필자는 끝을 보지 못할 고닷(Godot) 게임 프로젝트를 시작하는 재미를 즐긴다. Aseprite에서 픽셀을 하나하나 정성껏 배치하는 일을 매우 좋아하지만, 그 과정을 도울 AI에도 주목해 왔다. MOSS-Image-SFT로 픽셀 아트를 시도해 본 결과, 스냅이나 정리 작업 전에도 생성 즉시 꽤 괜찮은 픽셀 그리드가 만들어지는 것을 발견했다. 이 모델은 픽셀 아트에 대한 전반적인 이해도도 좋은 편이다. 덕분에 작은 LoRA가 무엇을 해낼 수 있을지 궁금해졌다.

이 실험의 핵심은 픽셀 스케일을 더 예측 가능하게 만드는 것이다. 픽셀 스냅 처리된 64×64 스프라이트 30개를 512×512로 확대해 학습했으며, 생성 이미지에서 논리적 픽셀 하나가 8×8 블록을 차지하는 8배 스케일을 목표로 삼았다. 이에 따른 의도된 작업 크기는 512×512 생성 시 64×64, 768×768 생성 시 96×96, 1024×1024 생성 시 128×128 그리드다.

아직은 소규모 실험이다. 그리드가 흐트러질 수 있고 가장자리가 번질 수 있으며, 일부 디테일은 축소 과정에서 살아남지 못한다. 8배 스케일은 학습 목표일 뿐 모든 출력이 완벽하게 맞아떨어진다는 보장은 아니지만, 그래도 상당히 근접한 결과에 놀랐다고 필자는 밝혔다. 출력물과 그리드 스냅 및 색 양자화를 적용한 이미지의 차이를 비교 이미지로 공유했다.

단순 축소만으로 고르지 않은 셀은 해결되지 않는다. 추가 정리를 위해서는 Sprite Fusion Pixel Snapper를 사용하는데, 일관된 그리드를 복구하는 데 도움이 되며 Comfy 노드로도 존재한다. 모델은 CivitAI나 Hugging Face에서 내려받아 직접 실험할 수 있고, 워크플로와 학습 세부 사항은 Hugging Face 저장소에서 확인할 수 있다.