Qwen Image 2.1 vs Krea 2, 생성 이미지 192장 나란히 비교
원문 제목 — 192 generated image side by side Qwen image 2.1 vs Krea 2
📄 전문 번역
거의 모든 내용이 제목에 담겨 있다. 어떤 이유에서인지 텍스트 인코더는 양자화 버전(NF4)을 사용해야 했지만, 5090에서는 디노이저의 BF16 버전을 구동할 수 있었다. 혹시 놓친 부분이 있다면 알려달라.
텍스트 생성, 인체 해부학 등 카테고리별로 정렬된 192장의 Qwen 이미지와 192장의 Krea 2 이미지 비교 갤러리가 공개되었다. 어떻게 생각하는지, 더 비교해 볼 프롬프트가 있다면 알려달라.
이 게시물은 사용자 dh7net이 제출했다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
한 사용자가 RTX 5090으로 Qwen Image 2.1과 Krea 2를 각각 192장씩 생성해 나란히 비교한 결과를 공개했다. 텍스트 인코더를 NF4로 양자화해 구동한 점을 두고 비교의 공정성을 놓고 댓글창에서 의견이 갈렸다. 게시자는 양자화 유무에 따른 출력 차이를 재검증하겠다고 밝혔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
사람들이 이 나란히 비교를 Qwen이 Krea 2보다 더 사실적이라는 증거처럼 받아들이지만, 전혀 그렇지 않다고 본다. Qwen은 기본적으로 사진 같은 느낌을 내는 경향이 있는 반면, Krea 2는 그 방향으로 더 명확하게 유도해야 하는 경우가 많다. Krea에 적절한 프롬프트, 특히 좋은 LoRA를 주면 이 예시들에서 보이는 것보다 훨씬 사실적이 될 수 있고, LoRA 없이도 훌륭한 사실성을 보여준다. 나에게 더 중요한 차이는 전체 스타일을 넘어 이미지가 얼마나 온전히 유지되느냐이다. Krea 2는 해부학, 구조, 세부 디테일과 패턴에서 놀랍도록 뛰어나다.
동의한다. 나란히 비교를 만드는 건 정말 어렵다. 각 모델이 최고의 결과를 내려면 약간씩 다른 프롬프트가 필요하기 때문이다.
텍스트 인코더가 출력에 큰 차이를 만들 수 있다. Qwen의 전체 인코더를 구동하지 않았다면 이 비교는 공정하지 않다.
그런 말을 자주 듣지만 항상 동일한 결과를 본다. nvfp4 모델과 이를 활용한 텍스트 기반 워크플로조차 원활하게 돌아가고, bf16 대비 품질 저하는 눈에 띄지 않는 경우가 많다. 이미지 생성 모델도 마찬가지다. 차이가 있을 수는 있지만 int8 텍스트 인코더로 만든 이미지는 대체로 거의 동일하며, 그 차이를 실제로 측정하려면 아주 특수한 벤치마크가 필요할 것이다.
차이가 있는지 확인하기 위해 양자화 유무에 따라 다시 실행해 보겠다.