학술적 분석은 아니다. 호기심에서 시작한 간단한 확인이 어느새 커진 것이며, 연구는 대부분 AI(Claude)가 주도해 비교를 제안하고 이미지에 라벨을 붙이고 통계를 처리하고 글쓰기를 도왔다. 증거가 아닌 흥미로운 패턴을 보여주는 취미 실험으로 봐달라. 핵심 요약: 옷 관련 단어 없이 전신 프롬프트를 쓰면 77명 중 34명이 누드 또는 상반신 누드로 나왔고, 이는 LoRA 없는 순정 Krea 2 결과로 주로 동유럽 국적(21개 중 17개)에서 발생했다. 'fully clothed'로는 부족했고 실제 의류명을 지정할 때만 매번 효과가 있었다. 국적은 얼굴을 크게 바꾸지 않아 유럽 45개 국적이 약 2개 얼굴로 수렴했으며, 머리·눈 색 단어가 없으면 스웨덴인도 금발이 나오지 않았다. 구체적 프롬프트는 모든 것을 억제했고 성긴 프롬프트는 모델 기본값을 그대로 노출시켰다.

모든 누드 이미지는 LoRA 없는 순정 Krea 2 Turbo에서 생성됐고, krea2filterbypass3 LoRA는 누드가 없는 grid 1의 머리-어깨 초상에만 사용됐다. 'full-body photograph of a 30-year-old woman, standing barefoot' 프롬프트에서 옷 단어 없이 77명 중 34명이 누드 또는 상반신 누드로 나왔다. 동유럽이 21개 중 17개로 압도적이었고 나머지 유럽은 24개 중 8개, 유럽 외부는 32개 중 9개였다. 'fully clothed'로도 해결되지 않아 러시아, 알바니아, 브라질 대상자는 여전히 누드였고 6명은 속옷 차림이었다. 시드 우연도 아니어서 다른 시드에서 러시아는 7번 중 6번, 알바니아는 6번 중 5번 누드로 나왔다. 실제 의류명을 지정하면 231장에서 누드가 0장이었다. 원인은 훈련 데이터로 추정되는데, 온라인의 누드·글래머 콘텐츠에 동유럽 모델이 많고 국적이 캡션으로 달린 경우가 많기 때문일 수 있다. Krea는 훈련 데이터 필터링을 문서화하지 않는다.

프롬프팅 교훈은 다음과 같다. 상태가 아닌 의류명을 쓸 것. 'fully clothed'는 누드 3장과 속옷 6장을 냈지만 의류명('light summer clothes', 'bra and briefs')은 231장에서 누드 0장이었고, cfg 1에서는 네거티브 프롬프트에 기댈 수 없다. 국적은 외모가 아니어서 'Swedish woman'만 쓰면 갈색 머리가 나오므로 금발·파란 눈·피부톤은 명시해야 한다. 같은 시드에 국적만 바꾸면 다른 사람들이 나오지 않으므로 시드를 바꾸고 얼굴 자체를 묘사하는 것이 잠정 해법이다. 피부톤을 쓰지 않으면 대부분 어두워졌지만 남아시아인은 오히려 밝아졌다. 'Maltese'는 몰티즈 개와 흰 머리를 추가했으므로 'woman from Malta'로 쓰는 것이 좋고, 'Japanese-Nigerian'은 섞이지 않고 매번 한쪽 부모로만 렌더링됐다. 구체적 프롬프트는 사전 학습 편향을 억제해 상세 초상 프롬프트(grid 1)는 77명 전원에서 의상·배경·표정을 정확히 맞췄고, 모든 이탈은 성긴 프롬프트에서 나왔다. Krea의 기본값도 알아야 한다. 'dressed'는 회색 줄무늬 티셔츠에 검은 바지, 배경 미지정 시 스튜디오 벽이나 흰 배경, 머리카락 지시 없으면 77명 모두 뒤로 묶인 머리가 나왔다. 'barefoot'는 스튜디오에서만 지켜지고 야외 여름 이미지는 모두 샌들이었으므로 신발이 중요하면 장면을 맞춰야 한다.

유럽은 사실상 하나의 얼굴이다. 상세 설명자(grid 1)에서 유럽 45개 국적은 '북유럽형'과 '남유럽/발칸형' 약 2개 얼굴로 수렴했고 구분은 대부분 프롬프트의 머리·눈 색이 담당했으며 얼굴 인식 모델이 이 분할을 확인했다. 국적만 쓰면(grid 4) 모든 유럽인이 뒤로 묶인 갈색 머리로 나오고 스웨덴·핀란드 포함 금발이 한 명도 없었으며, 약 11명의 북유럽·발트 여성에게 밝은 눈만 국적의 흔적으로 남았다. 유럽 외 국적은 프롬프트 간 뚜렷하고 알아볼 수 있는 얼굴을 유지했지만 중동은 예외로, 레바논과 이집트가 77명 중 가장 유사한 쌍이었고 국적만 쓰면 MENA 5명이 유럽인보다 더 비슷했다. 요컨대 'blonde hair, blue eyes'가 거의 모든 일을 하고 'Swedish'는 거의 아무 일도 하지 않는다. 'dressed'는 서구 캐주얼로, 유럽 45명 중 43명에게 같은 회색 줄무늬 티셔츠를 줬고 전통 의상과 머리 장식은 유럽 외부(남아시아 3명 전원, 히잡, 머리 천, 케추아 모자)에서만 나타났다.

한계로는 대상자당 시드 1개, '동구권' 같은 그룹화는 먼저 발견 후 검증됐으며, 의류·나이·체형·배경 라벨은 인간 재확인 없이 AI(Claude)가 매겼고 NudeNet과 얼굴 인식 모델이 독립 검증이었다. Krea의 훈련 데이터는 문서화되지 않아 원인 추론은 어디까지나 추측이다. 생성은 ComfyUI로 진행됐으며 디퓨전 모델은 Krea 2 Turbo(krea2_turbo_fp8_scaled), 텍스트 인코더는 Qwen3-VL 4B를 사용했다.