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生成AIモデルに関するレポート

流行モデル推測（テキスト全体からの傾向）

テキストは複数のログ抽出結果からなり、主に画像/動画生成AI（特にエロ/NSFW特化）のコミュニティ議論を反映。最も流行しているモデル群は「Wan系（Wan2.2, SmoothMix, DaSiWa, EasyWan22など）」で、動画生成のエロ特化（顔・キャラ一貫性、乳揺れ、中出し自然さ、ピストン運動、破綻耐性）で圧倒的に頻出・高評価。次点で「Z-image / ZIT系」（LoRA親和性高、テキストエンコーダ賢さ、低スペック後継候補、エロ期待）と「Qwen系（QIE, Qwen-Image, Qwen3VLなど）」（量子化（Q8/GGUF）による低RAM/VRAM対応、砂嵐回避、エロLoRA併用）がホット。NovelAI (NAI)は信頼性で根強いがサービス障害で影薄く、Noobai/NewBieはデータセット/エロチューン期待で注目。Pony/illustrious/FLUXはほぼ過去/停滞扱いか少数。全体傾向として、エロ生成・低スペック実用性・量子化最適化・動画対応が選定基準で、ComfyUI/WF互換性が鍵。

指定モデルごとの詳細（言及内容・選定理由）

以下に指定モデル（NovelAI (NAI), Pony, illustrious, Noobai, FLUX, Wan, Qwen）の言及を統合まとめ。選定理由は明示的なものを太字で強調。関連性の低い間接言及は除外。

NovelAI (NAI) / NAIちゃん

• 主な言及箇所: 91, 180, 183, 190, 221, 398, 599, 755-768, 774, 848。
• 内容概要: 画像生成の無規制実績評価（180）。テキスト生成（GLM4.6）対応（183）。ローカルLLM比で「お漏らし」（エロ漏れ）が魅力（190）。絵柄独自性指摘（221）。childlike physiqueプロンプトが幼児体型制御に効果的（398）。SMEAサンプラー発見（599）。サービス障害多発・仕様変更（ポーションキャッシュ）・V5 Curated期待（755-774, 848）。高速化規約変更（848）。
• 選定理由:
  • 画像生成で完全無規制を長く維持し信頼性が高い（180）。
  • エロコンテンツの漏れ出しが魅力（190）。
  • childlike physiqueプロンプトが幼児体型制御に非常に効果的（loli/child比でシンプル）（398）。
  • 高速化規約変更で期待（848）。
• 評価: 古参ファン多めだが、最新モデル追従組とのスペック温度差指摘（91）。サービス不安定で影薄。

Pony

• 主な言及箇所: なし（一部「Pony v6」過去例としてネガティブ: 975）。
• 内容概要: 一切なし、またはLLM知識不足例として「過去のもの」（975）。
• 選定理由: なし（ネガティブ寄り）。

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• 主な言及箇所: 91。
• 内容概要: 最新モデル追従組との対比で「時間が止まってる」（91）。
• 選定理由: スペック要件低く高スペック不要のため、古参ユーザーが満足して停滞（91）。
• 評価: 古いモデルとして揶揄。

Noobai / NewBie / newbie / Newbie-image

• 主な言及箇所: 21, 22, 43, 59, 62, 64, 70, 72, 124, 126, 211, 214, 239, 304, 309-310, 335, 833。
• 内容概要: 登場歓迎（21）。XMLプロンプト対応（22）。カスタムComfyUI必須・本家対応進む（43, 124）。Luminaトレーニング版認識（62）。次期候補（64）。商用NG（70）。テキストエンコーダ賢さ・LoRA期待も目の死に不安（72）。NSFW学習（214）。z-imageとのnoobデータ学習期待（239）。LoRA無しキャラ生成テスト（304）。ComfyUI v0.4.0対応（833）。
• 選定理由:
  • XMLプロンプト対応が特徴（タガー方式より混ざりにくい）（22, 309）。
  • noobaiチームによるLuminaトレーニング版として認識、エロチューン期待（62）。
  • 次期候補モデルとして期待（64）。
  • テキストエンコーダ賢くプロンプト追従・背景生成改善の可能性（Lumina弱点克服）（72）。
  • ComfyUI本家対応進み使いやすくなる、NSFW学習で期待（124, 214）。
  • z-imageがnoobデータを学習した理想のモデルとして夢想（239）。
• 評価: 不安定（ガビガビ出力）もエロ/LoRAで注目。データセットとしてZ-image優位。

FLUX

• 主な言及箇所: 23, 290。
• 内容概要: VAE流行（23）。VRAM16GB+メイン128GBでフル不可（290）。
• 選定理由: VAE（画像品質向上）が人気で流行中（23）。
• 評価: スペック不足で敬遠。

Wan (主にWan2.2, SmoothMix, DaSiWa, EasyWan22など動画派生)

• 主な言及箇所: 101, 117, 243, 290, 302, 307, 319, 332, 350, 409, 430, 439, 488, 510, 522, 523, 716, 732, 751, 787, 810, 885, 889, 900, 921, 922, 936, 939, 940, 942, 945, 951, 953, 956, 958, 969, 971, 972, 977, 978, 982, 983。
• 内容概要: じっくり二次加工向き（101）。生成難相談（117）。RAM最安値タイミング購入（243）。SmoothMixで顔安定・NSFW（302, 307, 350）。DaSiWaアニメライク（409, 430）。wan2.2一貫性高・乳揺れ満足（488）。動画入門推奨（522）。fp16不在不満（523）。high/low構造（956, 969, 971, 977）。3段サンプラーでモーション強化（972, 978, 983）。Q8低スペ優位（958）。EasyWan後処理優秀（939, 940, 942, 951）。
• 選定理由:
  • じっくり練り/二次加工向き（SDXLのお手軽エロ対比）（101）。
  • RAM最安値リリースで即購入多発（243）。
  • SmoothMixでNSFW時顔変化しにくくEndImage無し安定（302, 307, 350）。
  • DaSiWa: Wan2.2比でイラスト絵柄・顔崩れにくくプロンプト通り、3次元寄りになりにくく動作安定、中出しLoRA破綻なし（409, 751, 787）。
  • 動画生成のメジャー/エロ最適（smooth mix推奨）（921, 922）。
  • EasyWan22: 日本語解説・そのまま使用最高、後処理優秀、モザイク処理特化（939, 940, 942, 951）。
  • high/low分担（layout/motion→details）で効率的、3段サンプラーで大胆モーション・カメラワーク（956, 969, 971, 972, 977, 978, 983）。
  • Q8量子化: 低スペックで品質・互換性優位（958）。
• 評価: 動画エロの定番。欠点（速度、ピストン弱、雑合成悪い）もWF/量子化でカバー。

Qwen (Qwen-Image, QIE, Qwen3VL, Qwen3-235Bなど)

• 主な言及箇所: 101, 152, 153, 157, 158, 178, 289, 290, 292, 384, 385, 386, 395, 424, 644, 645, 648, 651, 655, 664, 666, 668, 675, 678, 679, 683, 684, 689, 699, 854。
• 内容概要: じっくり加工向き（101）。エロ小説/チャット（152, 153）。MoE量子化低メモリ（157, 158）。画像クセ（178）。GGUF低スペ（289）。BF16高RAM（290）。検閲解除微妙（384）。NSFWキャプション流暢すぎ生成不可（386）。砂嵐トラブル多（644-689）。Q8精度中間（666）。
• 選定理由:
  • じっくり練り/二次加工向き（101）。
  • エロ小説生成/事務的エッチ実用、MoE量子化でメモリ128GB高速（9T/sストレスフリー）（152, 153, 157, 158）。
  • GGUF量子化でRAM64GB動作可能（289）。
  • QI/QIE: LoRA併用でエロ生成（学習/生成両用）（395）。
  • Q8: fp8比RAM負担低・処理軽め・精度fp8/fp16中間、低RAMメリット大（666）。
  • 汎用型（テキストレンダリング特化と非競合）（854）。
• 評価: トラブル（砂嵐、sageattention相性悪い）解決策（bf16/Q8、–fastオフ）で実用。エロLoRA期待。

全体傾向と示唆

ログはエロ/NSFW・動画生成中心で、低スペック（VRAM16GB/RAM64-128GB）対応、量子化（Q8/GGUF/fp8）、LoRA親和性、WF互換（ComfyUI）が選定の核心。Wan/Z-imageが革新性で流行、NAI/Qwenは信頼/汎用で安定。商用NGや規制不安定が課題。最新トレンド追従がコミュニティの温度差を生む。