生成AIモデルに関するレポート
冒頭まとめ: テキストから推測される流行モデル
提供された5chログの抽出テキスト全体から、生成AIモデルの流行を推測すると、Sora2 (OpenAIの動画生成モデル) が圧倒的に注目されており、ログの大部分を占めています。これは、動画生成の革新性（音声対応、プロンプト追従の高さ、版権キャラ再現）、規制の緩さ（一時的）とクオリティの高さが議論の中心となっているためです。次いで流行しているのはWan（特に2.2/2.5版）とQwen（image edit版）で、ローカル環境でのエロ動画/画像編集の柔軟性と低スペック対応が支持されています。NovelAI (NAI) は規制の緩さとエロ生成のしやすさで根強い人気があり、Pony（v7期待）とillustrious (リアスなど) は静止画/エロポーズ生成の進化期待で話題です。一方、NoobaiやFLUXはほとんど言及されず、流行度は低いと推測されます。全体として、エロ用途、規制回避、ローカル対応が流行の鍵となっており、Sora2のようなクラウドベースの高性能モデルが議論をリードしています。
以下は、テキストから抽出された各モデルの詳細を基にしたレポートです。ログの文脈を尊重し、モデルが選ばれている理由（明示的に述べられている場合）を強調してまとめています。抽出は複数のログセクションを統合し、重複を避けて整理しました。
1. NovelAI (NAI)
- 主な話題と抽出内容: NAIは画像生成の先駆けとして歴史的に重要視されており、ログ内で規制の緩さやエロ生成の可能性が繰り返し議論されています。例えば、版権キャラとエロが生成可能で、他のAI（例: Sora2）の厳しい規制と比較して「すごい」と評価される一方、クオリティが上がれば規制対象になる可能性も指摘されています。また、特定のポーズ生成（例: bowlegged pose）の打率が高い点や、初期のAIブームを象徴する役割が言及されています。
- 選ばれている理由: 規制の緩さ（ガバガバ）とエロ/版権生成の柔軟性が主な理由で、ユーザーの裏技で対応可能とされています。公式にエロを避けつつ、健全を装いつつエロ生成ができる点が支持されており、ログでは「ユーザーが悪いんです」というジョーク的な文脈で強調されています。また、画像生成の流行を先駆けた歴史的役割（例: NAIがいなければここまで流行らなかった）が選定の基盤として挙げられています。オタク向けのニッチ用途で比較にならない信頼性が高いとされています。
2. Pony
- 主な話題と抽出内容: Pony（特にv7のリリース期待）が静止画生成の進化として話題で、かわいいポニーのイラストに特化している点や、追加学習の可能性が議論されています。開発進捗（Discordでのモデルカード80%完成）やリリースの遅れに対する不満が多く、スマホアプリ対応の利便性も触れられています。ただし、短文プロンプトでのクオリティが低い点が指摘されています。
- 選ばれている理由: かわいいポニーのイラスト生成に適している点と、追加学習（特にエロポーズ）の期待が主な理由です。自然言語対応のauraflowと比較して劣るものの、v7のリリースで性能向上を望む声が強く、開発の遅れにもかかわらず期待値が高いです。犠牲的な開発イメージ（ジョーク的に）が、根強いファン層を示しています。
3. illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)
- 主な話題と抽出内容: リアス系モデルは3D風生成の容易さや画像生成の問題解決（例: Detailer ILの推奨）で言及され、エロポーズ（例: 乳首舐め騎乗位）の限界が議論されています。更新の新しさや公開レベルの高さが望まれ、虹絵（二次元イラスト）の天井感や人体崩壊回避の傾向が指摘されています。また、模倣の域を超えた丸パクリ絵の法的リスクが文脈で触れられています。
- 選ばれている理由: 3D風生成が素で出せる標準機能の優位性と、問題解決（古いモデルより更新が新しいDetailer ILの方が優れている）が主な理由です。エロ同人風のデフォルメが不得意な一方、無難にまとまる出力が評価されており、リアス以降の進化が少ない停滞感から、特定の用途（例: 3D風やエロ生成）で選ばれています。資金提供の文脈でillustrious3.5の公開を望む声もあり、性能の高さが期待されています。
4. Noobai
- 主な話題と抽出内容: ログ内で言及は限定的で、主に模倣の域を超えた丸パクリ絵の例として挙げられ、販売時の法的リスク（非親告罪）が指摘されています。
- 選ばれている理由: 明示的に述べられていませんが、文脈から模倣生成のしやすさが理由と推測されます。ただし、販売時のリスクが高いため、選定のマイナス要因となっています。流行度は低く、他のモデルとの比較でしか登場しません。
5. FLUX
- 主な話題と抽出内容: ログ内で一切言及が見られませんでした。したがって、抽出対象はありません。
6. Wan
- 主な話題と抽出内容: Wan（特に2.2/2.5版）は動画生成（例: 剣戟、エロシチュ、逆順生成）で頻出しており、低スペックGPU（3080 10GB）でのスムーズ動作やLoRA対応が議論されています。i2vの動きの良さや音声対応の期待、VRAM不足の課題が指摘され、エロ用途（全裸オナニーダンスなど）がメインです。ローカル版のリリース遅れや生成時間の短さ（数秒）が話題です。
- 選ばれている理由: 低スペック環境での不満ない動作と、エロLoRA/音声LoRAの追加可能性が主な理由で、ローカルでのワンパン（簡単生成）エロシチュ生成に適しています。i2vの性能の高さ（Sora2比較で優位）と、暇つぶし動画生成のエンタメ性が支持されており、GGUF版でVRAM不足を回避できる点も優位性です。ただし、モデル本来のパワーを出せないエロ用途がメインと認識されています。
7. Qwen
- 主な話題と抽出内容: Qwen（特にimage edit 2509版）は画像編集の生成時間やVRAM消費が議論され、低スペックGPUでの動作やGGUF版の対応がアドバイスされています。版権キャラ再現（中国展開アニメに強い）やプロンプト追従の悪さ、Lightning版の精度向上期待が触れられています。トラブル（ノード未検出）も報告されています。
- 選ばれている理由: 低スペック環境でのスムーズ動作と、GGUF版によるVRAM不足回避が主な理由で、漫画生成やシーン指定の柔軟性が高いです。規制なしだが大したことができない限界がありつつ、版権再現（ポケモンやマーベル系）の学習データ依存の強みが評価されています。「しゅごすぎて」ゲームエンド級の高性能さが強調され、最適化（Lightning）によるさらなる精度向上が期待されています。
全体の考察と結論
このレポートは、5chログの抽出を基に生成AIモデルのトレンドを分析したものです。流行の中心は動画/エロ生成の革新性にあり、Sora2のような高性能モデルが議論を駆動していますが、規制の厳しさからローカル対応のWanやQwenが実用的に選ばれています。選定理由の多くはエロ用途の柔軟性や低スペック対応で、ユーザーのニーズが強く反映されています。将来的には、規制強化やリリース進捗（例: Pony v7）が流行に影響を与える可能性が高いです。追加のログがあれば、さらに詳細な分析が可能です。