Fibo 2.0 이미지 편집에 대한 생각
원문 제목 — Thoughts on Fibo 2.0 Image Editing
📄 전문 번역
읽기 어려울 수 있음을 미리 사과한다. 레딧에서 어떻게 형식을 맞춰야 할지 잘 모르겠다. 모든 이미지는 내 로컬 comfy 워크플로우로 생성했다(Workflow, 최신 comfy 버전으로 업데이트해야 사용 가능하다. 너비와 높이를 0으로 두면 내장 comfy fibo 노드가 자동으로 1메가픽셀로 리사이즈한다). 사용한 모델은 확산 모델로 fibo_dev_int8_convrot, 텍스트 인코더로 qwen3vl_4b_int8_convrot, VAE로 full_encoder_small_decoder(flux2-vae의 더 빠른 디코딩 버전)였다. 50 스텝, cfg 5, euler 샘플러, simple 스케줄러를 사용했고 네거티브 프롬프트는 쓰지 않았다. 이 출력들은 검증 없이 그대로 내놓은 결과물이다. 즉 프롬프트당 시드를 하나만 썼는데, 내 기기가 한 장 생성에 시간이 오래 걸리기 때문이다. 따라서 앞으로 보게 될 결과가 모델의 능력을 100퍼센트 반영하지 않을 수 있음을 유념하라. 프롬프트도 범위가 제한적이었으므로 추가 파인튜닝을 거치면 결과가 개선될 수 있다.
처음 두 이미지는 360도 '턴테이블' 프레젠테이션이다. 왼쪽에서 오른쪽으로(첫 번째 이미지는 원본이라 프롬프트가 없다): 이미지의 다른 모든 측면을 보존한 채 소녀가 오른쪽을 향하도록 회전시켜라. 다른 모든 측면을 보존한 채 소녀의 몸이 뷰어와 수직이 되도록 옆모습이 보이게 오른쪽을 향하도록 회전시켜라. 다른 모든 측면을 보존한 채 소녀를 시계 반대 방향으로 270도 회전시켜 뒤에서 약간 오른쪽을 향한 모습으로 보이게 하라. 소녀가 반대 방향을 향하게 뒤에서 정면으로 보이도록 회전시켜라. 다른 모든 측면을 보존한 채 소녀를 시계 방향으로 270도 회전시켜라. 다른 모든 측면을 보존한 채 소녀의 몸이 뷰어와 수직이 되도록 옆모습이 보이게 왼쪽을 향하도록 회전시켜라. 다른 모든 측면을 보존한 채 소녀가 왼쪽을 향하도록 회전시켜라.
이미지의 전반적 품질은 괜찮은 편이지만 일부 지점에서 눈과 손에 확실히 문제가 있다. 흥미롭게도 모든 샷에 같은 포즈를 복사하지 않았고, 뷰어에게서 등을 돌린 상태에서도 책을 여전히 자연스럽게 쥔 채 보존해냈다. 나는 모델의 대상 영속성 감각, 즉 캐릭터가 머리 장식이 원래 보이지 않는 방향을 향할 때 그 장식을 제외해야 한다는 것을 이해하는지 시험하고 싶어서 일부러 머리 장식이 있는 이미지를 골랐다. 타고난 능력을 보기 위해 프롬프트에 이를 언급하지 않았다. 안타깝게도 각도상 가려져야 했던 샷에서 장식이 그냥 무작위로 붙여지는 등 이 부분에서는 사실상 모조리 실패했다. 다만 이는 Qwen이나 Flux 같은 모델과 크게 다르지 않다.
다음 두 이미지(3번과 4번)는 같은 입력 이미지에 서로 다른 두 프롬프트를 적용한 변형으로, 왼쪽이 원본이고 오른쪽이 출력이다. 첫 번째 프롬프트는 '제공된 이미지를 편집해 중앙 전경의 한 소녀만 남겨라. 이미지 맨 앞 중앙의 주황색 머리 소녀를 유일한 캐릭터로 유지하라. 얼굴, 표정, 머리, 포즈, 의상, 비율을 포함한 그녀의 전체 외모를 보존하라. 그녀는 전경의 주요 피사체로 남아 있어야 한다. 다른 모든 소녀를 이미지에서 완전히 제거하라. 보이는 얼굴, 머리, 손, 팔, 다리, 어깨, 다른 소녀들의 부분 신체를 포함해 모든 배경 캐릭터를 제거하라. 큰 분홍색 일본어 제목 텍스트, 영어 자막 텍스트, 장식용 반짝임, 텍스트 근처의 깃털 모양 그래픽 요소를 포함해 모든 텍스트와 그래픽 요소를 제거하라. 다른 캐릭터와 텍스트를 제거한 뒤 누락된 배경을 자연스럽고 깔끔하게 재구성하라. 하늘, 물, 먼 산, 난간, 지면 등 적절한 환경 디테일을 포함해 옥외 옥상 장면의 그럴듯한 연속으로 빈 영역을 채우라. 마치 원래 앞쪽 소녀만 있었던 것처럼 구도가 자연스럽고 매끄럽게 보이게 하라. 원본의 애니메이션 일러스트 스타일, 깔끔한 선화, 밝은 색채, 전반적 시각 품질을 보존하라. 남은 소녀를 중앙에 두드러지게 유지하라. 새 캐릭터, 사물, 텍스트를 추가하지 마라'였다. 프롬프트는 ChatGPT로 보강되었다. 이 작업은 실제로 꽤 인상적이었는데, 의도한 캐릭터를 제외한 모든 캐릭터를 제거했고 그녀의 포즈와 표정도 거의 정확히 유지했다. 반대쪽에 아호게를 하나 복제하고 왼손을 망쳤지만, 그 정도로 파괴적인 작업에서 너무 높은 품질을 기대하지는 않았다.
'구도를 보존하면서 텍스트를 제거하고 모든 캐릭터의 머리카락과 눈을 선명한 초록색으로 만들어라. 텍스트 뒤와 캐릭터 위, 옆의 깃털은 보존하라'는 프롬프트였다. 이번 작업은 완전하고 철저한 실패였다. 모든 캐릭터의 피부를 초록색으로 물들였을 뿐 아니라 머리카락 색도 거의 바꾸지 않았고, 내 '보존하라'는 지시를...
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
로컬 ComfyUI 워크플로우에서 Fibo 2.0의 이미지 편집 성능을 테스트한 사용자 후기다. 360도 회전 테스트에서는 머리 장식의 가림 처리에 실패했지만, 캐릭터 제거와 배경 재구성 작업에서는 인상적인 결과를 보였으며 머리색 변경 프롬프트는 실패했다. 댓글에서는 Qwen 대비 질감과 표현의 장점, 조명과 앵글 변경의 한계, Minimax H3를 활용한 편집 방법이 논의되었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
사물을 바꾸면서도 스타일과 닮음을 그대로 유지하는 데 좋다. 표정, 눈이 어디를 향하고 있는지 같은 미묘한 부분도 잘한다. 내 테스트에서는 지나치게 매끄러운 qwen보다 질감이 훨씬 낫다. 그래도 장면의 조명을 완전히 바꾸는 것(어떤 모델도 해낸 적이 없다)이나 카메라 앵글(qwen 2.1은 가능)은 여전히 못 한다. qwen보다 나은 장점이 있지만 일부 측면에서는 qwen이 여전히 압도한다.
나도 직접 써보고 있는데, 주로 앵글이나 조명을 바꾸는 용도다. 앵글 면에서는 이전 모델들보다 낫지만 캐릭터의 정체성과 비율을 결국 바꿔버리는 문제가 여전히 있다. 예를 들어 Judy Hopps 이미지를 돌리면('너가 어떤 남자인지 알아' 짤이 떠오른다), 그녀가 토끼라는 사실을 인식하지 못해(당연히 내가 명시하지 않았다) 꼬리를 붙이지 않는다. 그런데 꼬리를 추가하라고 하면 엉덩이 아래쪽에서 나오게 붙인다. 토끼 꼬리라고 명시하면 완전히 엉망이 되면서 여러 측면을 바꿔버린다.
Minimax H3로는 편집 모델보다 이미지를 더 잘 편집할 수 있나요?
가능하지만 원하는 편집을 하려면 대체로 짧은 비디오 클립을 생성하는 방식으로 작업해야 한다. 그래도 캐릭터의 앵글을 바꾸는 것만큼은 지금까지 시도해본 어떤 이미지 편집보다도 훨씬 뛰어나다. 극적인 앵글과 장면 변화 전반에서 정체성을 유지한다.
Fizgig H3 스틸 이미지 노드를 쓰면 클립 전체를 생성할 필요 없이 편집할 수 있다. 고해상도(4-8MP 이상)에서도 꽤 잘 작동한다. 단점은 프레임 안의 작은 얼굴에는 여전히 어려움을 겪고, 그 문제를 고치려고 업스케일러와 페이스 리파이닝을 스틸 이미지 워크플로우에 결합하는 방법을 아직 찾지 못했다는 것이다.