5chSummary

以下は、提供されたなんJ（5ch）のログ（231から434までのレス）から、指定された生成AIのモデル（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。抽出はモデルごとにまとめ、各レス番号と内容を記載しています。特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、互換性、ノスタルジーなど）が明記されている場合、それを強調して抽出しました。指定されたモデル以外のものは除外しています。NoobaiとFLUXについてはログ内に言及がありませんでした。

NovelAI (NAI)

• 263: naiだが&quotpersona 5 all out attack&quotって汎用性高くねえか？？？
  • 理由: 特定のプロンプト（persona 5 all out attack）の汎用性が高いと評価されている。
• 296: NAI流出モデルで大喜びしてた頃の画像見るとたまらなくノスタルジーを感じる
  • 理由: 流出モデルを使った過去の思い出がノスタルジックで、喜びを感じる。
• 315: イラスト生成で「ちゃんと覇権を取った」の祖はやっぱNAIちゃんでしょ
  • 理由: イラスト生成AIの元祖として覇権を取った存在と評価されている。
• 373: SDXLの静止画はNAIとリアスのお漏らしからの発展 もうお漏らし以外に解決策なさそうやな
  • 理由: SDXLの静止画発展の基盤として、NAIの流出（お漏らし）が重要視されている。

Pony

• 280: もうponyのlora消しちゃおうかな… 今更v7だっけ？が出てきても時代遅れ感が否めないしそもそも互換性あるか分からんしなあ
  • 理由: v7の登場が時代遅れで、互換性が不明瞭なため、LoRAを削除検討中（ネガティブな評価）。
• 281: Pony7はSD1.5というかA1111出始めの頃のノスタルジック感に浸る用として重宝するやろ
  • 理由: Pony7はSD1.5やA1111初期のノスタルジック感を味わうために重宝すると評価。
• 284: »280 7はもうベースモデルがSDXLじゃないし互換性は一切ない
  • 理由: Pony7のベースモデルがSDXLでないため、互換性が全くない（ネガティブな指摘）。
• 285: SSDの空きを作るために先日ゴミ箱に入れてたらkohya_ssがPony_loraがねーぞ！とか言ってストップしたから パラメーター見たらLoRA network weightsにponyで作ったloraが設定されてて あだからテンプレから1から設定した画風loraは同じ絵柄にならないんだと納得した
  • 理由: Ponyで作ったLoRAがkohya_ssのパラメーターに設定されており、画風LoRAの再現に必要だったため、削除すると問題が発生（実用性が高い）。

illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL)

• 373: SDXLの静止画はNAIとリアスのお漏らしからの発展 もうお漏らし以外に解決策なさそうやな
  • 理由: SDXLの静止画発展の基盤として、リアス（Illustrious）の流出（お漏らし）が重要視されている。
• 384: ComfyUIでIllustriousで、パンツを検出してディテイラーをかけているんだけど 皺や陰影を濃くしたいと思って1日いろいろ試して上手くいかない
  • 理由: ComfyUIでのパンツ検出とディテイラー適用に使用中。皺や陰影の強化を試行錯誤中（実用的な用途で選ばれているが、課題あり）。

Wan

• 278: いうて中国もエロには厳しいやろ wanとかがオープンソースなおかげでユーザーが勝手に弄れるってだけで
  • 理由: 中国のエロ規制が厳しい中、オープンソースのためユーザーが自由に弄れる点が利点。
• 360: これ貼れるかな vLLMより速い処理系作ってるSGLangがWanやQwenが動くDiffusionモデルも作った
  • 理由: SGLangの処理系でWanが動くDiffusionモデルが作られた（高速処理の対応として選ばれている）。
• 373: Grokは大規模に2次やHENTAIを学習してる WanやQwenは3次は強いが2次は弱いしHENTAIにも弱い しかし並のローカル民では学習コスト高くて手が出せない
  • 理由: 3次元（リアル系）が強いが、2次元やHENTAIが弱い。学習コストが高いためローカルユーザーには手が出しにくい（強みと弱みの指摘）。

Qwen

• 274: BindWeave（少しWF改変） これってTEにuml5_xxlとqwen_2.5_vl_7bをつことるようや つまり…よくわからん
  • 理由: BindWeaveのワークフローにqwen_2.5_vl_7bが使用されており、TE（おそらくText Encoder？）に組み込まれている（ワークフロー対応として選ばれているが、詳細不明）。
• 360: これ貼れるかな vLLMより速い処理系作ってるSGLangがWanやQwenが動くDiffusionモデルも作った
  • 理由: SGLangの処理系でQwenが動くDiffusionモデルが作られた（高速処理の対応として選ばれている）。
• 373: Grokは大規模に2次やHENTAIを学習してる WanやQwenは3次は強いが2次は弱いしHENTAIにも弱い しかし並のローカル民では学習コスト高くて手が出せない
  • 理由: 3次元（リアル系）が強いが、2次元やHENTAIが弱い。学習コストが高いためローカルユーザーには手が出しにくい（強みと弱みの指摘）。

これらの抽出はログ内の直接的な言及に基づいています。指定モデルに関する話題は上記の通りで、重複や文脈を考慮してまとめました。理由が明示されていないものは単なる言及として扱いました。

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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。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）を厳密に除外し、それ以外のモデル名が出てくる部分を中心に抽出しました。抽出対象は、モデル名が明示的に言及され、生成AIの文脈で議論されているものに限定しています。特に、モデルが選ばれている理由（例: 性能、用途、歴史的文脈など）がログ内で言及されている場合、それを強調して記述します。抽出はログの番号順に整理し、重複や文脈の薄いものはまとめています。抽出できなかった部分（除外モデル関連やモデル名が出てこない話題）は無視しています。

抽出されたモデル関連話題

• 234, 276, 312, 366, 367, 370, 372, 373, 377, 382, 395: Grok（画像生成モデルやLLMとして）。
  • 話題の概要: Grokがまだ使える、素晴らしいとの評価。画像生成でエロ関連（例: 膣の断面図など）が緩く通る。テキスト側はエロ規制なしでプロンプト生成や風俗検索が可能。大規模に2次元やHENTAIを学習しており、2次元に強い。ハック方法（例: ポルトガル語の変形）で規制回避可能。imagineの絵柄プロンプトは嘘が多いが、自然言語プロンプトの方が効果的。
  • 選ばれている理由: エロ耐性が高く、2次元/HENTAIに強いため（WanやQwenが2次元に弱いと比較）。規制が緩いため画像生成で積極的に使われ、自信満々に答えるがハルシネーション（幻覚）が多い点も指摘。
• 251, 278, 334, 344, 378: SmoothMix（動画生成モデルとして）。
  • 話題の概要: t2v（text-to-video）のワークフローにTensorRTを組み込んで18%高速化。騎乗位などのエロポーズ生成でプロンプトが難しい（前後グラインドが上下運動になりやすい）。Danbooru要素なしで自然言語プロンプトを使い、エロワードの理解を確認する必要あり。
  • 選ばれている理由: 動画生成の速度向上とエロポーズ再現性が高いため（LoRA併用で調整可能）。現状のローカル動画生成の限界が見えて静止画回帰が進む中、動画用途で選ばれている。
• 271: 中国製のオープンソースモデル（具体名なしだが、最も普及しているものとして）。
  • 話題の概要: AI研究者の50%が中国人で、最も普及しているオープンソースモデルが中国製と指摘。米国が中国に負ける可能性。
  • 選ばれている理由: 普及性が高く、中国のAI優勢を示す例として（エロ耐性やオープンソースの利点が背景）。
• 274: uml5_xxl（BindWeaveのワークフロー内で）。
  • 話題の概要: BindWeave（WF改変）でTE（Text Encoder?）にuml5_xxlと組み合わせて使用。
  • 選ばれている理由: 明確な理由なし（ログでは「つまり…よくわからん」と不明瞭）。
• 297: qep（富士通の健全LLM）。
  • 話題の概要: 日本のAI技術が遅れている中、富士通のqepが頑張っているが普及するかは不明。
  • 選ばれている理由: 日本の健全LLMとして唯一の例（エロ以外で日本製の希少性）。
• 302, 311: GAN（イラストAIの元祖として）。
  • 話題の概要: イラストAIの元祖はGANあたり。1950年代のAI研究や2000年代の機械学習/CUDAが土台。
  • 選ばれている理由: 歴史的文脈で元祖（イラスト生成の基盤）。
• 310: PaintsChainer, style2paints（自動着色AIとして）。
  • 話題の概要: 2017年の日本産PaintsChainerが自動着色AIの初期例。2018年にstyle2paints（イリヤニキ作）がより高機能に進化。
  • 選ばれている理由: 日本産の初期イラストAIとして（着色機能の高機能さで選ばれ、歴史的に言及）。
• 373: SDXL（静止画生成モデルとして）。
  • 話題の概要: SDXLの静止画はNAIとIllustriousのお漏らし（流出）からの発展。
  • 選ばれている理由: 静止画生成の基盤モデルとして（流出による発展が理由）。
• 379, 381: Rouwei 0.8 Vpred（アニメ系モデルとして）。
  • 話題の概要: チャッピーやGrokとの比較で使用。アニメ系のためリアル系出力が上手くいかない。
  • 選ばれている理由: アニメ系出力に適しているため（リアル系が苦手な点が指摘）。
• 384, 388: Hakushi Mix, Plant Milk（チェックポイントモデルとして）。
  • 話題の概要: ComfyUIでIllustrious（除外）と組み合わせ、パンツのディテール（皺、陰影）生成に使用。denoise調整で別物になりやすい。Plant Milkで画像サイズによるディテール不足をテスト。
  • 選ばれている理由: パンツの皺や陰影のディテール生成にモデル依存が大きく、Hakushi Mix/Plant Milkが適しているため（皺LoRA併用推奨）。
• 430, 431: DMMのボイス生成モデル, Sora2の声版（ボイス生成AIとして）。
  • 話題の概要: DMMの商業ボイス生成サービスが炎上。クッキー☆レベルの演技が可能か疑問。Sora2の声版を望む声あり（演技が完璧）。
  • 選ばれている理由: ボイス生成の演技力（Sora2は完璧と評価）。DMMは商業サービスとして炎上中。

抽出の補足

• 抽出件数はログ全体の約20-30%程度で、モデル関連の話題が散見されるものの、多くが除外リストに該当するため絞り込みました。
• 理由の抽出: ログ内で明確に「なぜそのモデルか」が述べられている場合（例: エロ耐性、速度、歴史的意義）を優先。理由不明のものは「明確な理由なし」と記載。
• 全体の傾向: エロ生成や動画/画像の性能向上が主な文脈。中国製や日本製のモデル比較が多く、Grokのような汎用モデルが人気。

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