5chSummary

以下は、提供された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。抽出対象は以下のモデルに限定し、各言及箇所を投稿番号付きで引用・整理しました。特に、モデルが選ばれている理由が明記されている場合、その点を強調して抽出しています。抽出はログの順序に基づき、重複を避けつつ関連する文脈を簡潔にまとめています。指定外のモデル（例: Tsukasa, Takane, StyleTTS2, Cosy Voice2など）は抽出対象外としました。

Pony

• 投稿34: “ponyなんもねーな 寝るかあ”
  （Ponyに関する更新がないという不満の言及。選ばれている理由なし。）

• 投稿41: “フーッ！フーッ！はやくケモま〇こ見たいお pony来てくれ”
  （Ponyの公開を待ち望む。ケモ（furry）関連の生成を期待している文脈。）

• 投稿42: “pony焦らすねぇ”
  （Ponyの公開が遅れているという不満。選ばれている理由なし。）

• 投稿87: “結局pony7情報はどうなったんやろか ponyも久々に色々触ったけど画質のキレは少なくてもやっぱケモ系は当然リアスの比較やないな あと外人さんのpony(e621)系見てたけどほんと世界が広い 巨ジリ＋furryがデフォやが正直反応した自分はfurryも好きなんやろなぁ”
  （Pony v7の情報待ち。選ばれている理由: ケモ（furry）系生成が強く、リアス（illustrious）と比較して優位。画質は劣るが、furry関連の多様性（e621系）が魅力で、ユーザーの好みに合致。）

• 投稿157: “画像の方は男女問わずキャラ指定してプロンプト当てられたら個人的にゲームエンドなんだけどなあ 新しいPonyそのへんどうなんだろ一向に公開されないけど”
  （新しいPonyの公開待ち。キャラ指定プロンプトの性能を懸念。選ばれている理由なし。）

• 投稿189: “学級会しててpony新作きたらおもちゃにして荒ぶる！使いこなせない！easyはよ！派生待つンゴ！するのがここの流儀や 乗り遅れたらあかんで”
  （Pony新作の公開待ち。コミュニティの遊び方として言及。選ばれている理由なし。）

• 投稿192: “ponyは2週間後詐欺やめたのか”
  （Ponyの公開遅延を詐欺扱い。不満の言及。選ばれている理由なし。）

• 投稿206: “そんなことよりponyはどうなったんやろうか”
  （Ponyの状況を尋ねる。選ばれている理由なし。）

• 投稿209: “モラルとか答えが出ない話をしても仕方ない それよりニューヨークですら日付変わったのにまだPonyが来ない”
  （Ponyの公開待ち。不満の言及。選ばれている理由なし。）

• 投稿211: “アラフォー通販で少しケモにも興味でたからponyは期待してる”
  （Ponyに期待。ケモ（furry）への興味から。選ばれている理由: ケモ生成への期待。）

• 投稿231: “そんなクソどうでもいい話よりPony v7どうなったんや？”
  （Pony v7の状況を尋ねる。選ばれている理由なし。）

NovelAI (NAI)

• 投稿93: “NAI3すげーって作ってた一年前の画像 今見たらキモすぎワロタ 目が肥えすぎたか”
  （NAI3で生成した過去の画像を振り返り、現在の目が肥えた視点で評価。選ばれている理由: 過去に「すげー」と評価されていたが、今は古く感じる。）

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• 投稿87: “ponyも久々に色々触ったけど画質のキレは少なくてもやっぱケモ系は当然リアスの比較やないな”
  （リアス（illustrious）とPonyを比較。選ばれている理由: ケモ系ではPonyに劣るが、画質のキレが優位（ただしPonyの文脈での比較）。）

Wan

• 投稿137: “は検閲がウザすぎて使わんようになってきた 特に2509出てからはそっちが第一選択肢になってる 解像度もコントロールしやすいしな 今晩はwanの新しいlightx2v試したい スローがかなり改善されてるらしいで”
  （Wanの新しいlightx2vを試したい。選ばれている理由: スローが改善されており、解像度のコントロールがしやすいため、他のモデル（例: 2509）の代替として第一選択肢になる可能性。）

その他の指定モデル (Noobai, FLUX, Qwen)

• これらのモデルに関する言及はログ全体で一切見つかりませんでした。

抽出のまとめと注意点

• Ponyが最も多く言及されており、主に新バージョン（v7）の公開待ちと、ケモ/furry生成の強みが理由として挙げられています。illustrious（リアス）はPonyとの比較で登場。
• NovelAI (NAI)は過去の評価として1件のみ。
• Wanは新バージョンの改善点を理由に1件。
• Noobai, FLUX, Qwenはゼロ件。
• 抽出は指定モデルに厳密に限定し、関連する文脈のみを引用。ログ内の他のAIモデル（例: Tsukasa, Takaneなど）は対象外としました。もし追加の文脈や抽出基準の調整が必要でしたら、教えてください。

---

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・整理したものです。抽出対象は、生成AIのモデル（主に音声生成や画像生成関連のもの）に限定し、指定された除外モデル一覧（NovelAI (NAI), Pony, illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL), Noobai, FLUX, Wan, Qwen）については一切除外しています。除外リストに該当しないモデル名が出てきた部分を中心に抽出しており、特にそのモデルが選ばれている理由（例: 品質の高さ、自然さ、ローカル動作のしやすさなど）が明記されている場合にそれを強調して記載します。抽出はログの文脈を基に、関連するレス番号を付けてまとめています。重複や非本質的な部分は簡略化し、全体をカテゴリ別に整理しました。

1. 音声生成モデル関連の話題（主な焦点）

ログの多くが音声生成モデル（TTS: Text-to-Speech関連）に集中しており、特にTsukasa SpeechやTakaneの品質・使い勝手が議論されています。これらは除外リストにないため抽出。

• Tsukasa Speech / Tsukasa:
  • レス37: ローカルで動かしてみた結果、GradioのUI立ち上げ時にVRAM使用が3GBくらい。理由: Pony待ちの間に古いモデルを試した（ローカル動作の簡易さが選ばれている）。
  • レス61,63: 反応が自然で驚き。Windowsで動かすための調整が必要（app_tukasa.pyのフォルダ呼び出し）。理由: 自然な発声が魅力で、セットアップのしやすさが評価。
  • レス64: 多言語対応のKokoroというモデルもある（Tsukasaの文脈で言及）。理由: 2月のRVCスレで名前が出ていた過去のモデルとして、音声生成の選択肢として挙げられる。
  • レス111: モデル公開されており、今も使える。理由: ゼロショット学習可能で、責任がユーザー側に行くため公開しやすい。
  • レス138,141,143: Cosy Voice2系ではなくStyleTTS2ベース。リファレンス音声を与えると非言語音（例: 喘ぎ声）が改善。LoRAやfinetuneでTakaneに近い挙動を再現可能。理由: 微調整の柔軟さが選ばれ、Hugging Faceからダウンロードして学習できる点が理由（チャッピーに聞いた情報として）。
  • レス151: Takaneとは差があり、リファレンス音声の寄せ方が優れている。理由: しゃべり方や自然言語指示が可能だが、ドキュメントが少ないため使い方の問題も指摘。
  • レス155: しゃべり方などを自然言語で指示可能。音声のキャプショニング方法を疑問視。理由: 音声指定のしやすさがお気に入りで、版権キャラの目覚まし音声などに活用。
  • レス159: TsukasaとTakaneの混同を指摘。LoRA初挑戦でエロ音声（スレ754）を使って試す。理由: トレーニング次第で喘ぎ声バージョンを作れそう（LoRA作成のしやすさ）。
  • レス163,164: Takaneレベルを目指すが、言語外音声（ため息、喘ぎ声）の出し方がわからない。理由: 頑張れば高品質が出せる可能性があるが、ドキュメント不足で様子見。
  • レス186: Anime-Llasa（Anime-Llasa? ログではAnime-Llasaとして言及）が自然。理由: 生成したWAVファイルの再生で固まる問題はあるが、自然さが評価。
• Takane:
  • レス45: Hugging Faceのスペース（s://huggingface.co/spaces/Respair/Takane）で、チュパ音や喘ぎ声対応。アニメ調TTSの最高峰品質。リファレンス音声対応のゼロショットTTS機能あり。理由: ヤバい品質の高さが選ばれ、音声生成の革命として話題（ログ45がきっかけ）。
  • レス46,69: ローカルで日本語対応がすぐ来そう。エロプロンプトをサンプルに挙げており、数日待つのが吉。理由: 結果の違いが大きく、モデルをぶっこ抜きたいほど品質が高い（ただし公開予定なし）。
  • レス65: モデルだけぶっこ抜けないか疑問。理由: Tsukasaとの結果の違いが大きすぎる（品質の差）。
  • レス78,79,85: ログが取られる懸念あり。ゼロショット学習UIで9秒以上の音源警告が出るが、生成可能（声質が変わらない場合あり）。理由: クラウドだが品質が高く、色々生成して楽しめる。
  • レス96,99: 打率が高く、自然なアクセントを実現。イントネーションを手動調整不要。理由: アルゴリズムやモデル作りの名人技で、voicevoxやSBV2より優位。
  • レス98,101: 趣味で作った優秀エンジニアの作品。ビジネス展開予定で有料サービスかも。理由: 公開予定なしのため、品質の高さが惜しまれる。
  • レス106: 声でビジネスはヤバいが、正規データ学習でない可能性。理由: 違法データセットの懸念があるが、品質が異常。
  • レス142: ゲームチェンジャー。理由: 音声を聞けば問答無用で品質の高さがわかる（tukuneの声比較）。
  • レス165: Thinkingチャッピーにページを貼って使い方を解説してもらうとわかりやすい。理由: 忙しい（busy）になりやすいが、ローカル欲しいほど便利。
  • レス169: エロゲ音声データセットでスーパーエンジニアがいれば作れる。理由: 高品質で音声に目覚める人が多い。
  • レス195: ローカルに降りてこないため「Takaneの花」。理由: Busyになりやすく、使い倒したい品質。
  • レス196,200: 共有されるとBusyになる。理由: 話者連番総当たりなどで人気だが、アクセスしにくい。
• その他の音声モデル（比較や代替として）:
  • レス43: このすばのファン吹替がUS声優より日本の声優に近い（雨宮天風）。理由: AI音声の理想形として、声の再現性が高い。
  • レス64: Kokoro（多言語対応）。理由: Tsukasaの文脈で、RVCスレの過去モデルとして選択肢。
  • レス76: zuntan。理由: ローカルで使いやすい（他の音声系に携わっている）。
  • レス96: voicevox, SBV2。理由: Takaneの打率が異常で、これらより自然なアクセント（比較で劣る）。
  • レス105: SBV2の学習用にWAV（44.1kHz）変換音源使用。理由: ソシャゲからぶっこ抜いた音源で精度が出るが、エロや喘ぎは無理。
  • レス116: Tsukasaは「ゼロショットで学習できるモデル」で、使い方はユーザー判断。理由: 公開問題なしで、責任がユーザー側。
  • レス123: Tsukasaでトレーニング次第でLoRA作成可能（喘ぎ声バージョン）。理由: tictokのAI音声無法地帯を参考に、エロ音声で試せそう。
  • レス126: SBV2でLoRA作成経験あり。理由: ナレーション精度はまあまあだが、エロや喘ぎはノイズまみれでTsukasaのような精度にならない（モデル次第の差）。
  • レス138: Cosy Voice2系（Tsukasaは独立）。理由: リファレンス音声で非言語音改善が可能（共通点）。
  • レス141: StyleTTS2（Tsukasaの基盤）。理由: Comfyと相性よさそうで、ファインチューニング例少ない。
  • レス156: zuntan兄貴。理由: 音声指定可能で、版権キャラの目覚まし音声に最高（ローカル使いやすさ）。
  • レス167: easy llasa。理由: Tsukasaで出せない場合の代替（簡単？）。
  • レス190: Moe-goe。理由: 数年前の話題時と似た流れ（音声生成の歴史的文脈）。
  • レス213: StyleTTS2とCosy Voice2。理由: StyleTTS2はComfyと相性よく選ばれそう。
• 音声モデルのLoRA/学習関連:
  • レス65,138,159,207: LoRA作成でエロ音声（自分で録音やスレ754）を使って喘ぎ声対応。理由: トレーニング次第でTakaneに近づく（柔軟性が高く、個人レベルで作れる）。
  • レス169,171,175: エロゲ音声データセット（Hugging Faceで公開のぶっこ抜き生データ）。理由: 法的にセーフとする判断で学習可能だが、倫理的にアウトの声あり（品質向上のため）。
  • レス173: スケベ系声優の自由使用モデルが出てくるかも。理由: 公式販売が主流になりそう（使い勝手の良さ）。

2. 画像生成モデル関連の話題（少数）

音声がメインだが、画像生成モデルも少し出ており、除外リスト外のものを抽出。

• Seedream4.0:
  • レス140: 感想がこのスレで全く聞かない。理由: （選ばれている理由の言及なし、単に話題にならない点を指摘）。
• simplecomfyui:
  • レス129: 表示方法の質問。理由: （選ばれている理由の言及なし、使い方の疑問）。

3. LLM（大規模言語モデル）関連の話題（生成AIの文脈で）

• レス80,86,89,104,115,205: LLMで文字生成やインタラクティブな官能小説作成。理由: 指示で興奮する展開が可能（例: サプライズ分岐）。音声入力やmodとの組み合わせでオープンワールド級（Thinkingモードの凄さが選ばれている）。
• レス172,174,202: チャッピー（chatGPT系）の課金でえちえちプロンプトを破綻なく生成。理由: 調教次第で性能向上（無課金より優位）。

抽出の全体的まとめと注意

• 主な傾向: ログの大部分が音声モデル（特にTsukasa/Takane）の品質比較・ローカル活用・LoRA学習に集中。選ばれている理由は「自然さ」「ローカル動作のしやすさ」「エロ/喘ぎ声対応の柔軟性」「品質の高さ（ゲームチェンジャー）」が目立つ。画像モデルは少数で、音声の革命が話題の中心。
• 抽出基準の遵守: 除外リストのモデル（例: Pony関連の多数レス）は一切抽出せず、無視。モデル名が出てこない一般論（倫理議論、エロコンテンツ）は除外。理由の言及がないものは最小限に記述。
• 件数: 約50件以上のレスから関連部分を抽出（重複省略）。不明瞭な点があれば、追加のログやクエリで уточしてください。