5chSummary

抽出結果: 指定モデルに関する話題

ログ全体をスキャンし、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。NovelAI (NAI), Pony, Noobai, FLUX については一切の言及なし。以下に該当モデル（illustrious, Wan, Qwen）の話題を投稿番号順にまとめ、特に選ばれている理由や評価点を強調して記述。

illustrious (イラストリアス/リアス/ill/IL)

• 58: 「前に最近のリアスモデルは解像度1536で学習してるって聞いたけど本当なんか？ 久しぶりによく使うマージモデルの最新verにしたらやたら顔や細部が崩れるんやけど逆に解像度減らして学習してない？」
  → 最近のリアスモデルが1536解像度で学習している噂を検証。最新verのマージモデルで顔・細部崩れが発生し、品質低下を指摘。
• 60: 「リアス公式サイト見てみたら3.6までバージョンいってるんだな しかし今更SDXLモデルを従量課金で使うのかというと…」
  → リアス公式のバージョン3.6（SDXLベース）を確認。選ばれていない理由: 従量課金制のため今更感があり、使用を躊躇。
• 62: 「911のように『最新が最善』とは限らない ワイは1536で学習しているモデルは良くなかったから使ってないな、未だにwai14や」
  → 1536学習リアスモデルを「良くなかった」と評価。選ばれていない理由: 品質が悪く、旧ver（wai14）を継続使用。
• 71-72: 「1536学習しました！っつって表面だけの学習だったら悪影響しかない」「1536px基準だけで学習するだけは間違いだろう 1024px基準と1536px基準の二つの解像度が用意できてないと上手く学習はできん」
  → リアス系の1536学習モデルを批判。選ばれていない理由: 学習方法が不十分（表面だけ、解像度基準不足）で悪影響大。
• 224: 「リアスの時みたいに正式版出ても空気になりそう」
  → リアス正式版の過去を例に、期待薄を指摘。

全体傾向: リアスモデルは高解像度（1536）学習の噂が多いが、最新verで崩れやすく品質不安定。旧ver（wai14など）を好む声あり。選好理由なし、むしろ避ける傾向。

Wan (主にWan2.2)

• 51: 「»50 ローカルcomfyUIでWan2.2で5秒動画やってる」
  → ComfyUIローカルでWan2.2を使用中（動画生成）。
• 55: 「»51 それならプロンプトがおかしいんじゃね ちゃんと乳出すしふざけた表情でバカ笑いもしないで あと純正のwan2.2はかなり制御が難しいしそもそもnsfw対応してないからマージモデル使うんやで」
  → Wan2.2純正を評価。選ばれている理由: 乳房描写可能。ただし欠点: 制御難、NSFW非対応のためマージモデル推奨。
• 116: 「ComfyUIはAnimaかZimageの公式テンプレで入れ SDXLやWan2.2に比べてできることがまだ少ない」
  → Wan2.2をComfyUIの代替として言及（Anima/Zimageより機能多め？の文脈）。

全体傾向: Wan2.2は動画生成やNSFW描写で使用されるが、制御難・NSFW非対応が課題。マージで補うのが一般的。

Qwen (Qwen2.2, Qwen3系含む)

• 102: 「ComfyUI 0.15.1でQwenやQwen Image Editが激遅になる報告がComfyUIスレに来てる」
  → ComfyUI 0.15.1でQwen/Qwen Image Editが極端に遅くなる不具合報告。
• 201-202: 「UI Preset anima Checkpoint animayume VAE / Text Encoder qwen_3_06b_base.safetensors qwen_image_vae.safetensors と設定したら普通は動くはずやが何度生成しても真っ黒画像しか出ないんや」
  → Anima生成でQwen系（qwen_3_06b_base.safetensors, qwen_image_vae.safetensors）をVAE/Text Encoderとして使用。選ばれている理由: Anima UI Presetで推奨設定の一部。問題: 真っ黒画像発生（Schedule Typeミスで解決）。
• 215: 「Qwen3-VL-8B-NSFW-Caption-V4.5使用」
  → Irodori-TTSフォークでキャプションLLMとして使用。選ばれている理由: 画像生成キャプションに適したNSFW対応モデル。
• 217: 「Qwen3.5の軽量版みたいのでたらしいけどなんか入れといた方がええんかな」
  → Qwen3.5軽量版の新登場を話題。導入検討中。
• 219: 「Qwen3.5 9Bにさせたら大分thinking寄りのモデルでエラい目にあった」
  → TTS学習の絵文字付与でQwen3.5 9B使用。欠点: thinking過多で不安定。
• 221-222: 「感情キャプションは済んでるから軽量モデルでも割と行ける」「Qwen3.5も新しいし9Bが思いのほか賢いとLLM部であった…思考垂れ流して使えん」
  → Qwen3.5を感情推定/キャプションで使用。選ばれている理由: 軽量版で感情タイプテキスト化に有効。欠点: 9B版は思考過多で非推奨（instructモデル推奨）。

全体傾向: Qwen系はキャプション/VAE/Text Encoder/TTSで多用。NSFW対応（VL-8B-NSFW）や軽量さが選好理由だが、ComfyUI互換性悪化・不安定（thinking過多）指摘あり。新バージョン（3.5軽量/9B）導入検討中。

まとめ

• 総言及数: illustrious (約10), Wan (3), Qwen (7)。
• 選好パターン: illustriousは品質不安定で避けられがち。Wan2.2は動画/NSFW実用性で使われるがマージ必須。Qwenはキャプション/VAEで便利だが互換・安定性課題。
• 抽出外（Anima, Irodoriなど）は無視。完全網羅。

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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）

ログから除外モデル（NovelAI, Pony, illustrious/リアス/ill/IL, Noobai, FLUX, Wan, Qwen）を除いた生成AI「モデル」に関する話題を抽出。主に画像生成/TTS/セグメンテーション関連の言及に絞り、モデル名・文脈・選定理由（特に理由が明記されている場合）を記載。マイナー/一過性のものは省略。

1. Irodori (主にTTSモデル)

• 33: Irodoriはspeaker tagなどで声優/キャラ別ファインチューニング可能。作者がやってないのは炎上リスクが理由か。
  • 選定理由: 特に問題なくファインチューニング可能で柔軟性が高いが、炎上リスク回避で未実装。
• 45: Irodoriで咳音（けほっけほっ）が生成できて楽しい。
• 187: Aratako/Irodori-TTSのフォーク作成。LM Studio連携で絵文字キャプション可能、マージ機能追加中。
  • 選定理由: オールインワン（音声切り出し/テキスト書き出し）で便利。感情推定から絵文字自動付与など拡張性が高い。
• 194, 203: Irodori-TTS学習話。ステップ数調整で過学習回避、train_v1.yamlでEarly Stopping推奨。ログ分析にAI活用。
  • 選定理由: 300ステップでテキスト通りに生成しやすく、3000ステップだと過学習。loss監視で失敗検知可能。
• 207, 219: SVB2ツールとの比較、Kolboldcpp連携で絵文字付与/早期終了機能が有効。
  • 選定理由: 軽量モデル対応、感情タイプテキスト化でキャプション精度高く、4000ステップで飽和検知。

2. anima (画像生成モデル、SDXLベース?)

• 57: animaをi2iモデルとして使えるか？ edit2511との比較。
• 59: animaに画像をプロンプト扱いする能力なし。
• 107: Animaがリアス並にLoRA作れたりエロ対応したらComfyUI覚える価値あり。
  • 選定理由: EasyWanの特殊WFを超えるシンプルさ（公式WFはノード9個）。SDXL/Wan2.2より機能少なく敷居低い。
• 112: Anima公式WFはノード9個で簡単。EasyWanは特大WFで参考にしない方が良い。
  • 選定理由: ComfyUI初心者向けに最適（他WFよりシンプル）。
• 118: AnimaをForgeNeoで使う検討（LoRA管理がComfyUIより楽）。
• 130: animaのLoRA学習で自然言語キャプションが良いか？
• 200-202, 206: ForgeNeoでanimaテスト。UI Preset「anima」、Checkpoint「animayume」、VAE/Text Encoder指定で生成。Schedule Type「Automatic」で真っ暗回避。
  • 選定理由: モデル/VAE/TEを正しく選べば生成可能。高速化オプション（Torch Compile）導入で効率化。

3. wai12 / wai14 (マージモデル、リアス系列?)

• 62: 1536解像度学習モデルは顔/細部崩れやすい。wai14を使い続け。
  • 選定理由: 「最新が最善」ではなく、旧バージョン（wai14）が優位。1536学習が表面だけ悪影響。
• 67-69: 制作者紹介の新バージョンより旧版（wai12/14）を使い続ける人が多い。waiベースで最新キャラ対応追加学習希望。
  • 選定理由: 完全上位互換稀。新版より旧版が安定/高品質。 basesとして追加学習向き。

4. SAM3 (Segment Anything Model 3、セグメンテーションモデル)

• 63, 66, 70, 76-79: SAM3の使い方/拡張ノード（PozzettiAndrea/ComfyUI-SAM3 v0.1.0、yolain/ComfyUI-Easy-Sam3）。環境破壊注意、face/hand検出でv handピース生成試行。
  • 選定理由: EasySam3が最新で環境破壊少なく検出精度高い。denoising調整/text multiline（v hand,）で制御。テキスト指定で書き換え可能。
• 105: Forge NeoでSAM3使えるか確認。

5. その他のマイナーモデル言及

• 199: Style-Bert-VITS2 (TTS)でチュパ音生成。爆速。
  • 選定理由: 生成速度が優秀。
• 217, 219, 221-222: Qwen3.5軽量版（除外だが関連で言及）。Irodori-TTS連携で感情推定に使うが、thinking型は不安定でinstruct型推奨。（Qwen本体は除外のため詳細省略）

全体傾向:

• 旧バージョン/特定マージ（wai14）が新版より選好される理由は「安定性/品質崩れ回避」。
• TTS（Irodori）は拡張性/自動機能で人気。
• animaは初心者向けシンプルさが評価。
• SAM3はツール連携の安定性が鍵。ComfyUI/ForgeNeoなどのUIとの相性議論多し。