5chSummary

以下は、提供された5chログ（846〜1000）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・整理したものです。抽出の基準は以下の通りです：

• ログ内でこれらのモデル名（または指定された別名・略称）が明示的に言及されている部分を対象とします。
• 各モデルの言及ごとに、関連するレス番号と内容の抜粋を記載。
• 特に「そのモデルが選ばれている理由」が述べられている場合、それを明示的に抽出・強調。
• 言及がないモデルについては「言及なし」と記載。
• ログの文脈を崩さないよう、関連する前後の話題を簡潔にまとめていますが、抽出は指定モデルに限定。
• リスト外のモデル（例: Grok, Sora, SmoothMixなど）は無視。

NovelAI (NAI)

• 言及なし：ログ全体でこのモデルに関する話題は見当たりませんでした。

Pony

• 923：シャニマスのキャラはリアスならLoRAいらずで出てくれるのは嬉しいけど 樋口円香はどういう学習のさせ方してんのか かなり疑問なんだよな 流行りの彩度低めの塗りと不機嫌な表情にタグ付けずに過学習させたような感じでエロ絵作る時に眉下げるのも一苦労なとこあるわ
  （文脈：シャニマスのキャラ生成について。Ponyのリアル系モデルが不満点として背景を挙げ、Qwenで改善される話の流れ。）
• 973：Ponyのリアル系モデルの不満点が背景やったからqwenでかなり実用的になったわ
  （文脈：Ponyのリアル系モデルの背景の不満をQwenで解消。選ばれている理由：リアル系生成の基盤として使われているが、背景の弱点をQwenで補完。）

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• 923：シャニマスのキャラはリアスならLoRAいらずで出てくれるのは嬉しいけど 樋口円香はどういう学習のさせ方してんのか かなり疑問なんだよな 流行りの彩度低めの塗りと不機嫌な表情にタグ付けずに過学習させたような感じでエロ絵作る時に眉下げるのも一苦労なとこあるわ
  （文脈：シャニマスのキャラ生成。選ばれている理由：LoRAなしでキャラが出やすい点が嬉しい（出力の安定性）。ただ、特定のキャラ（樋口円香）の学習方法に疑問あり。）

Noobai

• 言及なし：ログ全体でこのモデルに関する話題は見当たりませんでした。

FLUX

• 言及なし：ログ全体でこのモデルに関する話題は見当たりませんでした。

Wan

• 849：たまにはQwen-Imageで出したのをWanで軽く動かしてみるのも悪くはないな ※（セミ）リアル系BDSM系注意
  （文脈：Qwen-Imageの出力画像をWanで動画化。選ばれている理由：Qwenの静止画を動画に変換するのに適しており、軽く動かせる点が良い。）
• 904：Qwen-Image-2509ってcomfyui限定か だとしたらwan2.2で5枚動画作って挫折したワイからするとハードルが高いな
  （文脈：Qwenとの比較。Wan2.2で動画生成に挫折した経験談。）
• 920：動画の長さとか取り回しを考えるとやっぱりwanに戻ってきてしまう ローカルはアプデしなけりゃ挙動が変わらないのも強みな気がする
  （文脈：動画生成の取り回し。選ばれている理由：動画の長さや取り回しの良さ、ローカル環境の安定性（アプデなしで挙動が変わらない）。）
• 927：working around nvidia conv3d memory bug. comfy起動ログにこんなん書かれてたがなんや?と思って調べてたらpytorchのバグか（※これは無関係だが、続きで）smoothmixをhigh, 高速化をマージしたwan2.2をlowにしてshift16の合計6stepsにすると動きはちょっと硬いけど画風の維持力はめちゃくちゃよくなるな smoothがhigh側にいるからnsfwもある程度は理解できる
  （文脈：Wan2.2の設定調整。選ばれている理由：画風の維持力が高く、NSFW対応が良い（smooth high設定で）。ただ、動きが硬くなる欠点あり。）
• 932：イラストのキャラクターにベリーダンスを踊らせたいんだけどVaceってwan2.2対応してない？GPTはそう主張してるんだけど モデルの対応状況 現在、VACE が Wan2.2 に完全対応しているかどうか、まだ “公式・安定版” の情報が完全には出ていないようです。
  （文脈：Wan2.2のVACE対応状況。選ばれている理由：イラストのキャラクターを動画化（ベリーダンスなど）したいため、ただ対応が未確定。）
• 938：Grokの音をWan2.2に合成 smoothMixと公式の組み合わせは画質低下が抑えられてええね Wan2.2でも指示したらGrokみたいに車窓外の風景を流せたわ
  （文脈：Wan2.2に音合成。選ばれている理由：画質低下を抑えつつ、風景生成などの指示追従が良い。）
• 950：Wan2.2Vacetestみたいなモデルが合ったり、Wan2.1VaceとWan2.2を組み合わせてそれっぽくしたりがあるっぽいけど、たぶん正式版は来てない ComfyUIはWan2.2のサポートに厚くて、Wan2.2FuncontrolやWan2.2Animatedもテンプレで出してるし、正式版が来ればWan2.2Vaceの公式テンプレを出してくれると思う、それ待ち
  （文脈：Wan2.2のサポート状況。選ばれている理由：ComfyUIのサポートが厚く、動画生成（Funcontrol, Animatedなど）のテンプレートが充実。）
• 953：公式は無いが、Fun版はある。 kijaiがモジュール用に抽出した物は以下のページにある。 （※Wan2.1VaceとWan2.2の文脈）
  （文脈：Wan2.2のFun版抽出。選ばれている理由：公式版がない場合の代替として、モジュール抽出版が利用可能。）
• 975：wanも使ってるとqwenはsage attention毎回切らなきゃあかんの面倒い
  （文脈：WanとQwenの比較。Wanの使用経験からQwenの設定が面倒と指摘。）
• 994：WanとQwenはComfyUI本体アプデでかなり改善してるから、堪能するには最新アプデが必要
  （文脈：WanとQwenのアプデ改善。選ばれている理由：ComfyUIアプデで改善され、堪能できる（ただリスクあり）。）

Qwen

Qwenの言及が非常に多く、ログの大部分を占めています。主にQwen-Image-Edit-2509などのバリアントについて議論されており、インペイント、修正、メモリ使用などの話題が中心。

• 847：qwen3は分からんがqwen-image-edit2509ならvram8Gのメモリ32Gでもまだ動くで 鹿ちんの角やヘイローを消すぐらいなら簡単や ただ、わざとextra digitsな手を出して直させてみたんだが、それはダメだった
  （文脈：Qwen-Image-Edit-2509の動作環境と修正能力。選ばれている理由：VRAM8GB/メモリ32GBで動く軽さ、簡単な修正（角やヘイロー消去）が可能。手の修正は苦手。）
• 849：たまにはQwen-Imageで出したのをWanで軽く動かしてみるのも悪くはないな
  （文脈：Qwen-Imageの出力画像をWanで動画化。選ばれている理由：静止画生成の基盤として使い、Wanと組み合わせやすい。）
• 850：メインメモリ128GBあるけどQwenのfp8とかの重いモデルで生成しようとすると VRAMばっかヒィヒィ言っててメインメモリは余りまくってるのに全然手伝ってくれないんやけど
  （文脈：Qwenのfp8重いモデルのメモリ使用。選ばれている理由：重いモデルだが、生成能力が高い（ただメモリ分担が不満）。）
• 878：Qwen-Image-2509-CharacterSheetをローカルで使う方法無いんか？すぐ制限来てしまった。
  （文脈：Qwen-Image-2509-CharacterSheetのローカル使用方法。選ばれている理由：キャラクターシート生成に便利だが、制限がかかりローカル化を求める。）
• 883：素の2509で三図面でも四図面でもキャラクターシートでも出るで
  （文脈：Qwen-2509のローカル使用。選ばれている理由：LoRAなしでキャラクターシートが出力可能。）
• 884：素の2509で三図面でも四図面でもキャラクターシートでも出るで
  （文脈：同上。）
• 902：Qwen2509での生成中VAEのエンコードとデコード中だけVRAM使用率が急に跳ね上がって溢れてしまうんやけどそういうもん？
  （文脈：Qwen2509のVRAM使用。選ばれている理由：生成能力が高いが、VAE処理でVRAMが跳ね上がる欠点。）
• 904：んほおおおおおこれがワイの欲しかった技術や～って思ったけど調べた感じQwen-Image-2509ってcomfyui限定か … 今zuntanニキがまとめてくれたCN使ったお手軽インペイントを履修中だがインペイント機能としてもQwenのほうが性能としてはだいぶ上なんかな？
  （文脈：Qwen-Image-2509のインペイント性能。選ばれている理由：インペイント性能が上（お手軽で高性能）。ComfyUI限定だが価値あり。）
• 909：もはやインペインとすらいらんで たいていのことは文章で指定するだけでいい 「右の女性の服をセーラー服に変更する」とか
  （文脈：Qwenの指示ベース修正。選ばれている理由：文章指定だけで修正可能（インペイント不要の簡単さ）。）
• 914：そういや847のラウマ姉さんはマスク塗りつぶしすらしとらんのか しかも単純そうなら日本語入力でもOKとかいろいろすごいですわ comfyuiきつそうだけどそれだけの価値は全然ありそうや
  （文脈：Qwenの修正能力。選ばれている理由：マスク不要で日本語入力OK、価値が高い（ComfyUIのハードルを超える）。）
• 918：特に写真をアプスケすると一目瞭然やね fp8は少しぼやるんやけどbf16はくっきり ぱっと見で分かる違いがある プロンプト応答性も高い まあ容量倍なんでそのまま性能差に出てる感じやね
  （文脈：Qwenのfp8 vs bf16比較。選ばれている理由：bf16のくっきりした出力とプロンプト応答性が高い（容量倍だが性能差あり）。）
• 929：nunchakuの 4-bit 4/8-step Qwen-Image-Edit-2509 lightning models ってのがあるがどうなんやろこれ早いんかな
  （文脈：Qwen-Image-Edit-2509のLightning版。選ばれている理由：速さと軽さ（ただ品質面で評判悪い）。）
• 931：速さと軽さは文句無いけど、古いLightning Loraをマージしたモデルという事もあって品質面で評判が良くない nunchakuのQwen Imageで普通にloraを使えるようにする開発は進行中
  （文脈：同上。選ばれている理由：速さと軽さ、LoRA対応開発中。）
• 935：Qwen Imageならいけそうやけど Qwen Image Edit 2509はQwen ImageよりRAM食うからな
  （文脈：Qwen Image Edit 2509のRAM使用。選ばれている理由：動作可能だがRAM消費が大きい。）
• 941：edit2509のbf16版を使ってみたけど動きはするけどかなり遅い … VRAM40GB以上必要ってどっかのページで見かけけどその通りなんじゃないかな
  （文脈：Qwen Edit2509のbf16版の遅さ。選ばれている理由：動作するがVRAM40GB以上必要（遅いため）。）
• 951：さっそくQwen-Image-Edit-2509入れようと思ってたけど メモリ容量の話でてたんでハッと思いのストレージ容量調べたら20GB+50GBみたいな記事でてきて
  （文脈：Qwen-Image-Edit-2509のストレージ容量。選ばれている理由：導入価値ありだが容量整理が必要。）
• 955：SimpleComfyUIで簡単にQwen2509体験できたわ vram12GB、メインメモリ32GBでも動くもんやな
  （文脈：Qwen2509の動作環境。選ばれている理由：SimpleComfyUIで簡単に体験可能、低スペック（VRAM12GB/メモリ32GB）で動く。）
• 957：経験上弓の弦はほんま100％ズレるけどQWENとかで直せたりすんの？
  （文脈：Qwenの修正能力（弓の弦）。選ばれている理由：細部修正（ズレ直し）に使える可能性。）
• 961：ComfyUIの公式テンプレの2509でプロンプトは 「弓の弦を消す。弓の弦を追加する。弓の弦はキャラクターより前に描画する。ズームイン。」(日本語) ガチャなしでこれ
  （文脈：Qwen2509の弓弦修正。選ばれている理由：プロンプトで細部修正可能（日本語OK、ガチャなし）。）
• 969：qwenをアイコラにしか使えてないワイ･･･ 使い方を真面目に覚えるか
  （文脈：Qwenの使い方（アイコラ）。選ばれている理由：アイコラなどの修正に使えるが、真面目な使い方を覚える価値あり。）
• 971：4080sやけど実用レベルで動くで サイズや処理内容によるが1枚25～60秒ぐらい 今は自動でBlockSwapするからRAMが十分なら実用レベルで動く
  （文脈：Qwen Image Edit 2509の動作。選ばれている理由：実用レベルで動く（25-60秒/枚）、BlockSwapでRAM十分ならOK。）
• 972：Qwen editでそういう使い方したいから触れてみたんやが… SDXLの不満点がそれなりに解消される
  （文脈：Qwen Editの背景/オブジェクト修正。選ばれている理由：SDXLの不満（背景オブジェクト、余計な描画）を解消。）
• 973：Ponyのリアル系モデルの不満点が背景やったからqwenでかなり実用的になったわ
  （文脈：QwenでPonyの背景不満解消。選ばれている理由：背景修正で実用性向上。）
• 974：qwenでsage attention使うと真っ黒になるのはRTX30xx 4000番台以降はオッケーだったはず（※979の修正）。画像全体を読み込ませて修正させる形しかないんかな？
  （文脈：Qwenのsage attentionと部分修正。選ばれている理由：部分修正可能だが、全体読み込みで劣化の懸念。）
• 975：wanも使ってるとqwenはsage attention毎回切らなきゃあかんの面倒い
  （文脈：Qwenの設定面倒さ。）
• 979：確か、Qwenの文字修正能力の紹介で、赤枠で囲った文字を修正とかやってたから、画像の一部も囲えば出来るかもしれへんで（※981）。
  （文脈：Qwenの部分修正（囲み）。選ばれている理由：文字/部分修正能力が高い。）
• 983：ちゃんとプロンプトで指示してQwen側に伝わればそこ以外は修正入れないから ただ、全体の色調変化はすることがある
  （文脈：Qwenのプロンプト指示修正。選ばれている理由：指示で特定部分のみ修正可能（色調変化の欠点あり）。）
• 989：確認してみたけどcfg1で4stepでなんとか85秒くらいだったわ … まぁでももしかしたらfp8でcfg2.5 20steps より結果は良いかもしれない
  （文脈：Qwenの生成時間。選ばれている理由：結果が良い可能性（ただ遅い）。）
• 992：Qwen Image EditこそAPI欲しくなってくるな 無検閲でなんかないんか
  （文脈：Qwen Image EditのAPI欲求。選ばれている理由：無検閲APIが欲しいほど便利。）
• 993：2Mは使わず1024x1536でやってたわ時間は2回目で85秒 … fp8でcfg2.5 20steps より結果は良いかもしれない
  （文脈：Qwenの時間と設定。選ばれている理由：fp8より良い結果の可能性。）
• 994：WanとQwenはComfyUI本体アプデでかなり改善してるから、堪能するには最新アプデが必要
  （文脈：Qwenのアプデ改善。選ばれている理由：アプデで改善され、堪能できる。）

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以下は、提供された5chログ（846〜1000）から、生成AIの「モデル」に関する話題を抽出したものです。指示に従い、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）およびそれらに関連するツールや派生（例: Qwen-Image-Edit2509, Wan2.2など）は除外しています。抽出対象は、これら以外で生成AIモデルとして言及されているものに限定し、特にそのモデルが選ばれている理由が明示されている場合にその点を強調してまとめました。ログのレス番号を参考に、関連する話題をグループ化して記述します。抽出はログの文脈に基づき、冗長を避けて簡潔にまとめています。

1. Grok（xAIの生成AIモデル、動画・画像生成関連）

• 主な話題の抽出:
  • Grokは動画生成で効果音（例: 電車の効果音）が優れているが、スカートがジャケットと同化したり、プリーツスカートに変わったりする問題がある。学習元が制服中心のためか（856）。
  • Grokで生成した動画にセリフを指示せずとも、場面に合った声を自動で出力する（858, 864, 869）。これは学習量の多さが理由で、すごいと評価されている。
  • Grokは大陰唇の描写が問題なく可能で、判定基準が不明瞭（868）。
  • Grokは男の娘TS（トランスセクシャル）ものを好む傾向があり、頻繁に女体化する（870）。
  • Grokは3次元生成が面白く、制限回数がすぐに尽きる（873）。
  • Grokで生成した画像から動画を作成し、ストック機能（＜＞で前回の動画表示）があり、サーバーに残っている可能性（881, 894, 896, 898）。
  • Grokは一人キャラクターの生成で上から下までばっちり出力可能（899）。
  • Grokは成人向け解放済みで、乳首触りなどの基本的なエロ描写が通るが、判定が不明瞭（900, 912）。
  • Grokでキャラクター（例: ぼっちちゃん）が突然出力されなくなる（940）。
  • Grokの音を他のモデルに合成可能で、画質低下を抑えられる（938）。
  • Grokはノープロンプトで手軽に映える生成が可能で、それが強み（887）。
  • Grokで生成した動画のストックがブラウザキャッシュかサーバー残存か議論（894, 896）。
  • Grokのアップロード画像が公開領域に置かれるバグ（891, 892）。
  • Grokの規制体験がローカル挑戦のきっかけになる（984）。
• 選ばれている理由（抽出）:
  • 効果音や自動セリフの自然さ（学習量の多さ）が評価され、動画生成の面白さで選ばれている（856, 869, 873）。
  • ノープロンプトで手軽に映えるため、強みとして選ばれている（887）。
  • 3次元生成の面白さで制限回数が尽きやすいが、それでも使いたくなる（873）。
  • 成人向け描写の柔軟さ（例: 大陰唇描写OK、基本エロ通る）で選ばれているが、判定の不明瞭さが課題（868, 900, 912）。

2. Sora（OpenAIの動画生成モデル、Sora2含む）

• 主な話題の抽出:
  • Soraで生成した動画が健全とは思えない（851）。
  • Sora2でセリフをしゃべらせるキャラクターを間違える（872）。
  • Sora調教師の生成がエッチ（865）。
  • Sora2でキャラクター（例: ぼっちちゃん）が出にくくなった（940）。
• 選ばれている理由（抽出）:
  • なし（ログ内で明確な理由の言及なし。主に問題点や生成例の共有）。

3. light2v（動画生成関連モデル?）

• 主な話題の抽出:
  • light2vの話題でMoe distillは見つかったが、rCM distillが不明（857）。
  • light2v_4stepsとの差が正直わからない（906）。
• 選ばれている理由（抽出）:
  • なし（ログ内で明確な理由の言及なし。主に探し方や差の議論）。

4. rCM distill / rCM Lora（distill系モデル、動画生成関連）

• 主な話題の抽出:
  • rCM distillの場所が不明だが、特定された（857）。
  • rCMは前からあったが、720p版が追加（877）。
  • rCM Loraの480pと720pの違い: I2Vで二次絵ソースでは差がわからないが、T2Vリアル系で720pの方がブロックノイズが少ない（897）。
  • rCM LoraはT2V用だがI2Vにも効くらしい（893, 895）。
• 選ばれている理由（抽出）:
  • 720p版がブロックノイズを減らすため、リアル系T2V生成で選ばれている（897）。

5. Smoothmix / smoothMix（動画生成モデル）

• 主な話題の抽出:
  • Smoothmixをhigh、Wan2.2をlowにし、shift16で合計6stepsにすると動きは硬いが画風維持力が向上。NSFW理解度が高く、目の部分が変わりにくい（927）。
  • Smoothmix（t2v）とGrok（t2i->t2v）の比較で、同一プロンプトでの違い（936）。
  • Smoothmixで顔が変わる問題をクリアし、実用レベルに（958）。
  • Smoothmixと公式の組み合わせで画質低下を抑えられる（938）。
• 選ばれている理由（抽出）:
  • 画風維持力が高く、顔（特に目）の変化が少ないため選ばれている（927）。
  • 顔が変わる問題を解決し、実用レベルになるため（958）。

抽出の補足

• 上記以外で生成AIモデルとして言及されているものは見当たりませんでした（例: RIFE TensorRTはツール/補間ノードとして扱われ、モデル本体ではないため除外。Kohya GUIやComfyUIはツール/インターフェースとして除外）。
• ログ全体で除外モデル（特にQwen, Wan）の言及が非常に多く、それらを厳密に除外した結果、抽出量は限定的になりました。
• 理由の抽出は、ログ内で「選ばれている理由」が明示的に述べられている場合に限定（例: 評価点や強みとして）。仮定や推測は含めていません。
• もし追加のログや уточненияが必要であれば、教えてください。