデルフォルダだけほかのとこに待避しておいて、 はじめのインストールのときにnで、あとから モデルフォルダ戻すと時短になります。 なかなかモデル量おおいので。」
  • 文脈: EasyWanのインストールTips（モデルフォルダの待避で時短）。
  • 選ばれている理由: モデル量が多くても時短できるインストールの柔軟さが理由。
• 744: 「easywan22、1週間ぶりくらいにアプデして使ったら生成開始して即VRAM使用率100％になるようになってしまったんやがワイだけ？ 以前はblockswap0でも余裕だったのが今は40にしてもダメ、安定してた頃のワークフロー使ってもダメやった」
  • 文脈: EasyWan2.2の更新後、VRAM問題が発生した相談。
  • 選ばれている理由: 更新前の安定性（blockswap0で余裕）が選ばれていた理由だが、更新で問題発生。
• 745: 「StabilityMatrix経由のComfyUI環境にEasywanのbat開いてモジュール手動導入が安定だと思う」
  • 文脈: EasyWanの導入方法としてStabilityMatrix経由の手動導入を推奨。
  • 選ばれている理由: 安定性が高いため（自動導入より手動がおすすめ）。
• 746: 「ワイも最新版使ってるけど4060ti16GBとRAM64GBで確認した範囲では普通に動いてるで その数日前のバージョンでも問題無かった」
  • 文脈: Wan2.2の最新版が特定の環境で正常動作することを報告。
  • 選ばれている理由: 特定のハードウェア（4060ti16GB, RAM64GB）で問題なく動く安定性。
• 750: 「名前は(ほぼ)一緒やでwanやったらDiffusionModelsや なんにせよbat任せはオススメせんけど」
  • 文脈: Wanのフォルダ構成について。
  • 選ばれている理由: 明示的でないが、手動管理の推奨から安定性を重視。
• 752: 「ってのを見かけたんでComfyUIのバージョンをv0.3.55に戻したで Update.batしたら直るやろか？」
  • 文脈: Wan関連のVRAM問題解決のためComfyUIバージョンを戻す提案。
  • 選ばれている理由: VRAM消費量の低減（モデル読み込み時の改善）。
• 786: 「wanvideoのキャラLoRA作ったニキに質問があるんやが トリガーワードって機能してるんか疑問になってる」
  • 文脈: WanVideoのキャラLoRAのトリガーワード機能について相談。
  • 選ばれている理由: キャラ生成（例: zundamon）のLoRA作成に適しているため。
• 836: 「Vram12GBしか無いのにモデルサイズがクソデカなQwen-Imageのfp8やWan2.2のGGUF_Q8で 快適生成が出来る様になっちまったんだけどマジでこれどういう技術だよ魔法かよ・・・ Qwenはlightning無しの状態だと1枚30分くらい掛かってたのが1分20秒になったし Wanはlightx2v無しの状態だと1時間くらいかかってたのが8分になったし黒魔術の類やろこれ・・・」
  • 文脈: Wan2.2のGGUF_Q8を使って低VRAM環境で高速生成が可能になった驚き。
  • 選ばれている理由: VRAM効率が高く、生成時間が大幅短縮（1時間→8分）されるため。低スペック環境でも快適に使える点が強調。
• 839: 「wan2.2でblockswapを40から10に下げると生成時間が112秒から107秒ぐらいに短縮されるんだけど効果ってかなり微量なの？ VRAM使用量は8GBから14GBに増えてる」
  • 文脈: Wan2.2でblockswap調整による生成時間短縮を相談。
  • 選ばれている理由: 生成時間の短縮（112秒→107秒）とVRAM調整の柔軟さが利点。
• 841: 「blockswapは生成時にVRAMからお漏らししてしまう分をあらかじめマインメモリに逃がすノードやから 逃がす分が少ない程生成速くなるし生成する動画の長さや大きさで数値は変動するけど、VRAMお漏らししないギリ狙うのが一番効率ええよ」
  • 文脈: Wan関連のblockswap説明。
  • 選ばれている理由: VRAM効率を最適化し、生成速度を向上させるため（動画生成向き）。
• 843: 「blockswapはvramが足りないのをどうにかする技術だから、足りてるんなら使わないで全部vramに乗せるのが最速やで あとgguf使ってるんならgguf自体がblockswapと同じような低vram用技術だから併用してもオーバーヘッドが増えるだけやで」
  • 文脈: WanのGGUFとblockswapの併用について。
  • 選ばれている理由: 低VRAM環境での最速生成が可能（全部VRAM乗せが理想）。

Qwen

• 711: 「ある程度bananaで作って仕上げをqwen-imageにすればいいのでは？」
  • 文脈: bananaでベースを作り、Qwen-Imageで仕上げるワークフローを提案。
  • 選ばれている理由: 仕上げ工程に適しており、品質向上のため（bananaの補完として）。
• 739: 「nano-banana超えそうなDH3なるもんが出てきてテスト中らしいけどプロプライエタリとオープンウェイト2種で出すらしい。qwenとfluxもあるし群雄割拠やな」
  • 文脈: 新モデルDH3の登場を話題にし、qwenを競合として挙げる。
  • 選ばれている理由: 明示的でないが、nano-bananaを超える競合として注目（群雄割拠の文脈）。
• 836: 「Vram12GBしか無いのにモデルサイズがクソデカなQwen-Imageのfp8やWan2.2のGGUF_Q8で 快適生成が出来る様になっちまったんだけどマジでこれどういう技術だよ魔法かよ・・・ Qwenはlightning無しの状態だと1枚30分くらい掛かってたのが1分20秒になったし」
  • 文脈: Qwen-Imageのfp8を使って低VRAM環境で高速生成が可能になった驚き。
  • 選ばれている理由: 生成時間が大幅短縮（30分→1分20秒）され、低スペック環境でも快適。モデルサイズが大きいがVRAM効率が高い点が理由。
• 842: 「自分もqwen速くしたい。渾身のwfみせてもらえますか？」
  • 文脈: Qwenの生成を速くするためのワークフロー共有を依頼。
  • 選ばれている理由: 生成速度の向上を求めるため（速くしたいという動機）。

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以下は、提供されたなんJ（5ch）のログ（642〜843）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（または関連するAIプロセッサ/チップ/技術）に関する言及に限定。
• 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）に該当するモデル（例: Wan2.2, Qwen-Image, EasyWanなど）は一切抽出せず、無視。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、コスト、効率など）がログに明記されている場合、それを強調して抽出。
• ログの文脈を尊重し、関連するレス番号を付記。抽出はログの順序に基づいてまとめ、冗長を避ける。

抽出されたモデル関連の話題

1. StabilityMatrix / Forge Classic Neo (647番)
   • StabilityMatrixのバージョンアップ（v2.15.0）で、RTX50系GPUでの動作が改善された。以前のv2.14.3でForge Classic Neoを導入したのは無駄だった可能性がある。
   • 理由: RTX50系GPUの互換性向上のため（動作しなくなっていた問題が解決）。
2. AIプロセッサー / 独自ASIC (専用チップ) (648番, 677番, 678番, 669番)
   • 過去にAI専用プロセッサーのベンチャーが多数登場したが消滅。現在も各社が汎用GPU依存を避けるため独自ASICを開発中。
     • Google: Cloud TPU（世界で最初に実用化、他のメーカーを触発）。
     • Amazon: Trainium and Inferentia（開発中）。
     • Meta: MTIA（開発中）。
     • Microsoft: Maia（開発中）。
     • OpenAI-Broadcom: 10億ドルのAIチップ契約（NVIDIAに対抗）。
   • GPUはAI用として効率が悪く、NVIDIAの価格高騰も問題。企業は脱GPUを目指す。
   • 理由: 運営コスト低減（Googleの場合、独自チップで他社より低い可能性）。GPUの非効率性（ぼったくり価格）と依存回避のため。
3. TSMC / NVIDIA / プロセス技術 (2nmなど) (680番, 682番〜687番, 691番, 716番〜720番)
   • TSMCが5nm以下のチップを独占、値上げ（2nmで67%、A14で50%）。NVIDIAのCUDA独占と品不足がグラボ価格上昇の原因。
   • 2nmプロセスは実寸ではなく指標/マーケティング用。TSMCが頭抜け、他の企業（Intel, Samsung, Rapidus）は苦戦中。Intel A18はQualcommから使えないと評価。
   • 理由: 性能向上と集積密度増加のため（縦方向の積層で密度を高める）。TSMCの優位性（一度使うと他社に移れない）がマーケティング的に強い。価格高騰回避のためSamsungやRapidusへの投資を推奨。
4. Gemini Pro (668番, 669番)
   • APIが1日50回無料で提供中。画像生成数億回はGoogleにとって大したコストではない。
   • 理由: Googleの独自AIチップで運営コストが低いため（他社より効率的）。
5. Grok2 (689番, 692番)
   • ローカル実行に120GB RAM（VRAMではなくシステムRAM）が必要。クラウドが最適。
   • 理由: ローカル実行のハードルが高いため、クラウド推奨（メモリ不足を避ける）。
6. OpenAI関連 (GPT-5, Sora 2) (694番, 787番)
   • OpenAIがAIアニメ映画「Critterz」を支援。予算3000万ドル未満、制作9ヶ月。GPT-5 + 画像モデル + Sora 2を使用。
   • 理由: 速くて安い制作のため（通常のピクサー予算1.5〜2億ドル、3年かかるのをシフト）。デジタルコンテンツの無限供給とハリウッドのパラダイムシフトを実現。
7. シリコンフォトニクス / IOWN (NTT, NVIDIA) (695番, 697番, 700番, 703番)
   • GPU負荷をかけず光回線でAI絵出力する技術（銅配線を光配線に置き換え）。NTTのIOWNとNVIDIAが内部光通信を推進。PCIE7.0も光ファイバー通信。
   • 理由: GPU効率の悪さを解消し、消費電力ゼロの世界を目指す（LLM応用可能）。技術的問題を外回りから解決中。
8. SDXL (705番)
   • Danbooru語のプロンプトで生成するが、限界を感じる。NSFW対応の路線発展を望む。
   • 理由: お祈り生成の単調さから脱却するため（飽きる）。
9. Assertive Cowgirl LORA (708番)
   • icelouseニキのLORAで、激しい騎乗位モーションを実現。
   • 理由: 腰を大きく振らせるコツとして推奨（動きの安定性）。
10. DH3 (739番)
    • nano-bananaを超えそうな新モデル。テスト中、プロプライエタリ版とオープンウェイト版の2種でリリース予定。群雄割拠の状況。
    • 理由: nano-banana超えの性能のため（テスト中なので選定理由は潜在的）。
11. HunyuanImage-2.1 (763番)
    • 新規リリース。
    • 理由: 明記なし（リリース情報のみ）。
12. Apple A19チップ (838番)
    • GPUにAIアクセラレーター搭載、fp16処理速度改善。新Macのベースに。
    • 理由: AI処理速度向上のため（深夜発表で注目）。

追加の考察

• ログ全体で、モデル関連の話題はハードウェア（チップ/プロセス）とソフトウェア（AIモデル）の両方にまたがるが、NVIDIA/TSMCの独占批判や脱GPUの動きが目立つ。除外リスト外のモデル（例: Grok2, SDXL, DH3）は少数だが、性能向上やコスト低減を理由に選ばれているものが多かった。
• 抽出対象外の話題（ツールの使い方、LoRAの一般論、除外モデル関連）は無視した。
• もし追加のログや уточненияが必要なら、教えてください。