기대치 설정하기
원문 제목 — Setting up expectation
📄 전문 번역
Qwen 2.1은 T2I를 지원하는 불과 7B 모델이지만, 개인적으로는 Klein 9B에 비해 상당히 좋은 I2I 이미지 편집 성능을 보여준다.
Krea 2는 12.9B 모델로, T2I 분야의 절대 강자가 되도록 집중적으로 학습되었다.
로컬에서 구동할 수 있는 Nano Banana급 모델을 원한다면 Flux 2 Dev가 답이다. 이 모델은 30B 크기로 I2I와 T2I를 모두 지원하며, AA Arena에서의 Elo는 약 1000점으로 GPT Image 1의 1007점, NBP의 약 1100점과 견줄 만한 수준이다.
내 VRAM에는 올라가지 않는다는 우려도 불필요하다. RAM과 VRAM의 합이 모델 크기와 비슷하거나 그 이상이면 구동할 수 있으며, 최신 ComfyUI는 기본적으로 가용 VRAM을 감지하고 필요시 블록 오프로딩을 활용한다.
또한 하나의 모델만 고집할 필요도 없다. Krea 2로 이미지를 생성한 뒤 Qwen 2.1이나 Flux 2 Dev로 그 결과를 편집하는 방식도 가능하다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
이 게시물은 로컬 구동이 가능한 이미지 생성 모델들의 파라미터 크기와 성능을 비교하며 현실적인 기대치를 제시한다. Qwen 2.1(7B), Krea 2(12.9B), Flux 2 Dev(30B)의 특성과 AA Arena Elo 점수가 소개되고, RAM과 VRAM의 합이 모델 크기 이상이면 ComfyUI의 블록 오프로딩으로 구동할 수 있다고 설명한다. 댓글에서는 Qwen 2.1의 편집 성능을 높이 평가하는 의견과 신체 변형·색감 문제를 지적하는 의견이 함께 나온다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
Flux도 좋지만 새 Qwen 모델의 편집 기능은 놀랍도록 뛰어나다. 사용법을 익힌 뒤로는 모든 요청을 한 번에 처리해낸다.
Qwen 2.1 편집 기능을 가장 잘 활용하는 팁을 공유해 주실 수 있을까요? 미리 감사드립니다.
Qwen 블로그나 GitHub를 참고하라. 기능별 예시 목록이 정리되어 있다.
나는 그런 경험이 없다. Qwen 2.1은 신체 변형이 잦고, 프롬프트를 줘도 두 장 이상의 사진 색감을 같은 장면처럼 자연스럽게 합치지 못한다. Klein과 비교하면 편집 모드에서도 피부 질감이 더 플라스틱처럼 보인다. 어떻게 사용하는 건가?
음, 솔직히 Flux 2 Dev를 놓치고 있었다. 편집 성능은 Qwen과 비교해 어떤가?