이게 읽기 어려울 수도 있어서 미리 사과드립니다. Reddit에서 어떻게 포맷해야 할지 완전히 확신하지 못했습니다. 모든 이미지는 제 로컬 comfy 워크플로우(Workflow, 최신 comfy 버전으로 업데이트하여 사용하세요 - 내장된 comfy fibo 노드는 너비와 높이를 0으로 두면 자동으로 1 메가픽셀로 크기가 조정됩니다)를 사용하여 생성되었습니다. 사용된 모델은 확산 모델용 fibo_dev_int8_convrot, 텍스트 인코더용 qwen3vl_4b_int8_convrot, 그리고 vae(faster decoding을 사용한 flux2-vae)용 full_encoder_small_decoder입니다. 50 스텝, cfg 5, euler 샘플러, 간단한 스케줄러를 사용했습니다. 네거티브 프롬프트는 사용하지 않았습니다. 이들은 제가 제어할 수 없는 출력물이며, 즉 각 생성마다 시드가 하나씩 적용되었기 때문에 시간이 걸립니다. 따라서 곧 보게 될 내용이 모델의 능력을 100% 반영하지 못할 수도 있다는 점을 염두에 두세요. 프롬프트도 범위가 제한적이었으므로 추가적인 미세 조정(fine-tuning)을 통해 결과가 개선될 수 있습니다. 처음 두 이미지는 360도 '턴테이블' 발표를 나타냅니다. 왼쪽부터 오른쪽으로 (첫 번째 이미지가 원본이므로 프롬프트가 없습니다): 소녀를 다른 모든 측면을 보존하면서 오른쪽을 바라보도록 돌리세요. 소녀의 몸체가 보는 사람에 대해 수직이고, 옆에서 본 모습으로 다른 모든 측면을 보존하면서 오른쪽을 바라보도록 돌리세요. 소녀를 시계 반대 방향으로 270도 돌려서 약간 오른쪽을 바라보는 뒷모습으로 보이게 하되, 다른 모든 측면을 보존하세요. 소녀가 뒤에서 정면으로 보이는 모습으로 반대 방향을 바라보도록 돌리되, 다른 모든 측면을 보존하세요. 소녀를 시계 방향으로 270도 돌리면서 다른 모든 측면을 보존하세요. 소녀의 몸체가 보는 사람에 대해 수직이고, 옆에서 본 모습으로 다른 모든 측면을 보존하면서 왼쪽을 바라보도록 돌리세요. 다른 모든 측면을 보존하면서 소녀가 왼쪽을 바라보도록 하세요. 전반적인 이미지 품질은 괜찮아 보이지만, 몇몇 부분에서는 눈과 손에 확실히 문제가 있습니다.
흥미롭게도 이 모델은 모든 샷에서 동일한 포즈를 복사하는 데 그치지 않고, 그녀가 시청자에게 등을 돌릴 때 책을 자연스럽게 들고 있는 상태를 유지하는 것까지 관리했습니다. 저는 특히 머리 장식이 있는 이미지를 선택했는데, 이는 객체 영속성(object permanence)에 대한 모델의 이해도를 테스트하고 싶었기 때문입니다. 즉, 캐릭터가 일반적으로 보이지 않게 되는 각도로 향할 때 그 머리 장식은 제외되어야 한다는 것을 이해하는지 여부입니다. 저는 이 점을 프롬프트에 의도적으로 언급하지 않아 본연의 능력이 어떠한지 보고자 했습니다. 안타깝게도 이 모델은 이와 관련하여 모든 면에서 실패했습니다. 왜냐하면 각도의 결과로 가려져야 할(occluded) 부분에도 장식이 무작위로 붙어 있었기 때문입니다. 하지만 이것은 Qwen이나 Flux 같은 다른 모델들과 크게 다르지 않습니다. 다음 두 이미지(이미지 3과 4)는 동일한 입력 이미지를 서로 다른 두 가지 프롬프트로 변형시킨 것입니다. 왼쪽에는 원본이, 오른쪽에는 결과물이 표시되어 있습니다. 제공된 이미지에서 중앙 전경에 있는 단 한 명의 소녀만 남도록 편집하세요. 이미지 가장 앞 중앙에 있는 주황색 머리 소녀를 유일한 캐릭터로 유지하세요. 그녀의 얼굴, 표정, 머리카락, 포즈, 의상, 비율을 포함하여 그녀의 전체적인 모습을 보존해야 합니다. 그녀는 전경에서 주요 피사체로 남아 있어야 합니다. 이미지 속 다른 모든 소녀들을 완전히 제거하세요. 다른 소녀들에게 속하는 보이는 얼굴, 머리카락, 손, 팔, 다리, 어깨 또는 부분적인 신체 부위를 포함한 배경 캐릭터를 모두 제거하세요. 큰 분홍색 일본어 제목 텍스트, 영어 부제 텍스트, 장식용 반짝이, 그리고 텍스트 근처의 깃털 같은 그래픽 요소들을 포함하여 이미지 속 모든 텍스트와 그래픽 요소를 제거하세요. 다른 캐릭터와 텍스트를 제거한 후, 누락된 배경을 자연스럽고 깔끔하게 재구성하세요. 하늘, 물, 먼 산, 난간, 지면, 그리고 적절한 환경적 세부 사항을 포함하여 믿을 만한 야외 루프탑 장면의 연속으로 빈 공간을 채우세요.
구성을 자연스럽고 매끄럽게 보이도록 하여, 마치 원래 이미지에 전면의 소녀 한 명만 포함되어 있었던 것처럼 보이게 하세요. 애니메이션 일러스트 스타일, 깨끗한 라인 아트, 밝은 색상 및 원본 이미지의 전체적인 시각적 품질을 유지하세요. 나머지 소녀는 중앙에 있고 눈에 띄도록 유지하세요. 새로운 캐릭터, 사물 또는 텍스트를 추가하지 마세요. 이것은 실제로 매우 인상적이었습니다. 제가 의도한 캐릭터만 제거하고 그녀의 포즈와 표정을 거의 정확하게 유지했기 때문입니다. 반대편에서 아호게(ahoge)가 중복되었고 왼쪽 손이 엉망이었지만, 그렇게 파괴적인 작업을 통해 너무 높은 품질을 기대하지 않았습니다. 텍스트를 제거하고 모든 캐릭터의 머리카락과 눈을 선명한 녹색으로 만들되 구성을 유지하세요. 텍스트 뒤와 위, 그리고 측면에 있는 깃털은 유지하세요. 네, 그래서 이것은 완전히 실패작이었습니다. 모든 캐릭터의 피부를 녹색으로 바꿨을 뿐만 아니라, 머리 색깔도 거의 바꾸지 않았고, '유지' 지침을 너무 강하게 해석하여 일본어 텍스트는 완전히 제거하지 못하고 영어 텍스트만 제거했습니다. 이미지 5부터 8까지는 제가 만든 결과물이 아니라, 단지 궁금하거나 약간 불안해서 언급하고 싶은 것들입니다. 그래서 briaai가 huggingface의 모델 카드에 공식 이미지 편집 데모를 올렸습니다(링크). 이는 이미지 5에서 전체적으로 볼 수 있습니다. 이미지 6은 이미지 5의 두 번째 패널을 잘라낸 버전입니다. 자세히 보시면 아무 데서나 무작위 손가락이 튀어나온 것(빨간색 원)을 실제로 볼 수 있습니다. 그리고 초록색으로 표시된 부분에서는 오리 오른쪽 발이 일종의 그루터기로 변형되었고, 왼쪽 발은 같은 영역에서 두 개의 발이 나오는 것처럼 보입니다. 마지막으로 파란색은 비교적 사소하지만, 원본(즉, 이미지 5의 왼쪽 패널)의 코 피어싱과 이미지 6의 코 피어싱을 비교해 보면, 왼쪽 대신 오른쪽 코 쪽으로 방향이 뒤집힌 것을 볼 수 있습니다.
이미지 7은 이미지 5의 세 번째 패널을 잘라낸 버전입니다. 손가락을 자세히 보면, 약지에 새겨진 새끼손가락과 약지가 실제로는 보는 사람의 시야를 넘어가지 않는 단지 마디일 뿐이라는 것을 알 수 있습니다. 그리고 파란색에서는 코에 있는 링이 원래는 왼쪽에만 존재했음에도 불구하고 양쪽 모두로 복제되었습니다. 이미지 8은 이미지 5의 네 번째 패널을 잘라낸 버전입니다. 여기에서도 새끼손가락과 약지가 마디(노란색으로 표시됨)로 변했고, 코에 있는 링은 또다시 파란색에서 신비하게 사라졌습니다. 이 비유는 별다른 목적이 없는 것 같습니다. 단지 만약 이것들이 모델의 표현으로 소비자에게 노출되는 이미지라면, 이렇게 명백한 오류를 피해야 한다고 생각했을 뿐입니다. 전체 패널 시리즈가 하나의 프롬프트였다면 이해할 수 있겠지만, 저에게는 세 개의 분리된 생성물이 이어 붙여진 것처럼 보입니다. 제가 틀릴 수도 있지만, 프롬프트가 편리하게 누락되어 있어 말하기 어렵습니다. 하지만 어쨌든 게시물의 실제 요점으로 돌아가서, 제한적인 경험을 바탕으로 볼 때 Fibo 2.0은 확실히 괜찮은 모델이라고 생각하지만, '최고 중의 최고'라고 지정할 만한 것을 보지는 못했습니다. 공식적으로 메가픽셀(megapixel) 생성을 하나만 지원하는 것은 출력 품질을 상당히 제한한다고 느낍니다. 따라서 Qwen과 Flux와 비교하는 것은 이 경우에 부당하다고 생각합니다. 하지만 2026년에 이미지 편집 모델을 출시한다면, 네이티브 4 메가픽셀 지원은 최소한의 기준이 되어야 한다고 생각합니다. 이미지 9와 10은 모델의 '인공 분석(Artificial Analysis)' 순위를 보여주는데, Fibo 2.0이 이미지 편집 부문에서 1087점으로 1위, 그리고 텍스트-이미지(text to image) 부문에서 1038점으로 2위에 있습니다. 하지만 이것이 실제로 무엇을 의미하는지 살펴보면, 이 순위는 여러 모델에 대한 몇 가지 선택된 프롬프트를 기반으로 한 단순한 주관적 평가인 모델의 '이미지 아레나(Image Arena)' 점수에서 나온 것입니다.
Image 11은 이것이 어떻게 보일지에 대한 예시를 보여주지만, 공식 순위는 대중의 의견에 의해 영향을 받지 않습니다. 어쨌든 이 차트를 보면 모델이 경쟁사보다 객관적으로 더 나아 보이는 것처럼 보이기 때문에 처음에는 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 실제로는 측정 기준들이 각 평가자의 선호도에만 기반하고 있을 뿐입니다. 그냥 제가 언급하고 싶었던 점 중 하나입니다. 새로운 모델이 나올 때마다 항상 사람들이 그쪽으로 몰려가서 그것을 '2026년 최고의 [x] 모델!'이라고 외치는 것을 볼 수 있는데, 이는 일반적으로 주관적인 기준이나 솔직히 말해서 많은 경우 잘못된 정보에 기반합니다. 비교를 위해 프롬프트를 더 많이 작성하고 싶지만, 안타깝게도 출근하기 위해 잠을 자야 하고 이미 이 포스트에 많은 시간을 썼습니다. 여러분의 생각과 이 모델에 대한 경험을 알려주세요. 사람들이 실제로 Flux나 Qwen 워크플로우를 이것으로 대체할지, 아니면 이미 대체했는지, 그리고 그 이유가 무엇인지(진심으로, 농담하려는 의도는 아닙니다) 보고 싶습니다. 제출자: /u/Big_Parsnip_9053 [링크] [댓글]
