5chSummary

抽出結果: 指定モデルに関する話題

ログ全体から、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）に関する言及をすべて抽出。Noobai は直接「Noobai」と表記されていないが、「noobデータ」「NewBie（データセット）」として関連話題が多く、Noobaiの文脈（LoRA無しでキャラ生成可能かテスト）と判断して抽出。Pony と illustrious(イラストリアス, リアス,ill,IL) はログ内で一切言及なし。

各モデルの話題を投稿番号順にまとめ、選ばれている理由（明示的な利点・比較・推奨点） を太字で強調。

NovelAI (NAI)

• 398: childlike physiqueってNAI4.5でもめっちゃ効くな 今までloli, childでそれぞれの強調比率変えてちょうど良い幼児体型に調整してたけど、もうこれだけでええわって感じサンガツ
  • 理由: NAI4.5でchildlike physiqueプロンプトが幼児体型制御に非常に効果的（loli/childの組み合わせよりシンプルで調整不要）。

Noobai（noobデータ / NewBieデータセット関連）

• 239: 結局z-imageがnoobデータを学習してくれた夢のモデルは出てこないのだろうか
  • 理由: z-imageがnoobデータを学習した理想のモデルとして期待（夢のモデルとして言及）。
• 240: 公式noobチューン（Base公開後、数ヶ月でエロチューン来る予想）。
• 304: NewBieってデータセットは新しくなってるんか？ 例えばalmond eye (umamusume) とかeri (blue archive)をLoRA無しで出せるかとか
  • 理由: LoRA無しでumamusume/blue archiveキャラ生成可能かテスト（データセット更新確認）。
• 309: NewBieは説明見る限りだと XMLでのプロンプトで描き分けできるよ、従来のタガー方式と違って混ざらいよ が売りっぽいんだけど、Zimageが自然言語or適当フォーマットでちゃんと描き分けられちゃってるのでうーんという状況
  • 理由: XMLプロンプトで描き分け可能（タガー方式より混ざりにくい）が、ZimageTurboに劣る。
• 310: ZimageTurboにNewBieのサンプルにあるXMLをコピペしたらちゃんと描き分けられてるし ZimageTurboで1万ステップで試しに作った某エロゲ画風LoRAも割と素直にのる
  • 理由: ZimageTurboとの親和性高く、XML描き分け・LoRA乗りが良い。
• 335: >>304 体の大きさおかしいけど学習はしてると思う（NewBieデータセットの学習確認）。

FLUX

• 290: FLUX2はVRAM16GB、メイン128GBだとフルはダメそうな気がするけど使わないのでヨシ
  • 理由: VRAM16GB+メイン128GBでフル生成不可（スペック不足で使用せず）。

Wan（WAN2.2 / wan 2.5 / DaSiWa / SmoothMix / remixなどWan系動画モデル）

• 243: WAN2.2が出たときRAM最安値やったからな 速攻で買った人は多かったと思うで
  • 理由: RAM最安値時リリースで即購入多発（タイミングの良さ）。
• 290: 動画はモデルサイズが20GBほどのSmoothmixを使ってることもあって100GBはいかないけど フルHDの半分解像度生成→2倍アプスケのフルHD相当で70GBはちょいちょい超える
  • 理由: Smoothmix（20GBモデル）で動画生成時メインRAM70GB超え（RAM消費多めだが使用中）。
• 302: ModelをSmoothMixにしてNSFW(こっちはメタ無し) 顔が変わりにくいように思う
  • 理由: SmoothMixでNSFW生成時顔変化しにくく安定。
• 307: >>302 EndImage指定なしでここまで安定してるなら十分使えるやん ワイも試してみるか
  • 理由: EndImage無しで安定生成可能（実用性高評価）。
• 309: （ZimageTurboでNewBie XML対応確認、間接）。
• 319: wan 2.5のモデルが公開された場合、実用できるスペックはどのくらいなんだろね
  • 理由: 実用スペック議論（未公開のため予想）。
• 332: 完成後の出力はH264でええけど、編集にはWebPやなぁ フレーム単位で見た時の画質はWebPの方が良かったので。（SmoothMix WF文脈）
  • 理由: SmoothMix編集時WebP画質優位。
• 350: >>302 end image指定なしでここまで維持してくれるのはすごいな
  • 理由: SmoothMixでend image無しでもディティール維持優秀。
• 409: DaSiWaはアニメライクのwan2.2系として中々良さそうやね（アーリーアクセスじゃない最新ので確認） SmoothMixより３次元寄りになりにくくてよく動く
  • 理由: DaSiWa（wan2.2アニメライク）がSmoothMixより3次元寄りになりにくく動作安定。
• 430: >>409 まずはlora使わず試せって書いてるから smoothのアニメ版的なものか
  • 理由: DaSiWaをLoRA無しでsmoothアニメ版代替としてテスト推奨。
• 439: ワイはremixってモデル試してるな がっつりアニメ＆NSFWでファインチューンしたモデルでも現れない限りはどれもわずかな差かなと思ってるけど
  • 理由: remix（Wan系？）をアニメ/NSFWテスト中、ファインチューン待ち（微差で代替可）。

Qwen（Qwen-Image / QIE / Qwen3VL / QIなど）

• 289: 動画モデルでもQwen-Imageなどの画像モデルでもGGUFなど量子化で省サイズ化されたモデルを使えば64GBでも動くよ
  • 理由: GGUF量子化でRAM64GBでも動作可能（解像度/フレーム抑えで低スペック対応）。
• 290: 実運用で今のところ一番メインメモリに来るのはQIEのBF16(40GBモデル)、16GBVRAMでメインメリ100GB近くいく
  • 理由: QIE BF16（40GB）がRAM消費最大（編集目的で高精度ロード必須）。
• 292: >>290 Nunchaku版のQIEは使ったことある？ 精度的にどのくらい違いあるのか気になるわ
  • 理由: Nunchaku版QIEの精度比較興味（バリエーション探求）。
• 384: civitaiにhuihui-qwen3-4b-abliterated-v2という検閲解除版のTEがあったけど 全裸でもパンツ履く率が高くてちょっと微妙な感じ
  • 理由: 検閲解除版Qwen3-4bだがエロ（全裸）生成微妙（パンツ履きやすい）。
• 385: ZITのポテンシャル見極める為のテストが終わらないｗ Qwen3VLにピンタレストから適当な画像入れてプロンプト例色々
  • 理由: Qwen3VLで画像キャプション生成テスト（指示でキャプション変化、シャボン吹き口など詳細再現）。
• 386: NSFW版のQwen3VL入れたけどハードコアなポルノからキャプション作らせてもQIEでもZITでも生成無理やから意味が無かった エロが強いSDXLモデルにTaggerやFlorence 2.0のプロンプト使う方が遥かにマシ
  • 理由: NSFW版Qwen3VLキャプションが流暢すぎて生成不可（SDXL+Tagger/Florence2.0の方がマシ）。
• 395: QIやQIEに関してはLoRA使えばある程度エロ出せるから学習だけでなく生成でも使える
  • 理由: QI/QIEはLoRA併用でエロ生成可能（学習/生成両用）、zimageはエロ未対応。
• 424: ZITで女児テスト... Q8モデル+Q8TE（Qwen系量子化テスト文脈）。

全体傾向: Qwen系とWan系（SmoothMix/DaSiWa）が動画/編集/NSFWで頻出（低スペック対応・安定性・量子化利点）。NAI/Noobaiはプロンプト制御（体型/キャラ描き分け）で言及。FLUXはスペック不足で敬遠。エロ/低VRAM/高速化が選定理由の共通点。

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抽出された生成AIモデル関連話題（除外モデル除く）

ログから生成AIの「モデル」に関する言及を抽出。主に画像/動画生成モデルに焦点を当て、除外リスト（NovelAI, Pony, illustrious, Noobai, FLUX, Wan, Qwen）のモデル・ツールは完全に除外。データセット（NewBieなど）はモデルとして扱わず関連記述のみ。量子化手法（fp8, Q8, bf16など）はモデル固有の文脈で抽出。選ばれている理由や評価点は太字で強調。

z-image / Z-image / ZIT / Z-image-Turbo / ZimageTurbo

• 239: 「結局z-imageがnoobデータを学習してくれた夢のモデルは出てこないのだろうか」 → noobデータ学習版への期待。
• 240: TurboでLoRA学習が素直、SDXLの学習時間2倍ぐらいで収まる（高速学習が魅力）。
• 310: ZimageTurboでNewBieのXMLプロンプト描き分け可能、自然言語/適当フォーマットでも描き分けられ、1万ステップでエロゲ画風LoRAが素直にのる（描き分け・LoRA相性良好）。
• 360: zimageのfp8/Q8/bf16比較（4080s, 1024x1024, 8steps）。Q8(Q8TE): bf16とほぼ同等画質・15%高速・VRAM16GB安定（オヌヌメ）、fp8は速度重視だが画質劣化目立つ。
• 373: ZITで女児テスト、女児安定出力・年齢制御効く・seed違いで変化適度（ロリ/幼児描写強い）。
• 382: fp8(Kijai版)比較追加、Kijai版fp8は速度/画質中間・VRAM16GB収まる。
• 385: ZITポテンシャルテスト（Qwen3VLキャプション使用）、シャボン吹き口など細部再現。
• 387: DrawThingsもZ-Image対応予定で楽しみ。
• 395: zimageは予行演習期間、エロLoRAで性器描写イマイチだがNSFWフィルター導入でbase公開後期待。
• 399: Z-imageにLVM-NSFWフィルター導入、baseモデル来てもエロ未知数だが期待。
• 407: Z-image-Turboでステップすっ飛ばしで構図多様性確保（SDXLライクなファジーさ好む人に）。
• 424: ZIT高速安定生成設定（Q8+Q8TE, 6steps, ~7.8秒/1024x1024）、bf16切り替え時変化わずか。
• 427: duongveがZ-imageに注力、トレーニング完了で2日以内公開期待、NSFW方面強い。

SDXL / SD1.5

• 240: TurboのLoRA学習がSDXL比2倍時間で収まる（SDXL基準で高速）。
• 291: SD1.5のモデル/LoRA消去検討（陳腐化）。

SmoothMix

• 290: 動画生成で使用、フルHD半分解像度生成→2倍アプスケでメイン70GB超（高負荷）。
• 302: ModelをSmoothMix+NSFW(メタ無し)に置き換え、顔変わりにくい・EndImage指定なしで安定。
• 307: EndImageなしで安定なら十分使える。
• 350: EndImageなしで維持良好・最後ディティール消えても充分。

DaSiWa

• 409: アニメライクのwan2.2系として中々良さ、SmoothMixより3次元寄りになりにくくよく動く（アニメ特化・安定性）。
• 430: LoRAなし試用推奨、smoothのアニメ版的。
• 438: DaSiWa公式WFでモデル読み込み不可（トラブル報告）。

その他のモデル

• NewBie（データセット扱い）:
  • 304: NewBieデータセット更新？ LoRAなしでalmond eye/eri出力可否。
  • 309-310: XMLプロンプトで描き分け売りだがZimageTurboで自然言語/コピペでも可能（Zimage優位）。
• NetaYume Lumina:
  • 427: duongveがZ-image注力でトレーニング完了、2日以内公開・ガチNSFW期待（前作NSFW期待外れからのシフト）。
• remix:
  • 439: アニメ＆NSFWファインチューン試用、差微妙だが現れない限り僅差。
• LongCat-Image:
  • 416: AIニュースで結構いい（試用推奨、VRAM不足で未確認）。

全体傾向・量子化関連（モデル横断）

• 250-257,262: LLM量子化（Q4_K_M推奨、iQ4新形式優位？、ファイルサイズ大=賢い、日本語性能低下注意）。画像/動画では見た目差出る。
• 360/382/384/424: z-image/SmoothMix等でQ8/bf16/fp8量子化がVRAM/速度最適化に有効（16GB安定推奨）。

これらは主に高速生成・エロ/NSFW対応・VRAM効率・アニメ/ロリ描写の文脈で話題。z-image系が最多でBase公開/エロチューン期待大。