5chSummary

以下は、提供されたログから、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。抽出の基準は以下の通りです：

• 指定されたモデル（NovelAI (NAI), Pony, illustrious(イラストリアス, リアス, ill, IL), Noobai, FLUX, Wan, Qwen）に限定して抽出。
• 各言及をログの番号付きで引用し、関連する文脈を簡潔にまとめ。
• モデルが選ばれている理由（例: 速度、品質、スペック、エロ特化など）が明示的に述べられている場合、それを抽出・注記。
• 指定外のモデル（例: Grok, Smooth Mix, FastMixなど）は、指定モデルと直接関連する場合のみ文脈として触れつつ、抽出のメインには含めない。
• ログ全体をスキャンした結果、NovelAI (NAI), Pony, Noobai, FLUX の明確な言及は見つかりませんでした。これらは抽出対象外とします。

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• 49: “リアスで5秒とかだからwanもqwenもつらいんごね”
  • 文脈: リアスは生成速度が速い（5秒）ため、WanやQwenが相対的に遅く感じてつらいという比較。
  • 選ばれている理由: 生成速度の速さ（5秒で生成可能）が暗に評価されている。
• 149: “まぁリアスやwan含めた赤ちゃん層を多数生み出してAI界隈のモラルを下げたのはzuntanﾆｷのeasyシリーズの功罪でもあるんやけどな”
  • 文脈: リアスやWanが「赤ちゃん層」（初心者ユーザー）を生み出し、AI界隈のモラルを下げたという批判的な話題。Easyシリーズの影響を指摘。
  • 選ばれている理由: 初心者向けの使いやすさ（Easyシリーズとの関連）が、ユーザー層を拡大した理由として挙げられているが、批判的に言及。

Wan

• 36: “WANで出した16FSPｘ2をそのまま入れるとズレる”
  • 文脈: WANで生成した16FPS動画をMMAudioに使う際のズレ問題。
  • 選ばれている理由: なし（技術的な問題点の指摘のみ）。
• 49: “リアスで5秒とかだからwanもqwenもつらいんごね”
  • 文脈: Wanは生成が遅く、リアス（5秒）と比べてつらいという比較。
  • 選ばれている理由: なし（速度の遅さがデメリットとして指摘）。
• 76: “KomikoAIが自称「NSFWに特化した動画環境」(サイト側がこう言ってるのでチャットAIはそう説明してくる)というのはWan2.5 クラウドのWan2.5はモデレーションは緩いけどエロの動きを学習してるわけではない(wan2.2と同じ)なので、いうほどNSFW特化してない(モデレーションで弾かれる他所よりはマシではある) 乳首で弾かれないけどエロを学習してないので、乳首を隠したGrokのほうがエロいという結論になると思う”
  • 文脈: Wan2.5（クラウド版）はNSFW（エロ）特化を自称するが、実際はモデレーションが緩いだけでエロの動きを学習していない。Wan2.2と同じで、Grokよりエロ表現が劣る。
  • 選ばれている理由: NSFWモデレーションが緩い（乳首が弾かれない）ため、エロ生成にマシだが、エロ学習不足でGrokより劣る点が指摘。
• 78: “やっぱSmoothええなぁ…でもグラボたけぇ…”
  • 文脈: Smooth（Wan関連の派生モデル？）が良いが、グラボが高価。
  • 選ばれている理由: 品質の良さ（”ええなぁ”）が評価されているが、スペック（グラボ価格）の壁がデメリット。
• 98: “4070tis、メモリ64GBでは流石にsmoothは無理か？ easywanに頼り切りだったから自分で調べて1からワークフロー組んでみようと思ってるけど静画と違って自分のノウハウなさすぎてしんどいな”
  • 文脈: Smooth（Wan関連）を4070TiS + 64GBメモリで動かすのが無理か？ EasyWanに頼っていたが、ワークフロー自作に挑戦。
  • 選ばれている理由: EasyWanの使いやすさ（頼り切りだった）が理由で選ばれていたが、Smoothのスペック要求が高いため移行を検討。
• 101: “smoothのggufのq4落としてきてeasywan22のワークフローのfastmixのmodelが読み込まれてる所をそれに変えて左のほうのfastmixのサンプラーの折りたたまれてるの展開して4step LoRAがつながってるからそれを消してみればそのまま使うことができるぞ”
  • 文脈: SmoothのGGUF Q4をEasyWan22のワークフローに組み込む方法の説明。
  • 選ばれている理由: なし（組み込み方法の共有）。
• 103: “同じグラボで同じメモリ容量ですが、試した結果bf16だとSSD削られるからfp8じゃなきゃだめよ。 GGUFモデルも使って生成してみたけどこんな仕上がりだから使えないし 時間かかる上にエンドフレーム指定とか、いろいろできるzuntanさんのeasywan22のほうが実用性はあるで” / “smoothmix wan2.2”
  • 文脈: SmoothMix Wan2.2のBF16はSSDを削るためFP8推奨。GGUF版は仕上がりが悪く使えない。EasyWan22の方が実用性が高い。
  • 選ばれている理由: EasyWan22の実用性（時間、エンドフレーム指定、多機能）が優位。SmoothMix Wan2.2はスペック要求が高く、仕上がりが悪い場合がある。
• 105: “Smooth mix wan2.2” / “生成中他作業すると死ぬギリギリレベルになりそうだけど 無理なのはSmooth mix wan2.2(容量20GB)より高精度を求めだしてWan2.2FP16モデル(容量29GB)+複数LoRAとかやるとき、RAM90GBとか行く あとWFを1から組む必要はないSmooth mix wan2.2の作者がシンプルでまとまってるからそこをスタートで必要に応じで改善でいい あとEasyWan22はComfyUIの本体アプデを停止したままだったはずだからEasyWan22じゃなくて新環境立ち上げ(たぶんEasyComfyUIインストール後に本体アプデか増すのが楽)”
  • 文脈: Smooth-Mix Wan2.2の容量（20GB）と高精度版（29GB + LoRAでRAM90GB要求）。作者のワークフローがシンプルで使いやすい。EasyWan22はアップデート停止中。
  • 選ばれている理由: ワークフローのシンプルさとまとめの良さ。高精度を求める場合のスペック要求が高い。
• 109: “wan2.2に本家smoothのWF投げるのが一番確実やぞ”
  • 文脈: Wan2.2に本家Smoothのワークフローを投げるのが確実。
  • 選ばれている理由: 確実性が高い。
• 113: “easywan22のモデルをsmoothmixのq4に変えただけで生成してみたで … lowを普通のwan22q4にしたらいい感じになったで（その際はlowに高速化LoRAかましてな）”
  • 文脈: EasyWan22のモデルをSmoothMix Q4に変え、Wan22 Q4をLowに使うと良い感じ。
  • 選ばれている理由: 生成の仕上がりが良い（”いい感じになった”）。
• 117: “fast mix使う設定にしたら高速化LoRAは余計なことせんでも内部でoffになってるんじゃないかな zuntanがその辺ちゃんとやってるはず てかそうじゃないとfastmixとbaseを何で分けてるんや、って話やからな”
  • 文脈: FastMix（Wan関連）の設定で高速化LoRAが内部でOFFになる。Zuntanの設計がちゃんとしている。
  • 選ばれている理由: 内部設計の良さ（高速化LoRAの自動OFF）。
• 118: “ようわからんがfastmixのhighにはseko4stepが読み込まれてるのは確かやで、どういう処理してんのしらんけど そんでsmoothmixもいろいろ混ざってるんやからその辺で悪さしそうやから消したんやで”
  • 文脈: FastMixのHighにSeko4Stepが読み込まれ、SmoothMixが混ざるため悪さする可能性。
  • 選ばれている理由: なし（問題点の指摘）。
• 122: “LoRAなしでもエロができるというかエロLoRA組み込んでるのがSmooth mixだから 次はプロンプト追求の旅が始まるんやで、Wan2.2+LoRAでのLoRA強度調整と違ってSmooth mixはほんとにポジティブプロンプトだけでの制御が基本になる(特殊シチュは低強度LoRAを追加する)”
  • 文脈: Smooth MixはエロLoRA組み込み済みでLoRAなしでもエロ可能。Wan2.2 + LoRAとは違い、ポジティブプロンプト中心。
  • 選ばれている理由: エロLoRA組み込み済みでエロ生成が容易。プロンプト制御のシンプルさ。
• 123: “今試してるけどwan2.2＋loraより明らかに動きが良くなってるわ”
  • 文脈: Wan2.2 + LoRAより動きが良い。
  • 選ばれている理由: 動きの良さ。
• 127: “FastMixにマージした高速化を、最初の1ステップだけマイナス適用で打ち消して、動きを稼いでる。 まぁ消してもSmoothはよく動くから大した問題にはならんと思うが… >2025/08/25 >動きを強化する Boost1stStep を追加しました。 >FastMix で最初のステップで高速化 LoRA をマイナス適用で無効化することで、Cfg 3.5 での動きが良くなりました。”
  • 文脈: FastMixで高速化LoRAをマイナス適用し動きを強化。Smoothはよく動く。
  • 選ばれている理由: 動きの強化（Boost1stStep追加による）。
• 132: “SmoothMixをzuntanフローで動かす方法 ワイはBase Modelの方に入れてる BaseSamplerサブグラフの中ではlightx2vが使われているけど、 強度を0にすることで無効化できる”
  • 文脈: SmoothMixをZuntanフローで動かす方法。Base Modelに挿入。
  • 選ばれている理由: なし（方法の共有）。
• 134: “3060では歯が立たんようなってきてるのもあるやろけど”
  • 文脈: 3060スペックではWan関連（文脈から）が厳しい。
  • 選ばれている理由: なし（スペック不足の指摘）。
• 139: “ライトユーザーが欲しいのはeasywanのワークフローにtensorrt組み込まれたやつやないか？”
  • 文脈: EasyWanのワークフローにTensorRTを組み込みたい。
  • 選ばれている理由: ライトユーザー向けの使いやすさ。アプスケが早くなる。
• 143: “Smoothをeasywanで使うの面白い 別々にすりゃバグもないしなんでいちいちそれで使うのか”
  • 文脈: SmoothをEasyWanで使うのが面白いが、バグなしで別々に使うべき。
  • 選ばれている理由: 面白い（が、別々推奨）。
• 145: “easy民だけどsmoothもtensorRTも特に支障なく入れられたで”
  • 文脈: EasyWan民がSmoothとTensorRTを支障なく導入。
  • 選ばれている理由: 導入のしやすさ。
• 146: “動きのある戦闘シーンつくりたくてsmoothmixつかってたけど動きがいいのエロだけってこと？ たしかになんかエロやってる時より動かないなとは思ってたけどなんなら鎧でも胸がバインバイン揺れてるから違和感はあったけど”
  • 文脈: SmoothMixで戦闘シーンを作りたいが、動きが良いのはエロだけ。鎧でも胸が揺れる違和感。
  • 選ばれている理由: エロシーンの動きの良さ（が、戦闘シーンでは不向き）。
• 149: “リアスやwan含めた赤ちゃん層を多数生み出して”
  • 文脈: Wanが初心者層を生み出した（上記149と重複）。
  • 選ばれている理由: 初心者向けの使いやすさ。
• 155: “smoothmix（checkpointタイプ）のlow側はlightx2vを1.0倍で掛けてるとこんな感じの結果になる 0.5倍ぐらいにすると直るかも ワイはsmoothmix animation（loraタイプ）を使うようにしたので1.0倍でも平気だが、lightx2vとsmooth合わせてサイズが1G位あるので他にもデカいlora併用するとお漏らししだすのが困りもの”
  • 文脈: SmoothMix CheckpointタイプのLow側にLightx2vをかけると結果が変わる。Animation Loraタイプを使うと平気だが、サイズが1GBで併用時問題。
  • 選ばれている理由: Animation Loraタイプの使いやすさ（1.0倍で平気）。サイズの大きさがデメリット。
• 157: “wan2.2のloraもサイズが38Mしかないのから600Mあるのまで色々だから、低スペで併用する場合は気を付けないとあかん”
  • 文脈: Wan2.2のLoRAサイズが38M〜600Mと幅広い。低スペで併用注意。
  • 選ばれている理由: なし（サイズの多様さと注意点）。
• 161: “zuntanフローにSmoothMixとTensorRTのアプスケと補間を組み込んでみたで zuntanモデルを使うときはモデル選択をFastMixに戻してな”
  • 文脈: ZuntanフローにSmoothMixとTensorRTを組み込み。
  • 選ばれている理由: なし（組み込み方法の共有）。
• 162: “EasyWan22環境＝Wan2.2」という理解をして 「Wan2.2は他の動画クラウドに比べると動きがしょぼい」みたいな認識な人を見るとなんだかなあと思う 軽量化＆高速化で犠牲になってるところは犠牲になってるちゅうねん、Wan2.2の問題ではなくてPCスペックの問題でしょうよ”
  • 文脈: EasyWan22 = Wan2.2。動きがしょぼいのは軽量化/高速化の犠牲で、PCスペックの問題。
  • 選ばれている理由: 軽量化と高速化（が、動きの犠牲を伴う）。
• 167: “easywan22民ワイ、最初はzuntanニキのWFをちょい弄ってsmoothmix使えるようにして、その後はtakenokoニキのWFを3段サンプラー+エンドイメージ追加でいい感じやで”
  • 文脈: EasyWan22でSmoothMixを使えるように弄り、良い感じ。
  • 選ばれている理由: 弄りやすさと仕上がりの良さ（”いい感じ”）。
• 182: “ハイとロウの両方をsmoothmix（checkpointタイプ）にして、高速LORAを切って、ステップ多めに調整 2段だと両方10ステップ、3段だとトータルを20ステップ、サンプラーはeulerかlcmで調整かな”
  • 文脈: SmoothMix CheckpointタイプをHigh/Lowに使い、高速LoRAを切ってステップ調整。
  • 選ばれている理由: 動きの調整しやすさ（ステップ多めで指の動きが良くなる）。
• 191: “EasyWan22でWanFaceDetailerで直してくれるのは本当に助かってた”
  • 文脈: EasyWan22のWanFaceDetailerが顔を直してくれる。
  • 選ばれている理由: 顔修正の助かり度の高さ。
• 203: “EasyWAN22のWFを研究してsimpleComfy環境に 移植とかしとるけどかなり勉強になるンゴ”
  • 文脈: EasyWan22のワークフローをSimpleComfyに移植。勉強になる。
  • 選ばれている理由: 研究・学習のしやすさ。
• 222: “EasyWAN22のWFをsimpleComfyにもってくると”
  • 文脈: EasyWan22のワークフローをSimpleComfyに持っていく際のエラー問題。
  • 選ばれている理由: なし（移植の問題点）。
• 224: “EasyのほうのEssentialノードのフォルダをまんまSimpleの放尿コピペでワイはエラー消えたで”
  • 文脈: Easy（Wan関連）のEssentialノードをコピーしてエラー解消。
  • 選ばれている理由: なし（トラブルシューティング）。

Qwen

• 9: “NetayumeLuminaでSan-ichi QwenImageでSan-ichi キャラは美少女特化チューンだから話は別にしても英文字も結構怪しい気がするNetayumeLumina”
  • 文脈: QwenImageでSan-ichi生成。NetayumeLumina（美少女特化）と比較し、英文字が怪しい。
  • 選ばれている理由: なし（品質の怪しさが指摘）。
• 26: “qwen imageで、性器をいくら学習させても綺麗に出んと思ってたんやけど、高速化loraを外したら綺麗に出たわ 高速化loraごと学習させたりできんのかな？”
  • 文脈: Qwen Imageで性器学習が上手くいかないが、高速化LoRAを外すと綺麗に出る。高速化LoRAごと学習可能か？
  • 選ばれている理由: なし（性器生成の改善方法の模索）。
• 27: “元が持ってない概念だと高速化LoRAで殺されるのはありそう 性器はもちろんとしてキャラのオリジナル小物再現とかでそこが問題になるとなるとやっぱQwenはスペック的にきついとなるな”
  • 文脈: Qwenで高速化LoRAが概念（性器や小物再現）を殺す問題。スペック的にきつい。
  • 選ばれている理由: なし（スペックのきつさがデメリット）。
• 45: “qwen edit 色々遊んでみたいけど1枚30秒掛かるのが地味につらくて結局いつもの環境で遊び始める”
  • 文脈: Qwen Editで遊ぶが、1枚30秒かかるのがつらい。
  • 選ばれている理由: なし（生成時間の長さがデメリット）。
• 46: “30秒とか早くて羨ましいわ ワイは2分かかっとるで”
  • 文脈: Qwen（文脈から）の生成が2分かかる（30秒を羨ましい）。
  • 選ばれている理由: なし（生成時間の比較）。
• 49: “リアスで5秒とかだからwanもqwenもつらいんごね”
  • 文脈: Qwenは生成が遅く、リアス（5秒）と比べてつらい。
  • 選ばれている理由: なし（速度の遅さがデメリット）。
• 50: “»46 3090 Q6gguf 4stepLora環境や 量子化をQ4、Q3とかにすればVRAM16とか12でも入るんちゃうか クオリティは分からんけど”
  • 文脈: 3090のQ6 GGUF 4Step LoRA環境（Qwen関連）。量子化をQ4/Q3に下げれば低VRAMでも可能。
  • 選ばれている理由: 量子化による低スペ対応（VRAM16/12GBで入る）。
• 64: “QwenのLora作るのにかかる学習時間はSDXLの45倍かかるんやな・・・たまげたなあ （ソースはCivitaiで200個くらいLora作ってるおっさんのコメント）”
  • 文脈: QwenのLoRA学習時間がSDXLの45倍長い。
  • 選ばれている理由: なし（学習時間の長さが驚きのポイント）。
• 66: “そんなにかかるんか 4070くらいじゃqwenlora作るのきつそうだな”
  • 文脈: 4070スペックではQwen LoRA作成がきつい。
  • 選ばれている理由: なし（スペックのきつさ）。
• 69: “そこはkohyaちゃんにガンバってもらってだな 「3060でもqwen lora寝てる間に作れます」 みたいな魔法を…”
  • 文脈: 3060でもQwen LoRAを寝てる間に作れるようにしたい。
  • 選ばれている理由: 低スペ（3060）対応の可能性。
• 73: “QwenのLoraはAdamW使ってit/sは3倍くらいかかるけど step数は1/3くらいで済むのでトータル時間はあまり変わらんな と前に思ったけど最近作ってないから変わってるかもしれん”
  • 文脈: Qwen LoRAはAdamWでit/sが3倍かかるが、Step数が1/3でトータル時間が変わらない。
  • 選ばれている理由: トータル学習時間の効率（Step数削減）。
• 79: “qwenlora別にきつくないぞ ただトリガーワードとかあんまり意味無いくてどういうキャプションやらタグ付けしたらいいのかわからんけど”
  • 文脈: Qwen LoRAはきつくないが、トリガーワードが意味なく、キャプション/タグ付けがわからない。
  • 選ばれている理由: きつくない（扱いやすい）が、タグ付けの難しさあり。
• 215: “NetayumeLuminaで自作LoRA開拓するかQwenエロイラストチューン待つかでずーっと迷ってて まあ、今は動画いじるのに忙しいし後回しでええかになってる”
  • 文脈: Qwenのエロイラストチューンを待つか、NetayumeLuminaで自作LoRAか迷う。動画優先で後回し。
  • 選ばれている理由: エロイラスト特化のチューン待ち（エロ表現の改善期待）。

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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：

• 対象: 生成AIの「モデル」に関する言及（LoRAやツールの話題も、モデルに関連する文脈であれば含む）。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）に該当するモデルは除外。
• 除外の適用: ログ内でWanやQwen関連の言及（例: Smooth mix wan2.2, Qwen edit, Qwen LoRAなど）はすべて除外。WanやQwenの派生/関連モデル（例: SmoothMix, FastMix, lightx2vなど）もWan/Qwenの文脈で登場するため除外。
• 抽出の焦点: モデル名とその話題の内容。特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 再現性が高い、NSFWに強いなど）が明記されている場合、それを強調して抽出。
• 構造: 投稿番号を参考に、関連する投稿を引用しつつ、モデルごとの話題をまとめて記述。重複や文脈の薄いものは省略。

抽出されたモデルと話題

1. Grok (およびSupergrok)

• 主な話題: Grokの画像/動画生成能力、特に再現性、フィルタリングの挙動、特定のシチュエーション（キス顔、乳首関連）の理解度について議論。Supergrokはエロ生成の回避策として使われ、動画生成の打率向上に寄与。
• 選ばれている理由:
  • ポケモンキャラの再現性が高い（21: “grok、さすがにポケモンキャラはかなり再現性高いな”）。
  • フィルタリングが予測しにくいが、角度を変えるだけで通る場合がある（28: “grok君は全く通らなかった画像がほんのちょっと角度を変えただけで一切弾かれなくなったりしてよくわからん”）。
  • キス顔の理解が不十分（44: “Grokくん、キス顔を理解していらっしゃらない…？ 口がおかしなことになるんやが…”）。
  • Supergrokでエロが厳しい場合のワークアラウンドとして、画像提出→プロンプト生成→Grok imagineで動画化すると打率が上がる（63: “supergrok にPcだとどうしてもなっちゃしエロが寛容ではないなら…という結果が得られそうなので試しに上げとく。自分で打つより打率上がったかも”）。
  • 乳首関連の生成が以前より難しく、記憶が消された可能性（115: “Grokくんは乳首引っ張りの記憶を消されたのかね？ どうもうまくいかない…乳首じゃなくておっぱい全体を引っ張るし前じゃなくて左右に引っ張る”）。
  • カメラ制御機能が多く、マニュアルが必要（104: “grokのカメラ制御をいろいろ試す なんか使いこなせてない機能がいっぱいありそうだが…公式にマニュアル用意して欲しいものだ”）。
  • 全体として、再現性と動画生成の柔軟性が高いため選ばれているが、エロ関連の制限が課題。

2. NetayumeLumina

• 主な話題: 美少女特化のチューニングモデルで、キャラクター生成に強いが英文字の再現が怪しい。
• 選ばれている理由: 美少女キャラ特化のため選ばれ、英語文字の生成が弱い点が指摘（9: “NetayumeLuminaでSan-ichi QwenImageでSan-ichi キャラは美少女特化チューンだから話は別にしても英文字も結構怪しい気がするNetayumeLumina”）。キャラクター生成の安定性を求める文脈で使われる。

3. Kohya (Kohya氏関連のツール/方法論、モデル学習関連)

• 主な話題: GPUパフォーマンス向上方法が参考になる。LoRA作成の文脈で言及。
• 選ばれている理由: GPU性能向上のTipsが豊富で参考になるため選ばれ、学習効率を高めるために活用（25: “kohya氏がGPUパフォーマンスを向上させる方法を色々書いてくれていて参考になるンゴねえ”）。また、スペック不足時のLoRA作成に期待（69: “そこはkohyaちゃんにガンバってもらってだな 「3060でもqwen lora寝てる間に作れます」 みたいな魔法を…”）。低スペック環境での学習効率向上を目的に選ばれている。

4. ESRGAN / Ultrasharp (アップスケールモデル)

• 主な話題: アップスケール時の色変化問題で、ESRGANからUltrasharpに切り替えると改善。
• 選ばれている理由: ESRGANを使うと色が変わる問題が発生するが、Ultrasharpに変えるだけで解決し、安定したアップスケールが可能（47: “アップスケールのワークフローいじってたら一日たってたわ アップスケールモデルかましてサンプラー入れると色変わるのずっと直らんかったがモデル変えるだけで何とかなった ずっと脳死でESRGAN使ってたのをultrasharpに変えるだけだった やっぱ調べんとあかんな”）。色変化を避けたい場合にUltrasharpが選ばれている。

5. KomikoAI (NSFW特化プラットフォーム/モデル)

• 主な話題: NSFW特化とされるが、実際はAPI依存でエロの動きが弱く、Grokの方が優位。動画エンジン選択可能だがDiscord必須。
• 選ばれている理由: NSFW特化を自称し、モデレーションが緩いためエロ生成に強いと推奨されるが、実際はエロ学習不足で乳首は出るが動きが弱い（68: “super grok に…候補のサイトの１つにKomikoAI (NSFW特化)がいいよって言われたんだけどこれってどういうもの？…ほんとにエロに強いの？” / 76: “KomikoAIを調べたけど…NSFWはAPI先の動画生成モデル次第…いうほどNSFW特化してない(モデレーションで弾かれる他所よりはマシではある) 乳首で弾かれないけどエロを学習してないので、乳首を隠したGrokのほうがエロいという結論になると思う”）。NSFWの緩さと動画選択の柔軟性を求めるが、実際のエロ性能は限定的。

6. Obsession vPred2.0 (イラスト生成モデル/LoRA?)

• 主な話題: イラストで小窓やワイプのような枠に顔を表示させるプロンプト/LoRAの代替として使用。
• 選ばれている理由: 特定の構図（後ろ向きに別枠で表情表示）を実現するために選ばれ、cut-inやmultiple viewが上手くいかない場合の代替（84: “イラストでObsession vPred2.0使ってるんだけど、小窓とかワイプみたいな枠に顔だけ表示させるようなプロンプト or LoRAってある？ facing away, from back,とかで後ろ向いてる構図で、別枠で表情が分かるようなのを作りたいんだが cut-inとかmultiple viewだと上手くいかんかった…”）。複雑な構図生成の柔軟性を求める。

7. Sora (動画生成モデル)

• 主な話題: 動画生成で特定のキャラクター（少年探偵）が意図せず生成され、ニュース級のリアル動画（熊など）も作成可能だが、誤解を招く。
• 選ばれている理由: 特定のシチュ（少年探偵と女怪盗）で意図せず有名探偵を生成し、再現性が高い（99: “個人的に好みなシチュ「少年探偵と女怪盗」でsoraで動画生成すると プロンプトで「少年探偵」としか書いてないのにあの探偵が生成されて草”）。また、リアル動物動画の生成が可能だが、本物誤認の危険性あり（89,94: AI熊動画がニュースになり、専門家が危険指摘）。動画のリアリティと再現性を求めるが、倫理的問題を伴う。

その他のマイナーなモデル関連話題（除外外）

• MMAudio (音声モデル): NSFW音声（チュパ音、フェラ音）に強く、FPS対応の問題点あり（34: “チュパ音やフェラ音はNSFW_MMAudioの方がええかもね” / 36: “MMAudioはたぶん32FPSに対応してない…”）。NSFW音声生成の安定性を求める。
• CDTuner (カスタムノード/チューナー?）: 挿入場所がわかりにくい（24: “CDTunerにしてもカスタムノードにしても どこに差し込めばええんか分からんなこれ”）。ワークフロー統合の難易度が高い。
• Obsession vPred2.0以外のLoRA関連: Next-scene似のLoRA（77: “next-sceneに似たLoRA”）。シーケンス生成の類似性を求める。

これらの抽出は、ログの文脈に基づき、モデルが生成AIの話題として明確に扱われているものを優先しました。除外モデル関連の話題（例: Wan/QwenのLoRA学習時間、SmoothMixの動きなど）はすべてスキップしています。もし追加の文脈やフィルタが必要であれば、 уточните。