5chSummary

以下は、提供されたなんJ（5ch）のログから、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（または指示された別名・略称）が明示的に言及されている箇所を対象としました。
• 各モデルごとに、関連する投稿番号と内容を引用・要約してまとめました。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: 性能、安定性、用途など）が言及されている場合、それも抽出・強調しています。
• 指定モデルの中で、ログに言及がなかったもの（NovelAI (NAI), Pony, Noobai, FLUX）については、「言及なし」と記載しました。
• ログ内の文脈はComfyUIやVRAM関連の議論が多く、QwenとWanが主に登場しますが、抽出は指定モデルに限定しています。

NovelAI (NAI)

• 言及なし。

Pony

• 言及なし。

illustrious (イラストリアス, リアス,ill,IL)

• 229: 「流れ読まずに質問なんやけど、イラストリアスってロボットの学習も人物と同じようにできるんかな？ 今日見てきた鉄血オルフェンズのMSに魂が焼かれてしまったわ」

  • 抽出内容: イラストリアス（illustrious）を用いたロボットの学習（LoRA作成など）について質問。人物と同じ方法で可能かを尋ねている。
  • 選ばれている理由: 明示なし。ただし、文脈からロボット（MS: Mobile Suit）の画像生成や学習に適したモデルとして検討されている可能性（例: 鉄血のオルフェンズのキャラクター生成）。

Noobai

• 言及なし。

FLUX

• 言及なし。

Wan

• 71: 「wan用に日本語のプロンプトを英訳しつつ足らないニュアンスを補わせたいんでいいllmないかなと思ってもチャッピーは申し訳、grokはほぼ直訳やし geminiは翻訳が絡むと申し訳率爆増するしでどうしたもんか」

  • 抽出内容: Wan用のプロンプトを日本語から英語に翻訳し、ニュアンスを補うためのLLMを探している。Grokなどの代替が不十分と指摘。
  • 選ばれている理由: Wanがプロンプトの英語翻訳を必要とするため（日本語プロンプトの扱いが苦手？）。ニュアンス補完の用途で選ばれている。

• 75: 「grokは動きいいけどwanより顔変わりやすいから印象やわ 元の絵がgrok好みならそのまま出してくれるんかもしれんが」

  • 抽出内容: GrokとWanを比較。Wanは顔の変化が少なく安定しやすいが、Grokの方が動きが良い。
  • 選ばれている理由: 顔の安定性が高いため、特定の絵柄（例: 元の絵に合わせた生成）で選ばれている。

• 91: 「Wan2.2は最新アプデでComfyUIが積極的に対応してくれてるおかげか Distorch2なしでもVRAMに収まりきらない巨大モデルがまあまあ扱える(Distorch2使ったほうが安定感はあるけど)」

  • 抽出内容: Wan2.2の最新アップデートでComfyUIの対応が進み、VRAMオーバー時の扱いが改善。Distorch2なしでも巨大モデルが扱えるが、安定のためDistorch2推奨。
  • 選ばれている理由: ComfyUIの積極対応により、VRAM不足時の安定性が高い。巨大モデル（例: VRAMに収まらない場合）の生成に適している。

• 128: 「動画もVRAMさえあれば時間は伸ばしまくれますなら嬉しいんだけど、Wan2.2だと長いとモデル側がついてこれないし」

  • 抽出内容: Wan2.2で動画生成を検討。VRAMがあれば時間延長可能だが、長時間動画でモデルがついていけない問題。
  • 選ばれている理由: 動画生成の時間延長に強い（VRAM次第）が、長時間対応に限界あり。動画用途で選ばれている。

• 139: 「ワイはモデルだけDistorch2の設定値30で安定やね Qwen2509のbf16やWan2.2のfp1 6は128GB 以上やないと安定せんと思うで 96GBでもいける場合あるらしいけどRAMの使用状況は人それぞれやからな」

  • 抽出内容: Wan2.2のfp16版をDistorch2で安定運用。128GB以上のRAM推奨だが、96GBでも可能場合あり。
  • 選ばれている理由: Distorch2との組み合わせで安定性が高い。RAM使用状況次第で巨大モデル（fp16版）の生成に適している。

• 151: 「そういえば今日ポッキーの日か アナルに入れたプリッツが何故かポッキーになって出てくるwanのLoRA待っとるで」

  • 抽出内容: WanのLoRA（特定のシナリオ: ポッキー関連のユーモラスな生成）を待っている。
  • 選ばれている理由: 明示なし。LoRAのカスタム生成（エロ・ユーモア系）に適したモデルとして期待されている。

• 160: 「SmoothmixWan2.2ポッキーキスチャレンジング」

  • 抽出内容: SmoothmixWan2.2を使った生成例（ポッキーキスチャレンジ）。
  • 選ばれている理由: 明示なし。Smoothmix版が特定のテーマ（キスシーンなど）の生成に使われている。

• 187: 「DisTorch2MultiGPUのやつ64で動かしたらなんかやばいことになった Smoothmixで動いてたから14BのFp16でも行けるやろってしたらなんかすごい重くなった」

  • 抽出内容: Smoothmix（おそらくSmoothmixWan2.2を指す？）でDisTorch2MultiGPUをテスト。Fp16版が重くなる問題。
  • 選ばれている理由: 明示なし。MultiGPU環境での安定テストで選ばれているが、重くなるため課題あり。

Qwen

• 31: 「ローカルスペックでは16bit読み込み自体が困難では？ クラウドで業務用GPUでも借りない限りOOMで動かせない気がする H100とかA100（VRAM4080）の話に思う LLMと同じで元のモデルが巨大すぎるのよ」

  • 抽出内容: Qwen（文脈からQwen2509などの16bitモデルを指す）の読み込みがローカルで困難。OOM（Out of Memory）発生しやすく、巨大モデルゆえに業務用GPU推奨。
  • 選ばれている理由: 明示なし。ただし、巨大さゆえに高スペック環境で選ばれている（LLM並みの規模）。

• 34: 「4O6Oti16GBにメモリ96GBで bf16モデルを特に無理なく動かせとるで 動画生成は無理やがQIE25O9ならいけるやで」

  • 抽出内容: QIE2509（Qwen Image Edit 2509?）のbf16版をRTX 4060 Ti 16GB + 96GB RAMで運用可能。動画生成は無理だが静止画はいける。
  • 選ばれている理由: bf16版が低スペック（16GB VRAM）で無理なく動くため。静止画生成に適している。

• 35: 「comfy標準のは細かく調整できないからdistorchとかブロックスワップの方が好きだけど 未だにvramに全部入れないと使えないと思ってる情弱ずっとおるよな vram+メモリに入れば普通に使えるのに」

  • 抽出内容: Qwen（文脈からQwenの巨大モデル）をDistorchなどで調整。VRAM+RAMで運用可能。
  • 選ばれている理由: Distorchなどのツールで細かい調整が可能。VRAM不足時の柔軟性が高い。

• 42: 「そんな時間変わらんけどちょい漏れしとるんやろ ComfyUIの自動制御はイマイチでVRAMからちょい漏れする そうなると速度落ちるからDistorch2でそれを制御すると安定する 品質重視ならbf 16使えばいいし速度重視ならQ8使えばいい ワイはbf 16一択やけどね」

  • 抽出内容: Qwenのbf16版を品質重視で選択。Distorch2でVRAM漏れを制御し安定。
  • 選ばれている理由: bf16版が品質重視に最適。Q8版は速度重視で代替可能だが、bf16を一択とする理由は品質の高さ。

• 44: 「チビタイで拾ったWF少しいじっただけやが distorchノード使っとらんで lightning8steps loraも併用しとるで Comfyは3.66や」

  • 抽出内容: Qwen（文脈からQwen関連のWF: Workflow）をDistorchなしで運用。Lightning 8steps LoRA併用。
  • 選ばれている理由: 明示なし。LoRA併用で効率化。

• 45: 「レスサンガツやで！ 溢れた分はメモリ使ってくれるんやね、最近のComfyUIは優秀や 諦めてVRAM+RAMでしばらく使ってみるやで」

  • 抽出内容: Qwenの運用でComfyUIがVRAM+RAMを自動管理。優秀。
  • 選ばれている理由: ComfyUIの自動制御の優秀さにより、VRAM不足時でも使える。

• 48: 「mdgapixels1.3で1生成2分くらいやから 5O9Oやったら相当速くなりそうやな 後でWFお見せするやで」

  • 抽出内容: Qwen509（おそらくQwen2509のタイポ？）で生成速度向上の見込み。
  • 選ばれている理由: 生成速度が速くなるため（例: 1生成2分から改善）。

• 50: 「そんな時間変わらんけどちょい漏れしとるんやろ ComfyUIの自動制御はイマイチでVRAMからちょい漏れする そうなると速度落ちるからDistorch2でそれを制御すると安定する 品質重視ならbf 16使えばいいし速度重視ならQ8使えばいい ワイはbf 16一択やけどね」

  • （重複: »42と同じ内容）bf16版を品質重視で選択。

• 51: 「動画の下準備に2509使いたいけどモザイクとかバーとかの消去は苦手っぽいね まぁ動画にした後結局モザイクかけるんだが」

  • 抽出内容: Qwen2509を動画の下準備に使用。モザイク/バー消去が苦手。
  • 選ばれている理由: 動画準備用途だが、消去機能の弱さが課題。

• 53: 「これでおわかりいただけるやろか files.catbox.moe/n4mpwj.jpg」

  • 抽出内容: Qwen関連のパラメータ例の画像共有（文脈からQwen2509）。
  • 選ばれている理由: 明示なし。パラメータ調整の参考。

• 60: 「生成自体は出来てるってことは、OOMを生成エラーの方やなくて、単にVRAM溢れの意味で使っとる？ それなら当然の事なんで、既に出てるdistorch等のノードを使うか、comfyに任せるなら、起動オプションに　–reserve-vram 2 とか指定すれば2GB分のVRAMは使わずに残すから速度が安定するで」

  • 抽出内容: QwenのOOM対策としてDistorchや–reserve-vramオプション推奨。
  • 選ばれている理由: VRAM溢れ時の速度安定のため。

• 70: 「ガチエロはあんまやらんのでgrokはまだまだ戦力やな でもqwen editは早くしたいンゴね」

  • 抽出内容: Qwen editを高速化したい。
  • 選ばれている理由: エロ生成以外の用途で戦力だが、速度向上が望まれる。

• 78: 「生成自体は出来てるってことは、OOMを生成エラーの方やなくて、単にVRAM溢れの意味で使っとる？ それなら当然の事なんで、既に出てるdistorch等のノードを使うか、comfyに任せるなら、起動オプションに　–reserve-vram 2 とか指定すれば2GB分のVRAMは使わずに残すから速度が安定するで」

  • （重複: »60と同じ）OOM対策。

• 81: 「フォールバック無しでVRAMオーバーするとOOMになる ← 分かる フォールバック有りでVRAMオーバーしてメインメモリ使い出すと遅くなる ← 分かる って感じだったのが ComfyUIが上手い事メモリ使ってくれるからOOM無しでも大容量モデルでも使える ← 何で速度を維持できるのか分からんけどとりあえずヨシ ComfyUIが勝手にメモリ使ってくれて限界じゃないのに遅くなる ← 分からない って感じやな」

  • 抽出内容: Qwenの大容量モデルをComfyUIでOOMなし運用。速度維持の仕組み不明だが有効。
  • 選ばれている理由: ComfyUIのメモリ管理で大容量モデルが扱えるため。

• 87: 「ああoom だとエラー出る場合も出るんか RAMに退避されて生成が遅くなる意味でつこうとった、すまんやで Distorch 活用してみるで、起動オプションの技は知らんかった、サンガツ！」

  • 抽出内容: QwenのOOM対策としてDistorch活用。
  • 選ばれている理由: RAM退避時の速度低下回避のため。

• 91: 「Qwen image editは最適化が進んでないのかFP16(40GB)をそのまま読むとOOM発生するのでDistorch2が必須 アプデでそのうち不要になる気もする」

  • 抽出内容: Qwen image editのFP16版でOOM発生。Distorch2必須だが、アップデートで改善見込み。
  • 選ばれている理由: 最適化不足だが、Distorch2で巨大モデル（40GB）対応可能。将来のアップデート期待。

• 102: 「ワイのところは4090+96G Ubuntu24.04/WSL2でQIE2509 BF16 defaultでOOM出てないよ ComfyUIは0.3.68 FP16は使ったことがないからわからんけど というかFP16版のありか教えて　HiDream I1のときはFP16とBF16で画質の差が大きかったんでQwenももしかしてって思ってしまう むしろdistorch2使うとメモリ96G超えてSwapゴリゴリ食うんで使うのやめたくらい」

  • 抽出内容: QIE2509のBF16版をRTX 4090 + 96GBでOOMなし運用。FP16版の場所を尋ね、画質差を懸念。Distorch2使用でSwap食うため避けている。
  • 選ばれている理由: BF16版がOOMなしで安定。画質差（HiDream I1比でFP16の方が良い可能性）で選ぶ場合あり。

• 104: 「2509のFP16はHagefaceなんかなかったからCivitaiにあったこれを使ってる 今見たらコメントで「FP16じゃなくてBF16だぞ」ってあったから、嘘つかれてるだけかもしれない」

  • 抽出内容: Qwen2509のFP16版をCivitaiから入手。実際はBF16版の可能性。
  • 選ばれている理由: 明示なし。入手しやすさ（Civitai）で選ばれている。

• 105: 「DLしてHeader読んでみたけどBF16やね　念の為BF16とcmpしてみたけど1byteも違わない同一ファイルやった」

  • 抽出内容: Qwen2509のファイル確認でBF16版と判明。
  • 選ばれている理由: 明示なし。フォーマット確認の文脈。

• 110: 「fp16とbf16は同レベルという認識なんやけど 間違っとるやろか」

  • 抽出内容: Qwenのfp16とbf16を同レベルと認識。
  • 選ばれている理由: 明示なし。性能が同等ゆえにどちらも選択肢。

• 113: 「その辺の技術一般論はチャットAIに聞けばわかるけど 両方とも16ビット浮動小数点型で違いは小数点の位置、従来のFP16に対して小数点以下の精度を犠牲にして扱える幅を増やしたのがBF16 で、LLMみたいなものすごく広い範囲のデータを扱うなら数値レンジが広いBF16のほうがいいよねとされている 一方で生成イラストという結局出力がピクセルの色データ(255ｘ3色)だとレンジが広い意味がないのでFP16のほうがいいかもねともいわれる 使うモデルにもよるだろうし、ぶっちゃけ人間の目に見た差は出ないかもしれない」

  • 抽出内容: Qwenのfp16 vs bf16の技術比較。BF16はレンジ広大でLLM向き、FP16はイラスト生成向き。
  • 選ばれている理由: BF16は広いデータ範囲（LLM系）に強く、FP16はイラストの精度が高い。用途（イラスト生成）でFP16が優位かも。

• 125: 「>OOMが発生する ならんってw ほんま適当なこと言う奴が増えたな」

  • 抽出内容: QwenのOOM発生を否定。
  • 選ばれている理由: 明示なし。安定運用可能。

• 131: 「HiDream-I1で最初BF16モデルが出てあとからFP16モデルが出たらFP16の方が良かったんだけど どちらもFP8に変換して使ってたからフォーマットのせいというより変換のやり方が後から出たほうが良かったんだろうと思ってる 113に蛇足するとFP8ではフォーマットの違いでe4m3とかe5m2とかあるけど同じ書き方をするとBF16はe8m7でFP16はe5m10というフォーマットになる BF16はFP32の仮数部下位16bitを削っただけの形なんでFP32との間で変換が簡単だったりする FP16は精度（分解能）は高いんだけど最大値が6.55x10^4くらいまでしか扱えないのですぐオーバーフローするのがやっかいなのよね（fp8よりはずっとマシだけど）」

  • 抽出内容: QwenのBF16/FP16比較。FP16の方が良かった例（HiDream-I1）と技術詳細（フォーマット、オーバーフロー）。
  • 選ばれている理由: FP16は精度高く変換簡単だがオーバーフローしやすい。BF16は変換簡単でレンジ広い。変換方法次第でFP16優位。

• 132: 「VRAM16 GBの場合やけどQwen2509のbf16は–reserve-vram 2だろうが2.5だろうが 関係なく突破して漏れて遅くなる 運良く漏れない場合もあるかもしれんが運任せじゃやっとれんからな 公式ワークフローでもDistorch2版配布してるのに否定する奴はなんなんや Distorch2使えば安定確実でストレスフリーやで」

  • 抽出内容: Qwen2509のbf16版でVRAM16GB時の漏れ問題。Distorch2版公式WF推奨で安定。
  • 選ばれている理由: Distorch2で安定確実（ストレスフリー）。公式配布のため信頼性が高い。

• 135: 「すまんけど上にも書いたようにワイ環やとDistorch2MultiGPUやとMain Memory 96Gで足りずにスワップ行きまくりでストレスフルやったんや WinとLinuxの違いかもしれん」

  • 抽出内容: QwenでDistorch2MultiGPU使用時、96GB RAMでスワップ多発。OS差の可能性。
  • 選ばれている理由: 明示なし。環境次第でストレスフル。

• 139: 「ワイはモデルだけDistorch2の設定値30で安定やね Qwen2509のbf16やWan2.2のfp1 6は128GB 以上やないと安定せんと思うで 96GBでもいける場合あるらしいけどRAMの使用状況は人それぞれやからな」

  • 抽出内容: Qwen2509のbf16版をDistorch2で安定運用。128GB RAM推奨。
  • 選ばれている理由: Distorch2設定で安定。RAM状況次第で柔軟。

• 140: 「タスクマネージャー見てるとDistorch2の方がメモリ食うね 生成速度も漏れなければデフォの方が高速やから 安定するならええんやけどね」

  • 抽出内容: QwenでDistorch2使用時メモリ消費多め。デフォルトの方が高速。
  • 選ばれている理由: 安定性が高いが、メモリ消費と速度のトレードオフ。

• 149: 「SNOFS1.2一週間前に来てるやんけ！ ちゃんとチェックせねば qwenのLoRAは良い感じに増えてきてるな あとはエロチューンモデルの登場を待つだけや」

  • 抽出内容: QwenのLoRAが増加中。エロチューンモデル待ち。
  • 選ばれている理由: LoRAの豊富さが増え、エロ生成に適したチューニング期待。

• 154: 「Templatesから2509で検索すれば出てくるで 公式っていうのはComfyUI公式のTemplatesで配布してるって意味な ズームしないRaw latent versionのワークフローもあるで」

  • 抽出内容: Qwen2509の公式Templates（ComfyUI）でDistorch2版配布。ズームなし版WFあり。
  • 選ばれている理由: 公式配布で入手しやすく、Raw latent版でズーム問題回避。

• 158: 「まず漏れる漏れないで言うと、使用する各モデルの合計容量がVRAMを超える場合は、どんなモデルだろうと全て漏れる で、漏れる分をRAMに割り当てるのをcomfyに管理させるのか、distorch multigpuノードに管理させるのか手段が違うだけや reserve-vramを使う理由は、comfyに任せた場合、VRAM全部使い切ろうとしよるから、OSと取り合いになって操作がガクガクになったりするから、OSの分を残してやる事で安定動作するんよ」

  • 抽出内容: QwenのVRAM管理方法（ComfyUI vs Distorch）。reserve-vramで安定。
  • 選ばれている理由: VRAM超過時の安定動作のため。

• 161: 「あと、今は直ってるかもしれんが、最近のComfyの更新で、pinned memoryがデフォで有効になっとるから、 Distorchと併用するとRAM使用量が増えるのは以前スレに書いてあったはずや Distorch側の修正まで –disable-pinned-memory で無効にするか、Distorchの使用をやめるかしたら RAM96GBで十分足りるはずやで」

  • 抽出内容: QwenでDistorch併用時のRAM増加対策（–disable-pinned-memory）。
  • 選ばれている理由: RAM96GBで十分足りるよう調整可能。

• 165: 「Pinned memoryの件は見落としてた　サンガツ 今1920x1200の画像をQIE2509で高速化LoRA無し euler, simple 50stepで80枚出力中なんで今度試してみる 1枚6～7分くらいかかる静止画生成なんて我ながら何をやっているんだろう？って感じやけど」

  • 抽出内容: QIE2509で高速化LoRAなし、50step生成。1枚6-7分。
  • 選ばれている理由: 明示なし。高解像度静止画生成（1920x1200）で使用。

• 166: 「QIE2509の公式WFで出力する画像をPixel単位での指定と解像度指定があるやん 解像度指定でやってるんやけど、Pixel単位での指定の利点って何やの？ 何かと不便やから解像度指定でやってるんやが、変なことしてないのか気になる」

  • 抽出内容: QIE2509の公式WFでPixel単位 vs 解像度指定の利点質問。
  • 選ばれている理由: 明示なし。生成負荷一定化の利点（Pixel単位）で選ぶ場合あり。

• 186: 「タスクマネージャー見てるとDistorch2の方がメモリ食うね 生成速度も漏れなければデフォの方が高速やから 安定するならええんやけどね」

  • （重複: »140と同じ）メモリ消費と速度のトレードオフ。

• 187: 「DisTorch2MultiGPUのやつ64で動かしたらなんかやばいことになった Smoothmixで動いてたから14BのFp16でも行けるやろってしたらなんかすごい重くなった」

  • 抽出内容: Qwenの14B Fp16版でDisTorch2MultiGPU重くなる。
  • 選ばれている理由: 明示なし。MultiGPUテストで課題。

• 195: 「ズームしないけど通常方式よりプロンプトが効きにくくなるから 場合によっては8stepsにしたりcfg上げたりプロンプト盛ったりする必要あるで」

  • 抽出内容: Qwenのズームなし版でプロンプト効きにくさ。調整必要。
  • 選ばれている理由: 明示なし。ズーム回避のためだが、プロンプト調整で対応。

• 196: 「「画像を総ピクセルにスケール」のことけ？　2509は入力画像が必要やろ？　その際にKサンプラーで生成される画像の大きさを決めてるんや どんな大きさの画像を参照させても総ピクセル数なら入力画像のアス比や大きさがまちまちになっても生成負荷を一定に出来る Kサンプラーの潜在に送るサイズで生成される画像の大きさも処理時間も変わるからな　各自の環境に合わせた「ええ塩梅」を維持するのが楽なんやで」

  • 抽出内容: Qwen2509のPixel単位指定の利点: 生成負荷一定、アス比柔軟。
  • 選ばれている理由: 環境に合わせた負荷維持が楽。入力画像の多様性対応。

• 198: 「どっちでもええで Pixel単位は縦横比維持して拡大するとき楽やん」

  • 抽出内容: QwenのPixel単位指定の利点: 縦横比維持拡大が楽。
  • 選ばれている理由: 拡大時の便利さ。

これらの抽出から、QwenとWanが主にVRAM管理、安定性、動画/画像生成の文脈で議論されており、特にQwenは巨大モデルゆえのメモリ最適化が焦点となっています。illustriousはロボット学習の可能性で1件のみ。他のモデルはログに登場しませんでした。

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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・整理したものです。抽出の基準は以下の通りです：

• 生成AIのモデル（例: 画像生成、動画生成、LLMなど）に関する言及に限定。
• 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（例: Wan2.2, Qwen Image Edit, QIE2509など）の言及は除外。
• 特に、そのモデルが選ばれている理由（例: エロ生成の緩さ、使いやすさ、性能など）が明記されている場合に強調して抽出。
• ログの文脈を保ちつつ、関連レス番号を付記。重複や非本質的な部分は簡略化。
• 抽出対象が少ない場合（除外が多いため）、主にGrokを中心に抽出。Grokは除外リストに該当せず、ログ内で最も頻出のモデル。

抽出されたモデルと話題

1. Grok (xAIの生成AIモデル、主に画像・動画生成やLLMとして言及)

• 全体的な話題の傾向: エロ生成（ソフトエロからガチエロ）に向いており、規制が緩い点が選ばれる主な理由。モデレーション回避テクニック（例: ポルトガル語プロンプト、布越し、Hentaiポスター経由）が多い。動画アップスケールやアニメーション生成の使い勝手が良い一方、規制強化で「沈みつつある」イメージも。翻訳支援としても使われる。
• 具体的な抽出と理由:
  • (66) grokという救いも泥舟のように沈んでしまった、ソフトエロはできるけど → スペック弱者向けの救いとして選ばれていたが、規制で使いにくくなった。
  • (69) 金かけてもそのgrokにすら勝てないのが現実だからなぁ → 高額投資のローカル環境より、Grokの方がエロ生成で優位（コストパフォーマンスの良さ）。
  • (70) ガチエロはあんまやらんのでgrokはまだまだ戦力やな → ソフトエロ用途で戦力として選ばれている（ガチエロは避ける人向け）。
  • (71,73) wan用に日本語のプロンプトを英訳しつつ足らないニュアンスを補わせたいんでいいllmないかなと思っても…grokはほぼ直訳やし / grokには「この日本語の英訳の色んな言い回しを教えて」って言えば直訳以外も候補上げてくれるぞ → LLMとして翻訳支援に使われ、ニュアンス補完の柔軟さが理由で選ばれる。
  • (75) grokは動きいいけどwanより顔変わりやすいから印象やわ → 動きの良さが選ばれる理由だが、顔の安定性は劣る。
  • (76) grokはキャラアニメーションを指定したら描き出してくれるからモーションのベース取りにはすごい良い → アニメーション生成のベースとして優秀（指定のしやすさが理由）。
  • (99) 前スレにあったgrokのポルトガル語のやつ … spicy（なんならfunでも）でガチャったらたまにおこぼれで出るやつと変わらん → ポルトガル語プロンプトでエロ回避可能（モデレーションの緩さが理由）。
  • (116) Grokは画像生成だと普通にﾁｿｺ出してくるのね … 動画も新しく作るならエロ不可だけど既に作ってある動画のアプスケはガチエロでも一切問題なく通るのガバガバすぎやしませんかねえ… → 画像生成のエロ許容度が高く、動画アップスケールでガチエロが可能（ガバガバ規制が選ばれる理由）。
  • (124) grokはt2iは緩め それを動画化するのも多少緩め なおi2v → t2i（テキストtoイメージ）の緩さが動画生成のベースとして選ばれる。
  • (125) grok画像生成はアウ◯リも割と行けるな…まあ乳首は大人のものって感じだが あと画像生成はパンツが総じてダサいな → アウトリ（おそらくアウター関連のエロ？）生成が可能（エロ許容の緩さが理由）。
  • (141,144,152,155) redditで、GrokでHentaiアニメポスターが貼られた部屋やキーホール通してモデレート回避するのが流行ってんのね。 / grokが生成した画像だと緩いからな / grokに作らせた画像は乳首まんこOK そして実写に比べると二次絵はモデの基準が緩い / これは奇跡の一枚を待つって感じだね ほとんど弾かれるけどたまに通る画像がある そこから動画化はさらに確率が低かった 実用性は低め → Hentaiポスターやキーホール経由でモデレーション回避可能（二次絵の緩さと回避テクが選ばれる理由）。実用性は低いが、回数制限の緩いSuperGrok版なら楽しめる。
  • (163) Grok君布越しならアップロード画像でも騎乗位いけるみたいなのでワイの中でCovered Penetration LoRAがアツい → 布越しエロでアップロード画像の騎乗位が可能（LoRAとの組み合わせでエロ生成の柔軟さが理由）。
  • (168,191,192) とっくに餌が出てこなくなってるのにボタンを押し続けるチンパンジーみたいな感じでGrok続けるのはやめーや / まだや　ワイのgrok君はまだいけるんや… / grokは使い方次第 → 規制強化で使いにくくなったが、使い方次第でまだいける（持続可能性と工夫次第の柔軟さが理由）。
  • (216) Grokは何でも答えてくれる → LLMとして何でも答える汎用性が選ばれる理由。

2. Sora2 (OpenAIの動画生成モデル)

• 話題の傾向: 無断学習問題で日本国内から要望書が出ている点が焦点。
• 具体的な抽出と理由:
  • (224) sora2の一撃で無断学習すなって日本国内の団体から要望書連発されてんの草。サムアルトマンほんまコイツ… → 無断学習の懸念が強いため、国内団体から批判（倫理的問題が選ばれない理由として挙げられる）。

3. Kling (動画生成モデル、Kling AIと思われる)

• 話題の傾向: 十字架のような特徴（おそらく生成のクセや制限）を揶揄。
• 具体的な抽出と理由:
  • (146) klingの十字架みたいなもんやんけ草 → 特定の生成制限（十字架のようなもの）が特徴だが、選ばれる理由は明記なし（揶揄的な文脈）。

4. LTX-2 (おそらくLuma AIの動画生成モデル、LTX関連)

• 話題の傾向: 無料利用の場所を探す。
• 具体的な抽出と理由:
  • (148) LTX-2ってタダで作れるところないの？ 2本動画作ったらクレジット無くなったんだけど(´・ω・`) → 動画生成に使われるが、クレジット制限がネック（無料/低コストが選ばれる潜在的理由）。

5. SNOFS1.2 (おそらくSD関連のモデル、タイポの可能性あり)

• 話題の傾向: 新しいリリースに気づいた。
• 具体的な抽出と理由:
  • (149) SNOFS1.2一週間前に来てるやんけ！ ちゃんとチェックせねば → 新しいモデルとして注目（更新の新しさが選ばれる理由）。

6. HiDream I1 (画像生成モデル)

• 話題の傾向: FP16とBF16のフォーマット比較。
• 具体的な抽出と理由:
  • (102,131) HiDream-I1で最初BF16モデルが出てあとからFP16モデルが出たらFP16の方が良かったんだけど … どちらもFP8に変換して使ってたからフォーマットのせいというより変換のやり方が後から出たほうが良かったんだろうと思ってる → FP16版の画質が良いため選ばれる（フォーマットの違いによる画質向上が理由）。

その他の一般的なモデル関連話題（特定モデル名なしだが文脈上抽出）

• (31) LLMと同じで元のモデルが巨大すぎるのよ → 大型モデルのサイズ問題（ローカルスペックでの扱いにくさが理由で選ばれない）。
• (110,113,131) fp16とbf16は同レベルという認識なんやけど … 両方とも16ビット浮動小数点型で違いは小数点の位置 … BF16はFP32の仮数部下位16bitを削っただけの形なんでFP32との間で変換が簡単だったりする → 一般的な浮動小数点フォーマットの比較（変換のしやすさや精度がモデル選択の理由）。

抽出のまとめと考察

• 主な焦点: Grokが圧倒的に多く、エロ生成の規制緩和や回避テクニックが選ばれる主な理由。規制強化が進む中でも「使い方次第」で使える点が強調されている。
• 理由の傾向: エロ許容度の高さ、コストパフォーマンス、柔軟性（翻訳やアニメーション）がモデル選択の鍵。逆に、規制やサイズの問題で選ばれないケースも。
• 抽出件数: 除外リストが多いため、抽出対象は限定された。ログ全体がGPUスペックやComfyUIの議論に偏っており、純粋なモデル話題はGrok中心。
• もし追加のログや уточненияが必要なら、教えてください。