5chSummary

NovelAI (NAI)

• 688: NAIかマージモデル（CunnyFunky氏のモデルについて、NAIかマージモデルで絵師を混ぜている可能性を指摘）。理由: 絵柄再現やDetailer前の生成で似た絵柄が出るため。
• 736: NAI v3当初流行った中華絵師レシピにそっくり（Cunny氏の絵について）。理由: 流行ったレシピに似ているため再現性が高いと推測。
• 768: 正直ゲームしない、動画興味ない、二次絵でいいならNAIでもいい。理由: 健全な二次絵生成で十分事足りるため、PC持ってない人向けの選択肢として推奨。
• 777: PC持ってないところからスタートするならNAIちゃんやが良いよな。理由: ローカル環境構築（PC購入）より手軽で初心者向け。

Pony

• 798: エロチューンが出たのってponyは半年後（リアスと比較）。理由: エロ特化チューンのリリースが遅かった点を指摘（失速要因として）。

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• 692: nyalia Illustrious(Lora)を0.3くらい混ぜたらそれっぽい身体になる。理由: 身体表現の改善に有効。
• 775: とうとうリアスもお役御免か これからはZイメージの時代やな / »779: とはいえ結局は正式なエロモデルが出るか次第…… / »781: リアスがお役御免じゃないんだよな Zimageでリアスが来てくれって話。理由: Z-Imageの台頭で置き換えの可能性が高いが、エロモデル次第で継続使用（学習データ的に2次元で安泰）。
• 782: リアスがZに来ても有料なのがな 無料開放なんてやらないか。理由: 有料のため移行しにくい。
• 783: noob + z-image が来るまでは2次はさすがに学習データ的にリアスが安泰。理由: 二次元学習データが豊富で安定。
• 797: リアスくらいしか触らないからeasyreforgeでええか。理由: メイン使用モデルとしてシンプル運用に適す。
• 798: エロチューンが出たのってponyは半年後、リアスは1年後（初期SDXL比でZ-Imageは速攻対応）。理由: エロチューンリリースが遅かったが、Z-Imageより学習環境整備が早かった。
• 801: easyreforgeもVRAM12GBやとOOM出ること増えたから…リアス（言及省略だが文脈で）。理由: VRAM制限環境で使いやすいが限界。
• 805: 結局今年は「illustriousベースのエロを如何に活用して加工するか」に終始した一年。理由: エロ活用の基盤として長く使用。
• 838: illustrious系とか過去最長の覇権になりそうですらある。理由: 覇権級の長期人気（エロ対応で失速せず）。

Noobai (Noobai, noob)

• 783: noob + z-image が来るまでは2次はさすがに学習データ的にリアスが安泰。理由: 二次元でリアスに劣るが、Z-Imageとの組み合わせで期待。
• 803: Noobがデータセット受け渡し拒否説 / Noobデータセット使用するもエロ規制説 / アニメモデル完成もクローズドウェイト説。理由: 小さいモデルゆえ誰かがエロ対応可能と期待（データセット共有拒否や規制の懸念）。

FLUX

• 664: flux2に実在するモジュールの中からサイズ削減が期待できる行列だけ選んでる / »674: tensorの中身チェックしてレイヤー確認（圧縮試行）。理由: サイズ削減（圧縮）向きのモジュール構成。
• 707: Ovis-ImageのとこにThe code is built upon Ovis and FLUX. って書いてあるからovisとfluxのマージモデルかな。理由: Ovis-Imageのベースとして使用（マージ元）。
• 751: black-forest-labs/FLUX.2-dev/transformerフォルダの中身を圧縮してみた（クラッシュ）。理由: 圧縮で軽量化試行も互換性問題。

Wan

• 671: EasyWan22の作者の方？（修正依頼）。理由: 使いやすいワークフローだがLoRA消滅で躓き。
• 783: なによりwan用元動画として女性の実写モデルのバリエーションが広がるのが嬉しい。理由: Z-ImageのVAEがFlux用で動画生成（wan用元動画）のバリエーション拡大に寄与。
• 788: wan贔屓とかとzimageへの反応を見比べる限り（ユーザー層の好み比較）。理由: 特定のユーザー支持が高い。

Qwen

• 646: AIDC-AIというのはQwenやZ-Imageとも違うチームなのかな。理由: チーム違いの確認（別ラインか）。
• 667: キャプショニングのためにqwen3-vl-nsfw入れた / »678: qwen3-vl-nsfwやとエロワードもちゃんと出てくる？ / »686: 4Bのbf16より8Bの4bitの方がレベチ（qwen3-vl-nsfw）。理由: NSFWキャプション・エロワード生成に強く、量子化で精度・速度向上（VRAM8G環境で4B推奨）。
• 678: Z-imageやQIEなら中国語プロンプトの方がいい / qwen3なら入れてるけど。理由: 中国語プロンプトで正確性高く、エロワード出力。
• 681: »667を同じseedでPorn-director先生に中文で書いて貰った / 中文でプロンプト書いた方が正確に捉えてくれる。理由: 中文プロンプトで解釈精度向上。
• 694: Qwen Image Edit 2509用のかわいそうNSFW第2弾作ったよ（LoRA作成）。理由: NSFW画像生成（日本語プロンプトで背景・表情指定可能）、高ステップ学習で精度向上。
• 709: »694を作った感想 / 学習用データセットを用意するのが面倒 / NSFW対応VLM（Qwen系）を使って自然言語対応付け。理由: NSFW画像エディットに本格対応しにくいが、VLMでデータセット作成に有用。
• 740: QIEは2512になってしまうん？ / »742: Alibaba社内で揉めてるんじゃね？ QIE2511を先に出すか。理由: リリース順の混乱（社内優先順位）。
• 774: キャプションはQwen3_VL_8B_NSFW_Caption_v45で自然言語説明（ZIT LoRA学習）。理由: 自然言語キャプション生成で学習効率化。

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抽出された生成AIモデルに関する話題（除外モデル除く）

ログ全体から、除外指定のモデル（NovelAI/NAI, Pony, illustrious/イラストリアス/リアス/ill/IL, Noobai, FLUX, Wan, Qwen）を除いた生成AI「モデル」関連の話題を抽出。主にAlibaba関連の中国勢モデル（Z-Image系、Ovis系）が中心。除外外の言及のみを対象とし、モデル選好の理由（性能、用途、スペック適合性、エロ対応の有無、学習しやすさなど）が明記されているものを特に強調。話題はモデルごとに分類・要約。

Z-Image / Z-Image-Turbo / Zimage / ZIT / Z-Image Base / Z-Image Edit（主にAlibabaの画像生成モデル、Turbo/Base/Edit変種）

• 全体的な評価と選好理由:
  • 速さ・低VRAM対応（6GB VRAMロースペックPCで動く）・学習コストの低さ（D-DMD + DMDR + RLHFという新手法でトレーニングコスト著しく低下）が最大の強み。従来の重いモデル（SDXLなど）と比べて現実的で移行しやすく、「覇権モデル」候補。「これからはZイメージの時代」「エロ出れば覇権」との声多数。解釈力が高く、自然言語プロンプトに強い（日本語/中国語プロンプトで正確）。生成画像のクオリティはクラウド/重モデルに劣るが、LoRA/ファインチューンしやすさが魅力。
  • Turbo版: ノイズが少なく（FlowMatchEulerDiscreteSchedulerでNoise Free）、リアル系で有効。サンプルWFが優秀でプロンプトそのまま高品質。エロゲ画風LoRA学習テストで「素直に学習するが乳首/性器不足」（250枚画像、10000ステップで10時間@5070TI）。Base待ちで本格移行保留中。
  • Baseモデル: 未リリースで待ち望まれ中（「はよ出してくれ」「学習に月単位かかるか」）。Turboは「準備運動」でLoRA作成/再現性/プロンプト理解を試す位置づけ。ファインチューンにはBase必須。
  • Edit版: テキストレンダリング（edit）希望あり。
• 具体的な話題:
  • 646/647: AIDC-AIとZ-Imageは別チーム？コンパクトモデルでZ-Imageと差別化？
  • 649/662/670/676/731: Turboスケジューラ（Noise Free Z-Image with Flowmatch Euler）でノイズ減、Custom Nodeデフォルト値/Z-IMAGE-TURBO.md推奨値有効。サンプルWF優秀。
  • 654/742/745/754/762: Baseいつ出る？QIE2511/Z-Image Base/Editのリリース順で社内揉め？Base未リリース確認。
  • 656/658/659/673/737/759/760/761/765/766/779/784/801/807/808/831: テキスト描画特化（high-quality text rendering、ロゴ/ポスター/本表紙用）。日本語文字ガチャ強い（euler-simple-8step最適）が濁点乱れ。POV/cowgirl position難。欧米人顔バリエ多、日本人少。エロ規制で乳首/性器出にくくNSFW待ち。ピンクヘアーでアーニャ再現。
  • 738/744/751/795/807: Dfloat11圧縮版でbf16比お漏らし多、VRAM節約も安定性劣る。ローカル弱者切り捨て設計？高速化と色飛び/精度相性悪。
  • 774/800/804: Turbo LoRA学習現実的（Rank32/1e-4、Differential Guidance ON）。Base来ないとSDXL移行なし。
  • 815/835/843: エロ去勢妥当（国事情）だが第三者エロ版期待。新手法で将来エロ化可能。
  • 967相当（ログ末尾）: アニメチューンでもエロ去勢、石油王エロ版希望。

Ovis / Ovis-Image / Ovis-Image-7B / Ovis-U1-3B（Alibabaの画像生成モデル、テキスト特化？）

• 全体的な評価と選好理由:
  • テキスト描画特化（high-quality text rendering、ロゴ/漢字生成強い）が最大の売り。「ロゴ専用でピンポイント」「表紙お洒落ロゴ革命的」。コンパクト（7B/3B）でオールインワン。FLUXマージベース？だがエロ完全無理（乳首出ず）、方向性違いで解散気味。エロ擬音専用化希望も非現実的。
• 具体的な話題:
  • 656/658/659/663: ロゴ/テキスト用（Ovisでロゴ→Z/QIEマージ）。ポスター/本表紙/CM/薄本表紙向き。
  • 666: エロ擬音専用AI化希望（非現実）。
  • 670相当（672）: エロ無理、漢字OK/カタカナ無理。
  • 700/702/707: Ovis-Image-7Bはオールインワン？Ovis-U1-3Bが真のオールインワン。Ovis+FLUXマージ。

その他のマイナーモデル言及（抽出対象として言及度低いが関連）

• AIDC-AI (646): Qwen/Z-Imageと別チーム？コンパクトモデル。
• Lumina2 (751): Z-Image-Turboと同じFLOWベース（dfloat11対応で動作）。
• LTX-2 (741): リリース延期。
• Smoothmix (752): FLF2V WFで最終フレーム明るくなる問題（高速化影響？色飛び宿命）。

抽出まとめの洞察:

• 中国勢（Alibaba）の複数チーム並行開発が話題の中心（社内競争/蠱毒で量産強み）。Z-Image Turboがロースペック/低コストで即戦力として人気だが、エロ規制とBase未リリースがネック。Ovisはニッチ（テキスト/ロゴ）用途で補完。全体で「中国強すぎ、日本追いつけん」「エロ待ち」がキーワード。学習/生成の具体Tips（スケジューラ、圧縮、LoRA設定）多めで実践志向。