GPT-Image 2.5 + (로컬) Minimax H3로 40년 된 애니메이션을 현대적으로 변환한다
원문 제목 — GPT-Image 2.5 + (Local) Minimax H3 to convert a 40 year old anime into a modern one.
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출처는 X 게시물이다.
올바른 클립은 댓글에 있다. 이 작업은 단순히 스타일만 바꾸는 것이 아니라 요소들도 함께 업데이트하는 것이다.
이 게시물은 사용자 heliumcraft에 의해 제출되었다.
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🔍 루키 분석
이 게시물은 40년 된 애니메이션을 현대적으로 변환한 사례를 다루며, 이미지 레퍼런스 변환에는 GPT-Image 2.5를, 영상 생성에는 로컬 오픈소스 모델 Minimax H3를 조합했다고 설명한다. 작성자는 GPT-Image 2.5가 원본 구조를 유지하면서 머리카락과 얼굴 등 업데이트가 필요한 요소만 정확히 바꾼 최초의 모델이라고 평가했다. 한편 댓글에서는 커뮤니티 규칙상 오픈소스 또는 로컬 도구만 허용됨에도 유료 모델을 사용한 점이 지적되었고, 이에 대해 작성자가 직접 해명했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
왜 이 작업의 일부에 유료 모델을 쓰고 로컬 모델은 쓰지 않는가? 또한 규칙 1: 게시물 콘텐츠에 사용된 모든 도구는 오픈소스이거나 로컬 AI 생성이어야 한다.
영상 생성 자체는 로컬 오픈소스 모델(h3)로 수행되었다. 이미지 레퍼런스 변환에는 실험차 GPT-image-2.5를 사용했는데, 이번에 처음으로 올바르게 변환하는 데 성공했기 때문이다. 모델이 동일한 구조를 유지하면서 동시에 머리카락 디테일과 색상, 얼굴처럼 실제로 업데이트가 필요한 요소를 파악해야 하기 때문에 까다로운 작업이며, GPT-image-2.5는 이를 올바르게 해낸 것을 처음 본 사례다. 예를 들어 아래 클립에서 캐릭터 자체는 완전히 업데이트되었지만 여전히 같은 캐릭터이고 같은 구조임이 명확한 점에 주목하라.
아마도 GPT 2.5가 정말 훌륭하기 때문일 것이다.
이것이 차이를 더 잘 보여주는 올바른 영상이다.
ChatGPT로 정확히 무엇을 한 것인가? 모든 샷의 첫 프레임과 마지막 프레임을 가져와 업스케일하거나 효과를 추가한 뒤 애니메이션화하려고 한 것인가?