8B 파라미터로, Moss가 5B로 해내는 성과를 보면 꽤 괜찮은 스위트 스팟이 될 수 있다. 다만 이 부분이 우려된다. Fibo 2.0은 Visual GenAI Language(VGL)를 기반으로 네이티브하게 구축되었다. VGL은 막연한 자연어 설명을 인간과 기계 모두가 읽을 수 있는 명시적인 JSON으로 대체한다. 조명, 구도, 스타일, 카메라 파라미터, 장면 속 모든 객체가 별도로 주소 지정 가능한 필드로 분리된다. 생성은 '이 청사진을 렌더링하라'가 되고 편집은 '청사진에 이 diff를 적용하라'가 된다. JSON을 직접 손으로 쓸 필요는 전혀 없다. Bria의 API를 뒷받침하는 동일한 오픈소스 패키지인 bria-vgl은

이는 Ideogram에서 큰 불만거리였지만, 사람들이 bbox 프롬프트 노드를 만든 뒤로는 JSON 프롬프트를 손으로 직접 만들기 쉬워졌다. JSON은 구조를 제공할 뿐이고 세부 사항은 수동으로 선택할 수 있다

'JSON을 직접 손으로 쓸 필요는 전혀 없다'는 말이 손으로 쓸 수 없다는 뜻은 아니다. 하지만 설령 어떤 이유로 중간 형식을 인간이 유용하게 작성할 수 없다 해도('인간과 기계가 읽을 수 있는 명시적인 JSON 설명'이라는 표현에는 그런 뉘앙스가 전혀 없다), '프롬프트를 쓰면 LLM이 인코더가 임베딩을 만들 수 있게 중간 형식으로 바꿔준다'는 방식이 '프롬프트를 쓰면 LLM이 텍스트 인코더 역할로 임베딩을 만들어준다'는 방식보다 의미 있게 나쁘다고 보지 않는다. 어느 쪽이든 프롬프트 -> 훈련된 AI 파이프라인 -> 확산 모델의 조건 입력이라는 흐름은 같다

출력이 그저 JSON이라면 그들의 도구에만 국한될 필요는 없다. 입력 필드를 제공하고 생성형 AI에 맞는 형식의 JSON 파일을 출력하는 커스텀 앱을 바이브 코딩하는 것은 꽤 간단한 과정이다. 모델이 가치 있기만 하다면 프롬프트를 손으로 쓰기 쉽게 해주는 수십 가지 솔루션과, 손으로 쓴 프롬프트를 다듬어주는 로컬 언어 모델 솔루션도 그만큼 등장할 것이다

나는 한동안 프롬프트를 손으로 쓰지 않고 있다. 이제는 너무 복잡하다. 항상 LLM에게 생성시킨다. 만족할 때까지 나중에 다듬긴 하지만, 요즘은 초안은 늘 LLM이 작성한다