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。抽出の基準は以下の通りです：

• ログ内の該当モデルの言及を、投稿番号付きで引用・要約。
• モデル名が明示的に登場する部分を中心に抽出（文脈から関連する周辺の議論も含む）。
• 特にそのモデルが選ばれている理由（性能、使いやすさ、特定の用途など）が述べられている場合、それを明示的に抽出。
• PonyとFLUXはログ内で一切言及されていないため、該当なし。
• 抽出はモデルごとに整理。重複や文脈の連続を考慮してまとめています。

NovelAI (NAI)

• 614: NAI4.5でaris (blue archive), alternate costume, pyramid head (cosplay),とやってみた。danbooruタグとしては存在しないタグだけど、キャラ名 (cosplay),で衣装だけ拝借することができる。
  • 選ばれている理由: 特定のキャラクターの衣装変更（cosplay）生成に適しており、danbooruタグを活用して柔軟に生成可能。モデル内のタグ認識が強いため、存在しないタグでも対応できる点が利点として挙げられている。

illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL)

• 589: ttps://civitai.com/articles/19224/guidelocal-training-creating-anime-character-lora-illu-or-noobai （記事のURLでillu-or-noobaiとして言及。illuはillustriousの略称と推測）。
  • 選ばれている理由: アニメキャラクターのLoRA作成ガイドの文脈で言及。ローカルトレーニング向けのツールとして紹介されており、illu（illustrious）とnoobaiの選択肢として挙げられているが、具体的な理由はログ内で詳述されていない（記事の内容によるが、ログではトレーニングの文脈で触れられている）。

Noobai

• 589: ttps://civitai.com/articles/19224/guidelocal-training-creating-anime-character-lora-illu-or-noobai （記事のURLでillu-or-noobaiとして言及）。
  • 選ばれている理由: アニメキャラクターのLoRA作成ガイドの文脈で言及。illustriousと並んで選択肢として挙げられているが、ログ内で具体的な理由は詳述されていない（記事の内容によるが、トレーニングの代替ツールとして）。

Wan

• 507: wanやqwenで量子化してないモデル使うとVRAMは溢れたり溢れなかったりするけど、溢れた時点で失敗とみなして停止しとるのでメモリは64GBで間に合っとるよ。
  • 選ばれている理由: 非量子化モデルでのVRAM管理が柔軟で、メモリ溢れ時の処理が安定しているため、動画生成などの高負荷用途で選ばれている（Qwenとの組み合わせで言及）。
• 541: WanFastT2V、AceStep、Epred、Qwen2509t2v、i2vと試行錯誤して… Kijai氏のWrapperが良いらしいということでやってみたけど素晴らしいンゴね。
  • 選ばれている理由: 動画生成（t2v, i2v）のワークフローで使用。Wrapperとの組み合わせが優秀で、試行錯誤の結果として「素晴らしい」と評価されており、動画生成の整合性と動きの質が高い点が理由。
• 550: 画像生成より動画生成のがプロンプトがなんか上手くいく気がするンゴ。これは泣きやんで優しく微笑むってしたらなんかいい感じになったで。（動画生成の文脈でWan関連のワークフローとして言及。EasyWanから始めたとある）。
  • 選ばれている理由: 動画生成でプロンプトの追従性が良く、表情変化（泣きやんで優しく微笑む）のような微妙なニュアンスを自然に表現できるため、画像生成より動画生成に向いていると評価。
• 554: wan2.2、Qwen image edit 2509、EasyLlasaの三種の神器で労力さえ厭わなきゃイマジナリー名場面が作り放題やね。
  • 選ばれている理由: wan2.2が「三種の神器」の一つとして挙げられ、労力をかければイマジナリーな名場面を無制限に作成可能。動画生成の柔軟さと創造性が高いため選ばれている。
• 555: wan2.2、Qwen image edit 2509、EasyLlasaの三種の神器で…（動画生成の例として）。
  • 選ばれている理由: 上記と同様。音声付きのダイナミックなシーン生成が可能で、創作の姿勢として学びがあると評価。
• 600: ぶっかけ射精oRAのv3（projectile_cum_high_wan-2-2_i2v_A14B_v3）をアップロードしておいたで。サンプルに普通にぶっかけ…。
  • 選ばれている理由: wan-2-2_i2vをベースにしたLoRAで、特定のエロティックな生成（ぶっかけ、射精など）に特化。サンプル生成のクオリティが高いため、i2v（image-to-video）用途で選ばれている。

Qwen

Qwen関連の言及が最も多く、主にQwen-Image, Qwen Image Edit 2509, Lightning LoRAなどのバリエーションについて議論されている。性能チェック、生成時間、LoRAの活用が中心。

• 458: ※リアル系注意（Qwen-Image)。自分でプロンプト考えてもワンパターンなんでCopilot君にMTBで岩の間を飛び越えるプロンプトを作ってもらって少し修正… MTB乗ってるシチュエーションも提案してもらってダウンヒル。
  • 選ばれている理由: リアル系の画像生成が可能で、プロンプトの修正やシチュエーション提案と組み合わせやすい。Edge処理の可能性を議論する文脈で、プライバシー重視のローカル生成に向いている。
• 485: qwen 2509の性能チェックのために着衣自キャラを脱がしてるんやがとてつもなく無駄なことをしてる気になる…。
  • 選ばれている理由: 性能チェック（特に着衣から脱衣の生成）で使用。2509バージョンの精度を検証するのに適している。
• 487: »458 qwenエロできたんか。
• 496: Qwen Imageは日本語でも生成できることを今日知ったわ。15歳の少女の画像…（日本語プロンプトの例）。
  • 選ばれている理由: 日本語プロンプトで直接生成可能で、返り血や詳細なシチュエーションを表現できるため、使いやすい。
• 503: nunchaku版qwen image edit 2509 lightning 2.0 4stepsを頑張って導入してみたけどrtx 3080で参照画像1枚で20-30秒で生成できるんやな。
  • 選ばれている理由: VRAM8GBでも動作し、生成速度が速い（20-30秒）。低スペック環境でも戦える点が利点。
• 505: Qwen-Image-Edit-2509-Q4_K_M.gguf vram12gb(3060) ram64gb（DDR5) latent:1024x1024… 生成時vramフル勃起でram20gbくらいで生成20～30秒くらい。
  • 選ばれている理由: 量子化モデル（Q4_K_M）で低VRAM（12GB）でも生成可能。生成時間が短く、スペック効率が高い。
• 507: wanやqwenで量子化してないモデル使うと…（VRAM管理の話）。
  • 選ばれている理由: 非量子化モデルでも安定動作し、メモリ溢れ時の扱いが良いため、高負荷生成に適する。
• 510: LoRA無しでもある程度はできるけど今のところ４つのLoRAから選択する感じ…（QwenのLoRA: MCNL, Jibシリーズ, Send Nude, SNOFS）。
  • 選ばれている理由: エロ生成（dildoなど）に強いLoRAが豊富。SNOFSは暴れ馬だが新しいバージョンが期待され、日本人向けでないものもFluxから派生して使える。
• 512: Zipangの人がQwen用のLoRA作り始めているからいずれ顔のバリエーションも増えそう。今のところmyjcだけだけど。
• 517: »512 myjkもあるで。
  • 選ばれている理由: Qwen用LoRAの開発が進んでおり、顔のバリエーションが増えるため、キャラクター生成の柔軟性が高い。
• 519, 524, 531, 533, 535: qwen image edit2509はlightning loraが効きすぎる…（Lightning LoRAのステップ数、生成崩れの議論）。Edit-2509にlightning使う場合はEdit用の4stepか8stepのlightningを使わないと出力が崩れがちや。
  • 選ばれている理由: Lightning LoRA（4step/8step）で生成速度と精度のバランスが良いが、効きすぎるため調整が必要。過学習を避けられる点が利点。
• 541: Qwen2509t2v…（動画生成のワークフローで使用）。
  • 選ばれている理由: t2v（text-to-video）で整合性が高く、動きの質が良い。Wrapperとの組み合わせで素晴らしい結果が出る。
• 543: comfy公式ワークフローでlora使わず直結でbf16版editを50stepsとcfg4でやってみたんやが画像のクオリティ自体は高いんやけどなんか元の画像あんま保持してくれんな。
  • 選ばれている理由: bf16版Editで高クオリティ生成が可能だが、画像保持が弱い。50stepsとcfg4の設定でプロンプト追従性をテスト。
• 553: 2509はlightning4stepとそうじゃないやつとでどれくらい性能の差があるのか明日検証してみる… 生成時間も考慮してメインで使っていくモデルを決めるぞい。4stepじゃない方は生成時間かかるけどその代わりかなりのプロンプト追従性の高さを実感したから結構恐ろしい可能性秘めてるなと思った。解像度や透かしや検閲を考慮すると超えてる感じするわ。
  • 選ばれている理由: プロンプト追従性が高く、Lightning 4stepとの比較で性能差を検証。生成時間が長い非Lightning版の方が精度が高く、解像度/透かし/検閲の扱いが優れているためメイン候補。
• 554, 555: wan2.2、Qwen image edit 2509、EasyLlasaの三種の神器で…（名場面作成の例）。
  • 選ばれている理由: Edit 2509が編集機能として優秀で、労力をかければイマジナリーなシーンを無制限に生成可能。背景変更が便利で、ローカルの弱点を補える（605でも背景変更の利点言及）。
• 605: 2509試してみたけど便利だな。背景だけ変えれるからローカルの弱点補えるし。
  • 選ばれている理由: 背景編集が便利で、ローカル生成の弱点を補完。全体的な利便性が高い。

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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（例: Stable Diffusion関連のベースモデル、LoRA、ファインチューンモデルなど）を指す話題に限定。
• 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）に該当するモデル名（およびその派生、バージョン、LoRAなど）は一切除外。
• GPU（例: RTX5090, PRO6000など）やツール（例: ComfyUI, Kohya_SS, Derrians Lora Trainerなど）の話題は、AIモデルそのものではないため除外。
• 抽出対象の話題では、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。
• ログのレス番号を参考に、関連する発言を引用・要約し、抽出。

抽出された話題

1. obsession v1.2（マージされたmatureモデル）
   • 関連レス: 547
   • 内容: 「matureモデルテスト版作ったからで公開 mature female, milf obsession v1.2をマージしてるから新し目のキャラも出る mature以外も出せる」
   • 選ばれている理由: obsession v1.2をマージしているため、新し目のキャラが出せるようになる（mature female/milf以外の生成も可能）。
2. myjc / myjk（LoRA）
   • 関連レス: 512, 517, 520
   • 内容: 「Zipangの人がQwen用のLoRA作り始めているからいずれ顔のバリエーションも増えそう 今のところmyjcだけだけど」 / 「myjkもあるで」 / 「ほんまや！昨日今日チェックしてなかった 明日試してみよう サンガツ」
   • 選ばれている理由: 顔のバリエーションを増やすためのLoRAとして期待されており、Zipangの人が作成中（Qwen用だが、Qwen自体は除外のためLoRA部分のみ抽出）。試用予定のユーザーもおり、顔の多様性を高める点が魅力。

上記以外に、除外リストに該当せず、生成AIのモデルに関する明確な話題（特に選定理由を含むもの）は見つかりませんでした。ログの多くはGPUスペック、ツール、または除外モデル（Qwen/Wanなど）の議論が中心でした。