사진에서 불필요한 객체를 지우기 위해 검색창에 «flux erase»를 입력하면, 검색 결과에 정반대의 작업을 수행하는 모델인 FLUX.1 Pro Expand가 섞여 나옵니다. 이 모델은 아무것도 지우지 않습니다. 대신 이미지를 완성합니다. 원본 프레임의 가장자리 너머로 이미지를 늘려 배경이나 하늘을 그려 넣음으로써 경계선이 보이지 않게 만듭니다.

이러한 혼란은 이해할 만합니다. 지난 두 달 동안 Black Forest Labs는 완성된 이미지를 위한 일련의 도구들을 출시했습니다: 2026년 5월 14일 - FLUX Outpainting 엔드포인트, 5월 21일 - FLUX Erase, 6월 9일 - 빠른 확장 모드(BFL 릴리스 노트 기준). 이름은 비슷하지만 작업은 다르며, 다른 기능을 위해 비용을 지불하는 것은 억울한 일입니다.

erase와 expand를 구분하여 정리하고, 2026년 7월 기준으로 이미지 하나를 확장하는 데 비용이 얼마나 드는지 계산해 보며, 러시아를 포함하여 API를 호출하는 방법(BFL의 공식 빌링은 달러와 해외 카드를 의미함)을 보여드리겠습니다. 후자의 경우 provod.ai와 같은 애그리게이터가 도움이 됩니다. 동일한 모델을 VPN 없이 공식 요율에 따른 루블화로 이용할 수 있습니다.

«flux erase»와 FLUX.1 Pro Expand는 같은 것인가요?

짧게 답변하자면: 아닙니다. Erase는 마스크(mask)를 따라 프레임 내부의 객체를 지웁니다. Expand는 프레임 외부로 이미지를 확장합니다.

FLUX Erase (엔드포인트 POST /v1/flux-tools/erase-v1, 2026년 5월 21일 출시)는 이미지와 이진 마스크(binary mask)를 입력받습니다: 흰색(255)은 삭제, 검은색(0)은 유지합니다. 프롬프트(prompt)는 필요하지 않습니다. 모델이 구멍을 무엇으로 메울지 스스로 결정합니다. 이런 방식으로 프레임에서 사람, 글자, 워터마크를 제거합니다. BFL의 데이터에 따르면, 198개의 이미지로 구성된 held-out 벤치마크에서 객체 제거(object removal) 모델은 "상당히 낮은 비용으로 프런티어 대안 모델들과 대등하거나 그 이상의 성능을 보여준다"라고 합니다. 이는 벤더의 주장이며 독립적인 테스트는 아니지만, 가격의 방향성을 제시합니다.

마스크(masks)는 별도의 전문 분야입니다: 마스크의 크기는 반드시 이미지의 크기와 일치해야 하며, dilate_pixels(0-25, 기본값 10)는 삭제 영역을 확장합니다. 머리카락, 털 또는 연기의 경우 BFL은 15-20을 권장합니다. 결과물 링크는 10분 동안 유지되므로 즉시 다운로드하세요.

Expand는 다르게 작동합니다. 원본 이미지와 원하는 캔버스 크기를 제공하면, 모델이 프레임 너머의 세계를 그려 넣습니다. CloudPrice 카탈로그(2026년 7월 19일 업데이트)에서 이 모델은 Active 상태이며 이미지당 $0.050의 가격으로 FLUX.1 Pro Expand라고 명시되어 있습니다 - "기존 이미지의 경계를 넘어선 매끄러운 확장(seamless expansion of existing images beyond their original boundaries)".

Expand의 기원: FLUX Tools의 짧은 계보

요약하자면: 처음에는 2024년 11월에 출시된 범용적인 FLUX.1 Fill이 있었습니다. 이 모델은 구멍을 메우는 것(inpainting)과 가장자리를 확장하는 것(outpainting)을 모두 할 수 있었습니다. 이후 확장 기능이 별도의 제품으로 분리되었습니다.

2024년 11월 21일, BFL은 Fill, Canny, Depth, Redux의 네 가지 도구 세트인 FLUX.1 Tools를 출시했습니다. Fill은 inpainting과 outpainting 모두가 가능했습니다 - "이미지를 원래 경계 너머로 확장(extend images beyond their original borders)". BFL 자체 벤치마크에 따르면, Fill [pro]는 Ideogram 2.0과 오픈 소스인 AlimamaCreative FLUX-Controlnet-Inpainting을 능가했으며, Fill [dev]는 Hugging Face에 오픈 웨이트(open weights)로 공개되었습니다. 출시 파트너로는 fal.ai, Replicate, Together.ai, Freepik, krea.ai가 참여했습니다.

그 후 라인업이 세분화되기 시작했습니다. 2025년 10월 31일, BFL API에서 flux-pro-1.0, flux-pro-1.0-depth, flux-pro-1.0-canny 엔드포인트가 지원 중단(deprecated)되었습니다. Fill과 Redux는 지원 중단 대상에 포함되지 않았습니다. 2026년 5월 14일에는 전용 FLUX Outpainting(POST /v1/flux-tools/outpainting-v1)이 등장했습니다. 이는 단 한 번의 호출로 모든 방향의 가장자리 확장을 지원하며, 프롬프트(prompt)가 필수적이지 않고 최대 4MP의 출력을 제공합니다. 6월 9일에는 mode 파라미터가 추가되었습니다: "fast"는 훨씬 빠르고 "일반적으로 비용이 더 저렴(typically lower cost)"하며, "high"는 복잡한 원본 이미지와 최대의 일관성(consistency)을 유지하는 기본값입니다.

이와 병행하여 BFL은 FLUX.2 제품군([pro] 및 [flex] - 2025년 11월 25일, [max] - 2025년 12월 16일, [klein] - 2026년 1월 15일)을 개발하고 있으며, 이를 모든 작업에 권장되는 모델로 명명하고 있습니다. 한편 FLUX Tools는 "프롬프트가 필요 없는 아웃페인팅 및 객체 제거(prompt-free outpainting and object removal)"로 정의되어 있어, expand 시나리오는 이제 두 곳 모두에서 구현될 수 있습니다.

제가 신경 쓰이는 미묘한 차이점은 다음과 같습니다. CloudPrice는 FLUX.1 Pro Expand를 'Active' 상태로 표시하고 있지만, BFL 자체의 퀵 레퍼런스 (quick-reference) 테이블에는 이 ID가 없습니다. 아마도 카탈로그가 레거시 식별자 (legacy identifier)를 집계하고 있는 것일 수 있습니다. 따라서 이후에는 FLUX Outpainting을 실제 작동하는 엔드포인트 (endpoint)로 간주하고, "FLUX.1 Pro Expand"는 카탈로그상의 이름으로 이해하겠습니다.

API를 통해 확장을 호출하는 방법은?

요약하자면: base64 형식의 원본 이미지와 원하는 캔버스 크기를 포함하여 /v1/flux-tools/outpainting-v1으로 하나의 POST 요청을 보내면 됩니다. 한 변의 길이는 64 px부터 가능하며, 전체 면적은 최대 4 MP까지 지원됩니다. 원본의 위치는 오프셋 (offset) 파라미터로 지정합니다.

BFL 공식 문서에 따른 규약 (2026년 7월 19일 확인):

POST /v1/flux-tools/outpainting-v1
{
  "input_image": "<base64 원본>",
...

세 가지 세부 사항이 있습니다. 빈 공간을 수동으로 채울 필요는 없습니다. 모델은 녹색, 청색, 자색 채우기에 대해 학습되었으며, 서버가 이를 자동으로 삽입합니다. 오프셋 (offset) 적용 후 참조 이미지가 캔버스 경계를 벗어나는 경우, 선택지는 명확합니다. auto_crop: true를 사용하거나 422 에러를 마주하게 됩니다. 또한, 패스트 (fast) 모드는 제약 조건이 있습니다. 입력값은 base64여야 하며, 참조 이미지의 한 변은 64 px 이상, 종횡비 (aspect ratio)는 8:1 이내여야 합니다.

첫 호출을 위한 실무 단계:

1. 원본을 base64로 변환합니다. 배치되는 영역은 각 변이 64 px 이상이어야 합니다.
2. 캔버스 크기를 계산합니다: 가로와 세로의 곱이 4 MP를 초과하지 않아야 하며, 패스트 (fast) 모드의 경우 종횡비가 8:1 이내여야 합니다.
3. 원본이 원하는 위치에 놓이도록 오프셋 (offset)을 설정합니다. 음수 값도 정상적인 방법입니다.
4. 잘라내기가 허용된다면 auto_crop: true를 활성화하고, 그렇지 않다면 422 에러를 받을 준비를 하십시오.
5. fast 모드와 high 모드로 각각 한 프레임씩 실행하여 경계선(seam)을 비교합니다. BFL은 풍경, 배경, 제품 사진에는 fast를, 복잡한 원본 이미지에는 high 모드를 권장합니다.

이미지 한 장을 완성하는 데 드는 비용은?

요약하자면: 카탈로그형 FLUX.1 Pro Expand는 고정된 가격이 있으며 (2026년 7월 19일 CloudPrice 기준 $0.050), FLUX.1 Fill pro도 마찬가지입니다. 벤더는 erase-v1 및 outpainting-v1 엔드포인트(endpoint)에 대한 공개 가격을 게시하지 않았으나, 일반적으로 fast 모드가 high 모드보다 저렴하며, Erase는 플래그십 대안 모델들보다 "현저히 저렴"하다는 것만 알려져 있습니다.

BFL 공식 가격(1 크레딧 = $0.01) 및 2026년 7월 카탈로그 요약:

API 제한은 동시 요청 24개입니다. 흐름을 파악하기 위해: 2024년 10월 BFL API 출시 당시 가격은 FLUX.1 [dev]가 2.5센트, [pro]가 5센트, FLUX1.1 [pro]가 4센트였습니다. 타사 서비스들은 각자의 래퍼(wrapper)를 제공합니다: Magnific의 "Flux Pro Image Expand"는 옵션 프롬프트를 사용하여 각 측면을 최대 2048 px까지 확장합니다 (문서 2026년 4월 28일 업데이트).

위의 모든 수치는 벤더의 달러 요금입니다. 동일한 공식 요율을 적용하여 루블화로 계산할 경우, 추가 수수료 없이 provod.ai에서 이미지 생성 및 편집 비용을 산출합니다: 제공업체의 요율 그대로를 루블화로 지불하며, 러시아 카드, SBP(Fast Payment System) 또는 증빙 서류가 포함된 계좌 이체를 통해 결제할 수 있습니다.

캔버스 확장(Canvas Expansion)은 어떤 문제를 해결하는가?

요약하자면: 완성된 프레임의 포맷이 "맞지 않는" 모든 경우, 즉 배너, 스토리, 마켓플레이스 전시창, 표지 등이 해당됩니다. 사진 한 장이 재촬영 없이 다양한 포맷의 패키지로 변환됩니다.

전형적인 e-커머스(e-com) 시나리오: 상품 카드는 1:1 비율인데, 마케팅 팀에서는 16:9 배너와 9:16 스토리를 요구합니다. 이전에는 이를 위해 재촬영을 하거나 의미의 절반을 손실하면서 크롭(crop)해야 했지만, 이제는 각 포맷에 대해 한 번의 호출(call)이면 충분합니다. HTML5 형식의 배너 패키지를 제작하는 팀에게 이는 일주일 치 백로그(backlog)를 구원해 주는 기술입니다.

두 번째 시나리오는 인물과 공기입니다. 세로형 초상화 (portrait) 프레임이 표지 규격에 맞춰 가로로 확장됩니다. 모델이 좌우에 배경을 추가하여 제목이 들어갈 공간을 확보해 줍니다. 무드보드 (moodboard)의 경우 반대로 작동합니다. 구성된 무드보드를 구성을 깨뜨리지 않으면서 보드 형식에 맞춰 확장합니다.

세 번째는 콘텐츠 제작 환경입니다. 캡션을 위한 빈 공간이 있는 밈 (memes)용 배경, 팟캐스트 커버, 프리뷰 등이 해당됩니다. 하나의 소스로 네 가지 형식을 만드는 혼합 (mixed) 구성 패키지는 단 한 장의 사진만으로 단 몇 번의 호출(call) 만에 완성됩니다.

확장이 해결하지 못하는 것은 무엇인가요?

요약하자면 세 가지입니다. 프롬프트(prompt)를 통한 콘텐츠 수정, 객체 삭제, 그리고 비디오입니다. 또한, 계산을 시작하기 전에 미리 알아두어야 할 물리적 한계도 존재합니다.

• 텍스트 명령어를 통한 이미지 수정 - 이는 아웃페인팅 (outpainting) 엔드포인트(endpoint)가 아닌, FLUX.1 Kontext ($0.04 [pro], $0.08 [max]) 및 FLUX.2 제품군의 영역입니다.
• 객체 삭제 - 이는 Erase의 작업입니다. 마스크 (mask), dilate_pixels를 사용하여 단 한 번의 호출로 결과를 얻습니다. 여기서 Expand는 무용지물입니다.
• 형식적 제한: 캔버스는 최대 4MP까지이며, fast 모드에서는 종횡비(aspect ratio)가 최대 8:1, 참조 이미지(reference)는 64px 이상이어야 합니다. high 모드의 제한 사항은 문서에서 확인하세요.
• 저의 작업 가설 (문서에 명시된 사실은 아님): 원본 대비 확장되는 면적이 넓을수록 배경이 '찰흙처럼(plasticine)' 뭉개질 확률이 높아집니다. 본인의 프레임으로 직접 확인해 보세요.
• 레거시(legacy) 엔드포인트는 2025년 10월 31일에 종료되었습니다: 만약 가이드에서 flux-pro-1.0을 권장한다면, 그것은 구식입니다.
• 인접 도구의 운영상 유의점: Erase의 결과물 링크는 10분 동안만 유지되므로, 다운로드를 자동화하세요.

로컬 환경이라면: ComfyUI와 오픈 웨이트 (open weights)?

요약하자면, 확장은 자신의 하드웨어에서도 돌릴 수 있습니다. 오픈 소스로는 Hugging Face의 Fill [dev]가 있으며, 컴팩트한 FLUX.2 [klein]은 13GB VRAM에서 구동됩니다. 사람들은 이 환경을 flux nodes, flux loader, flux fp4와 같은 키워드로 찾고 있습니다.

검색어의 의미를 풀이해 드립니다: nodes는 생성 파이프라인 (pipeline)을 구성하는 ComfyUI 그래프의 노드 (nodes)를 의미하며, loader는 웨이트 (weights)를 불러오는 로더 노드 (loader node)를, fp4는 일부 품질을 희생하는 대신 모델을 작은 비디오 메모리에 맞게 압축한 4비트 양자화 (quantized) 버전을 의미합니다.

BFL의 문서에 따르면 자체 호스팅을 위해 FLUX.2 [klein], FLUX.1 [dev], FLUX.1 Tools [dev], FLUX.1 Kontext [dev]의 오픈 웨이트 (open weights)를 사용할 수 있습니다. klein은 4B와 9B 두 가지 버전이 있으며, 서브 세컨드 (sub-second) 생성과 13GB VRAM에서의 실행이 가능합니다. 4B 웨이트는 Apache 2.0 라이선스를 따르며, 9B는 FLUX Non-Commercial 라이선스를 따릅니다. 위 표에 기재된 $0.014-$0.015의 가격은 API 기준이며, 로컬 실행 비용은 전기 요금으로 충당됩니다.

해외 카드가 없다면 러시아에서 어떻게 시도할 수 있나요?

요약하자면: 루블 결제를 지원하는 애그리게이터 (aggregator)를 통하는 방법입니다. 공식 BFL API는 달러 결제와 해외 카드가 필요하지만, 러시아 내 운영 부분은 provod.ai (러시아의 OpenRouter)가 담당합니다.

provod.ai는 러시아 사용자를 위한 신경망 애그리게이터입니다. OpenAI 및 Anthropic SDK와 호환되는 단일 API를 제공하며, 하나의 계정에서 채팅과 이미지 작업을 모두 처리할 수 있습니다. 코드에서의 연결은 API 키와 base_url을 교체하는 것만으로 충분하며, 통합 로직을 다시 작성할 필요가 없습니다. 또한 하나의 키로 연결된 모델들은 공통의 루블 잔액을 공유합니다. 팀을 위한 워크스페이스 (workspaces) 기능도 제공되어 참가자 관리, 공용 키, 비용 제어, 계약서 및 증빙 서류를 포함한 인보이스 결제가 가능합니다. 최신 가격과 조건은 서비스 페이지에서 확인하시기 바랍니다.

provod.ai가 적합하지 않은 경우

요약하자면: 이 주제와 관련하여 애그리게이터가 불필요한 세 가지 시나리오를 솔직하게 말씀드리겠습니다.

만약 BFL 고유의 인터페이스 기능을 갖춘 브랜드 플레이그라운드 (playground)가 꼭 필요하다면 벤더에 직접 접속해야 하며, 애그리게이터는 이를 재현하지 못합니다. 만약 오픈 웨이트 (open weights)를 사용하여 자신의 GPU에서 셀프 호스팅 (self-host)하는 것이 목적이라면 (Fill [dev] 또는 klein), 외부 API는 전혀 필요하지 않습니다. 마지막으로, 기업이 SLA를 위해 Black Forest Labs와 직접 엔터프라이즈 계약 (enterprise contract)을 체결하는 경우, 이 구조에서 중개인은 적절하지 않습니다. 별도로, erase-v1과 outpainting-v1에 대한 정확한 가격은 아무도 발표하지 않을 것입니다. 벤더 자체가 이를 공개하지 않으므로, 실제 사용을 통해 비용을 계산하는 것이 가장 정직한 방법입니다.

클러스터 쿼리 사전

요약하자면: FLUX를 검색할 때 오타, 슬랭, 타 주제 등 수십 개의 이상한 단어들이 함께 나타납니다. 아래는 타인의 모델에 비용을 지불하거나 가짜 페이지에 속지 않도록 그룹별로 정리한 정직한 해설입니다.

Flux-노이즈 (Flux-noise). "fitnec", "lisimo", "poppy", "primo", "reborn", "lights", "intense", "l4", "researcher" - 이들은 오타이거나 인접한 주제(fitness, lights - 조명)에서 온 단어들입니다. 올바른 명칭은 FLUX.1 Pro Expand, FLUX Outpainting, FLUX Erase, FLUX.1 Fill입니다.

Grok. "dowland", "imagin", "imaginex", "imagne", "lmagine", "k16", "mc", "modular", "nfsw", "pwa" - 이는 Grok과 그 생성기인 Imagine의 통속적인 표기법들입니다. dowland는 download의 오타이며, nfsw는 NSFW의 오타입니다. 이들은 FLUX와 아무런 관련이 없습니다.