저는 HexAnima라는 무료 비상업적 오픈 소스 Android 앱을 개발해 왔습니다. 이 앱은 확산 모델(diffusion models)을 Hexagon NPU에서 완전히 구동하며 (루트 권한 불필요, 클라우드 연결 불필요, 계정 필요 없음, 광고 없음), 지금까지는 Anima 애니메이션 모델(2B 및 2.9B)을 구동했습니다 (512x768 기준 약 7~12초 소요). 버전 1.3.0에서는 훨씬 더 큰 모델인 MOSS-Image 5B (OpenMOSS, Apache-2.0)를 추가했습니다.
어디서 무엇을 구동하는가: 모든 무거운 연산은 NPU에서 처리됩니다. 여기에는 Qwen3.5-9B 텍스트 인코더, 5.1B DiT(Diffusion Transformer), 그리고 FLUX.2 소형 VAE 디코더가 포함됩니다. 가중치(Weights)는 Hexagon 행렬 유닛(HMX)용 8비트 타일로 변환되어 모든 이미지를 위해 플래시 메모리에서 스트리밍됩니다 (5.7 GB DiT는 인코더와 RAM에 함께 담기 어렵습니다). 이 앱은 커뮤니티의 4단계 'rapid-moss' 어댑터를 사용하며, 이는 델타 값이 bf16 반올림보다 작아 병합되지 않은 LoRA 형태로 유지됩니다.
속도 (Xiaomi 12T Pro, Snapdragon 8+ Gen 1, 12 GB RAM, 4단계):
크기 | 시간
512x768 | 약 30초
768x1024 | 약 60초
1024x1024 | 약 80초
두 변의 길이가 모두 16의 배수인 모든 크기에서 작동합니다 (최소 256, 최대 6144 패치, 예: 1536x1024).
사용자 LoRA 지원:
MOSS-Image용으로 제작된 아무 .safetensors LoRA를 선택할 수 있습니다. 앱은 즉시 이를 확인하여 (키 이름, 모양(shapes), 순위(rank), 데이터 타입(dtype)) 왜 작동하지 않는지 알려줍니다 (예: FLUX/SDXL LoRA, 잘못된 모양, 순위 > 128, 텍스트 인코더 전용 파일 등...). 강도 조절 슬라이더(0–2)가 있습니다. 이 LoRA는 휴대폰의 내장 4단계 어댑터와 접합되어 (최초 실행 시 약 15초 소요 후 캐시됨) 기기를 벗어나지 않습니다.
솔직한 한계점:
이미지의 텍스트 구현은 들쭉날쭉합니다. 짧은 단어는 종종 정확하게 나오지만, 더 길거나 보조적인 텍스트(작은 표지판, 책 표지, 상점 간판 등)는 자주 깨져 나옵니다. README에는 잘못된 텍스트가 그대로 남아있는 네 가지 수정 전 시도 예시가 있습니다.
이미지-투-이미지(img2img)/편집 기능 없음: 텍스트-투-이미지만 가능합니다.
약 14 GB 다운로드 크기이며, 12 GB 휴대폰에서만 테스트되었습니다. Anima 모델보다 느린데, 이는 약 2.5배 더 크고 가중치가 스트리밍되기 때문입니다.
지원되는 기기는 Snapdragon 8 Gen 1 / 8+ Gen 1 (Hexagon V69) 뿐입니다. 다른 칩(8 Gen 2/3 및 8 Elite 포함)은 지원하지 않습니다.
내부적으로는 단일 스트림 DiT(RMSNorm + modulation, gather 테이블을 통한 SiTU epilogue, joint attention)를 위한 커스텀 HVX/HMX 커널, 텍스트 인코더(Qwen3.5의 gated delta-net 레이어 포함), GEMMs 내 추가 K-타일로서의 LoRA, 그리고 사전 컴파일된 컨텍스트가 없는 크기를 위한 타일형 QNN 디코더를 사용합니다. 과정 중에 V69에서 Q6_Vqf16_vsub가 일부 값에 대해 u+1을 반환하는 것을 발견했으며, 이로 인해 8비트 디퀀타이즈(dequant) 값이 한 단계 낮아지는 문제가 있었습니다. 이는 이번 릴리스에서 수정되었으며 (2.9B Anima 모델도 정확도가 향상되었습니다). 모든 출처와 노트는 리포지토리(moss/)에 있습니다. MOSS-Image, Qwen3.5, rapid-moss 어댑터, FLUX.2 소형 디코더 및 Unsloth 양자화(quantisations)는 모두 Apache-2.0 라이선스를 따릅니다. 변환된 패키지는 변경 사항을 명시하는 LICENSE 및 NOTICE.md 파일을 가진 자체 HF 리포지토리에 있습니다. 이 두 파일은 앱에서도 표시됩니다. 로드되는 LoRA는 해당 저자의 라이선스를 유지합니다. HexAnima는 이들 저자 중 누구와도 제휴하지 않은 독립 프로젝트입니다.
릴리스/APK: https://github.com/ayanoby/hexanima/releases/tag/v1.3.0
리포 + 스크린샷이 포함된 README: https://github.com/ayanoby/hexanima
패키지: https://huggingface.co/ayanoby/hexanima-moss-packs
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