5chSummary

NovelAI (NAI)

• ログ内で言及なし。

Pony

• 798: 「»781 うおおおおおz-イラストリアス　z-ポニーはよ！！！！」
  • Z-Imageの派生として「z-ポニー」を期待する文脈。理由: 明示なし（Z-Imageベースのアニメ強化版として待ち望む空気）。

illustrious (イラストリアス, リアス, ill, IL)

• 667: 「学習されてないならLoRAでやるよりキャラが内蔵されてるリアスやNoob系が強いと思うんだよな」
  • 選ばれている理由: キャラが内蔵されているためLoRA不要で強い。
• 673: 「リアスのlora作り程度の敷居なら散々ローカルに溜まっとう過去画像で学習させれば自作出来そうなきがする」
  • LoRA作成の敷居が低く、自作しやすい。
• 675: 「ZIで背景込みで作ってSAM3でpersonマスクを作り改めてILのi2iもしくはanytest4で人物生成」
  • i2i（image-to-image）用途で使用。ワークフローで人物生成に活用。
• 688: 「Klein4bのエロチューンで軽く構図を出してリアスでリファインするみたいなのはわりとありかもしれない？」
  • 選ばれている理由: Flux Kleinの出力のリファイン（洗練）に適する。
• 711: 「リアスで対応解像度が1216x832までのモデルでも普通に1024x1536の解像度で崩れずに生成出来てしまったんやな」
  • 選ばれている理由: 公式対応解像度を超える高解像度（1024x1536）で崩れずに生成可能。
• 712: 「リアス・・・アリス」
  • アリス関連の文脈で言及（アリスモデルとの関連？）。
• 798: 「z-イラストリアス」
  • Z-Imageの派生「z-イラストリアス」を期待。
• 807: 「リアスやnoobみたいなのが来るまでフラットな目で見てる」
  • リアスをnoobと並ぶ強力モデルとして位置づけ、待ちの対象。

Noobai (Noobai, noob, Noob系)

• 667: 「noobに学習したデータセットよこせやって話はZIBだっけ？それで学習されてたら二次系で覇権取りそう 学習されてないならLoRAでやるよりキャラが内蔵されてるリアスやNoob系が強いと思うんだよな」
  • 選ばれている理由: キャラが内蔵されているためLoRA不要で強い。二次系で覇権候補。
• 672: 「»667 ほんならワイらで学習するわって断っとった なのでそれ知っとるやつはBaseが公開されようが相変わらず待ちの空気なんや」
  • noobのデータセット公開交渉の文脈で、Base公開後も待ちの対象。
• 784: 「»781 これ見ると絵柄は寄ってるけど品質は下がってんな けどnoobのデータセットは含まれてそうかな」
  • データセットの有無を推測。LoRA作成の魅力あり。
• 789: 「»784 これは多分実写用に強化学習してないからその分アニメ絵にも対応できる多様性を持ってるって意味で、別にNoobのデータセットはないと思う」
  • Noobデータセットなしと推測。
• 807: 「リアスやnoobみたいなのが来るまでフラットな目で見てる」
  • リアスと並ぶ強力モデルとして位置づけ、待ちの対象。

FLUX (Flux, Flux.2 klein など)

• 677: 「LoRAで実用レベルになるならQwenとかFluxでもどうにかなってないかとボブは訝しんだ」
  • LoRA実用性を疑問視。
• 679: 「»677 そいつらは重すぎるってのもあるんやないか」
  • 選ばれている理由（否定的）: 重すぎるため不向き。
• 685: 「»677 Zはそいつらより遥かに軽いんよ」
  • 選ばれている理由（比較）: Z-Imageより遥かに重い。
• 687: 「Qwen ImageにもFlux.2 kleinにも画風とかのLoRA自体はあるんよな Flux.2 kleinに関してはLora学習にかかるVRAMは9Bでも10GBくらいってkohyaニキが言ってた気するで だからZimageと比べて重すぎるってことはないと思う」
  • LoRAあり、VRAM10GB程度で学習可能。Z-Imageと重さ比較で互角。
• 688: 「Klein4bのエロチューンで軽く構図を出してリアスでリファイン」
  • エロチューン（NSFW学習）で構図生成に使用。リアスと組み合わせ提案。

Wan (Wan2.2, wan22, wan2.1 など)

• 689: 「そういえばオーイエスみたいな顔をさせるwanのorgasmLoraあるけど今思うとあれマイナスで適用したらブチギレモデルの表情変化を緩和できそう」
  • orgasm LoRAあり。他モデルとの組み合わせ提案。
• 699: 「wan2.2で記憶が止まってる、今のトレンドは何や？」
  • Wan2.2が過去の定番トレンド。
• 701: 「wan2.2や!」
• 703: 「»699 Wan2.2で作った動画にLTX-2で声と効果音を付けるのがトレンドや」
  • 選ばれている理由: 動画生成のトレンド（LTX-2と組み合わせ）。
• 791: 「RAMならwan2.1の時に増設したから80GBあるわ」
  • Wan2.1使用時のRAM増設経験。
• 795: 「- 顔は素材をWan22に突っ込んで指示して動かして、そこから目パチ口パク表情量産」
  • 選ばれている理由: 顔素材を動かして表情（目パチ口パク）量産に適する。LoRA学習の素材生成に活用。

Qwen (Qwen Image, Qwen-Image-Edit, QIE, qwen_3_8b/3_4b など)

• 677: 「LoRAで実用レベルになるならQwenとかFluxでもどうにかなってないかとボブは訝しんだ」
• 679: 「»677 そいつらは重すぎるってのもあるんやないか」
  • 選ばれている理由（否定的）: 重すぎる。
• 681: 「QIEは重いけどQwenはそこまでではないしなあ っぱdanbooruとNSFWが標準でやれんとね」
  • 選ばれている理由: Danbooru/NSFW標準対応。QIEより軽い。
• 685: 「»677 Zはそいつらより遥かに軽いんよ」
  • 選ばれている理由（比較）: Z-Imageより遥かに重い。
• 687: 「Qwen ImageにもFlux.2 kleinにも画風とかのLoRA自体はあるんよな」
  • LoRAあり。
• 779: 「Qwen Image Edit用のAnimeNSFW3と同じデータセット… Qwen Image Editと違ってKlein4Bの画像編集はいまいち」
  • Image Edit用途で比較。NSFWデータセット学習実績。
• 787: 「革ジャンがVRAMケチってるのって技術的な問題もありそう 安全性を考慮して使えるのが16GBぐらいが限界なんじゃないか 16を超えると消費電力が電子レンジ並みにあがってく」
  • 選ばれている理由（否定的）: VRAM/Z-Imageと同等かそれ以上のハードル（電力・VRAM）。
• 797: 「qwen_3_8bやとTE事前キャッシュ作りの時にVRAM12GBをちょっと越えてしまう(–fp8_text_encoder –batch_size 1)けどz-imageはqwen_3_4bやから12GBで足りそうやな」
  • 選ばれている理由（比較）: Qwen3_8BはVRAM12GB超え、Z-Image（Qwen3_4Bベース）は12GBで足りる。

全体の傾向: これらのモデルは主にアニメ/二次元生成、NSFW/LoRA学習、軽量性・解像度・キャラ内蔵の観点で比較議論。Z-Image（非指定）が中心で、これらを補完/代替/比較対象として言及。リアス/Noobはキャラ内蔵で人気、Wan/Flux/Qwenは重さやLoRA適性で賛否。

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抽出された生成AIモデルに関する話題（除外モデルを除く）

ログ全体から、除外リストに該当しない生成AIモデル（主に画像/動画生成モデル）に関する言及を抽出。話題の文脈、選ばれている理由（利点・欠点含む）を中心にまとめ。各モデルの登場頻度が高いものを優先し、関連レス番号を記載。主な焦点はZ-Image系（Z-Image, ZIT, ZIB, ZIE, Z-Image-Turboなど）で、スレの中心話題。VRAM効率の良さやLoRA学習しやすさ、自家製チューニングの期待が選好理由として繰り返し挙がる。

1. Z-Image系（Z-Image, ZIT/Z-Image-Turbo, ZIB/Z-Image-Base, ZIE, Z-Image-Omniなど）

• 全体話題の中心（651,653,657,659,663-666,675,681,685,686?,774,781,784,785,788,789,790,797,801,803など多数）:
  • ComfyUI 0.11.0で新ノード追加（Z-Image: Text to Image, z_image_bf16.safetensors）。ZITからBase（ZIB）公開待ちの熱狂（soon/tomorrowカウントダウン煽り多数: 676-699,728-745など）。アニメ/二次元対応強化期待、多様性重視で赤ちゃん（一般ユーザー）向け。背景込み生成+SAM3マスク+他ツール連携推奨（675）。LoRA不要ケース増えそう（663）。キャラクターLoRA必要だがキャラ出にくい欠点指摘（664）。
  • 選ばれている理由: | 利点 | 欠点/懸念 | |——|————| | - VRAM軽め（12GBでLoRA学習可能? bf16でモデル12GB+学習2-3GB、RAMオフロード可: 785-789,797）。Qwen3_4Bベースで効率的（797）。
    - 自家製LoRA/FT（ファインチューン）しやすい（開発/学習用Base待ち: 666,680,757,765,780）。16GB VRAMでTurbo同等LoRA作成可（757,778）。
    - 多様性高くアニメ強化（赤ちゃん/画風LoRA待ち: 665,781）。エロ/NSFWチューン前提（780）。
    - 生成性能高（ZIT単体>Base? 774）。中国製オープンソース期待（646）。 | - Base公開遅れ（soon連呼、Z-Image-Turbo実写寄りFTでアニメ品質低下? 774,784,801）。
    - LoRA学習VRAM厳しめ懸念（batch1で16GB必要? 786）。キャラ内蔵なしでLoRA必須（667,672）。 |
  • 公開期待高く「Z-Day」煽り（745）。エンドユーザー/学習勢両方待ち（775,780）。zit学習解像度992x992で12GB通る（790）。

2. ブチギレ（exitium?）

• 話題（647,649,652,668,674,689,742）:
  • 説明文で「ブチギレ」表記（652）。smoothMixV2+高速化LoRAで変色回避用に使用（649）。唇おばけ多発でゲームエンド非達（674）。表情変化緩和にwan LoRA逆適用提案（689）。
  • 選ばれている理由: Enhanced互換でプロンプト順守/動き良いが、唇欠陥目立つ（欠点中心）。

3. smoothMix（V1/V2）

• 話題（648,649,658）:
  • V2+SVI2.0Proで15秒超変色（648）。V1無問題、V2色味異常（動き良い欠点）。flf2vループで動き無くなる（658）。
  • 選ばれている理由: 動き良いがV2変色欠陥でV1+他LoRA（ブチギレHigh+DaSiWaLow）代替（欠点回避優先）。

4. SVI（SVI2.0Pro, Enhanced）

• 話題（648,650,658）:
  • smoothMixV2相性悪（648）。Enhancedで目形変化/プロンプト順守良い、長時間目閉じ回避で顔維持（650）。enhance+DaSiWa継続使用（658）。
  • 選ばれている理由: プロンプト忠実/動き有りで選好。顔維持工夫必要。

5. LTX-2（ltx-2）

• 話題（660,662,686,703,705）:
  • i2v LoRA良（660）。初期フレームキャラ保持向上、リップシンク/音劣化（686）。プロンプト空比較不誠実指摘（662）。Wan動画に声/効果音付与トレンド（703）。声質コピー? アニメ声違和感（705）。
  • 選ばれている理由: キャラ保持/動画強化良。リップ劣化欠点。

6. DaSiWa

• 話題（649,650,658,675?）:
  • smoothMixV2変色回避用（649）。enhance+dasiwa継続（658）。
  • 選ばれている理由: 変色対策/顔維持補助。

7. その他マイナー/周辺モデル

• grok（690,691）: 10秒生成来るがモデレ過多で駄目（選好低）。
• HeartMula Music Generator（734,739,766）: 音楽生成ツール連携提案。タグ並べdanbooru語必須、沼深い（766）。更新1年前（739）。
• アリスシリーズ（706-709,712-715）: お世話になった表紙生成（706）。リアス/メルヘン関連? ジジイチェッカー（715）。スレオリキャラ?（713）。
• ZARTH（795）: LoRA学習題材（ミリカ1枚絵から表情/構図生成）。生成素材品質不安定だが1枚絵LoRA可能。

全体傾向: Z-Image系が99%の話題を占め、軽量/LoRA親和性で「覇権」期待（645?）。VRAM12-16GBユーザー向け実用性が高評価。他モデルは補助/欠点回避用。学習勢のBase待ちが顕著（エロ/アニメチューン前提）。