온라인 쇼핑에 이런 모델을 밀어붙이는 게 이상하게 느껴짐. 옷이 몸에 잘 맞도록 보정하고 조명까지 보기 좋게 만들기 때문에, 실제 옷의 착용감과 핏은 도입 전과 마찬가지로 알기 어려움

단기 목표는 상품 판매지만, 더 야심 찬 장기 목표는 광고와 현실의 경계를 흐려 구매 시점에 보통 사람들이 이런 의문조차 품지 않도록 문화적 규범을 바꾸는 것임
50년 뒤에는 ‘광고의 진실성’ 자체가 되찾을 수 없는 이상적인 과거로 여겨질 수도 있음

일부가 원하는 건 생성형 AI 자체보다 “유능한 사진가가 찍은 것처럼 바꿔줘” 같은 이미지 간 변환일 수 있음
하지만 매달 신규 상품이 1천 개씩 올라오는 플랫폼이라면 실제의 불완전한 사진이 구매 전환에도 더 유리할 듯함. 특히 모든 색상 변형이 똑같아 보이는 3D풍 이미지는 오히려 거부감이 듦

Facebook Marketplace의 중고 가구 광고에서도 비슷함. 대부분의 이미지는 Pottery Barn 카탈로그처럼 AI로 꾸며 놓고, 마지막에야 흠집과 손상이 가득한 실제 물건이 어수선한 차고에 놓인 사진을 보여줌

완벽한 조명 아래 전문 사진가가 모델에게 셔츠를 입혀 찍는 기존 방식보다 정말 왜곡이 덜할지 의문임

HTML의 메타 키워드에 hentai, nudes 등 성인물 관련 항목이 100개 넘게 들어 있어 흥미로움

이 키워드가 성적 콘텐츠에 제품을 사용하지 말라고 요청하는 https://qwen.ai/usagepolicy 같은 페이지에도 전역으로 적용돼 있음
콘솔에서 document.querySelector('meta[name="keywords"]').content를 실행하면 전체 태그를 볼 수 있음

일부 검색 엔진 최적화 도구가 메타 키워드를 자동으로 추가한 듯함. qwen이 들어간 흔한 검색어를 수집하면서 성인물 맥락의 gwen이나 ben 오타까지 포함했을 가능성이 있음

요즘 keywords 메타 태그가 무슨 가치가 있는지 모르겠고, 77KB 이상의 쓸모없는 데이터만 페이지에 더하고 있음

Qwen 팀도 성인물 커뮤니티가 Civitai에서 보듯 새 이미지 생성 모델을 빠르게 채택한다는 사실을 알 것임. 이들이 이미 확인하는 검색 결과에 모델을 노출하려는 검색 엔진 최적화 전략으로 보임

GPT Image 1도 다른 이미지 생성 모델의 출력으로 학습하지 않고 노란 색조가 생겼음. 사람들이 부드러운 석양빛 사진을 선호하고 선호도 모델이 이를 쉽게 포착하기 때문에, 미적 매력을 최적화하면 의도적으로 억제하지 않는 한 모든 이미지에 약한 색조가 생김

노란색·붉은색 색조는 학습 사진의 출처와 무관하게 매우 흔한 문제임. 사진 관련 스타트업에서 원본 이미지로 학습해도 색조가 생겼으며, 이를 막기가 계속 어려웠음

AI 생성 이미지가 이미 웹의 일부가 됐으므로, 일반적인 웹 스크래핑으로는 생성 이미지를 학습 데이터에서 피할 수 없음

대표 이미지 제목의 아랍어가 명백하게 망가졌지만 실제 모델 사용 시에는 그렇지 않음. 대표 이미지가 Qwen Image 3.0으로 생성된 게 아닐 수도 있음

새 모델을 시험하기 좋은 기준임. Tamil과 아랍어 꾸란 구절로 GPT Image 2와 Nano Banana Pro를 시험했을 때는 제대로 생성했으며, 방대한 학습 데이터 덕분일 가능성이 있음

“3×3 격자 전체를 정확히 묘사하는 데 3,700토큰이 필요하다”고 했지만 프롬프트를 공개하지 않아 시연의 설득력이 떨어짐

가중치 공개 시점과 여부에 관한 내용이 전혀 없는데, 따로 적힌 곳이 있는지 궁금함

Qwen-Image-2.0 가중치도 공개되지 않았으므로 이번에도 가능성이 낮아 보임

Z-Image와 최초 Qwen-Image 이후 완전히 폐쇄형 모델로 전환한 듯함. 공개된 이미지만 보면 Qwen-Image 3.0은 gpt-image-2나 nb-pro 같은 독점 모델보다 못한 대안에 불과해 보임

공개해 봐야 Cursor, Azure, Amazon이 수익화할 텐데 굳이 그럴 이유가 없음. OpenAI가 실제로 개방하지 않는 한 가능성은 희박함

실제 로고 2개, 완전한 디자인 언어 명세, 애플리케이션 화면 캡처 3장을 제공했지만 끔찍한 이미지 3개만 나왔고, 어느 것도 전달한 원본 로고와 같지 않았음

chat.qwen.ai에서 시험한 결과 구성과 해부학적 정확성 모두 Qwen Image 1 수준에도 미치지 못함. 다리가 세 개이거나 눈이 빛나는 결과가 나오며, 철회된 Microsoft Lens 정도의 품질임

대학 시절 이런 모델이 있었다면 좋았을 것 같음. 시각적 학습자로서 긴 글보다 도해와 설명 그림을 통해 일부 주제를 훨씬 쉽게 이해했을 것임

하지만 생성된 도해는 모사물에 불과함. 원자의 구성 요소를 정확히 설명하는 포스터를 요청해도 확률 구름과 관련된 표현 대신 빨강·파랑·회색 탁구공이 원형 궤도를 도는 그림이 나오고, 운이 좋아야 전자 껍질 도표를 얻을 것임
Nano Banana 2에 “원자의 작동 원리를 설명하는 학부생용 인포그래픽 포스터”를 요청해 보니 중학교 과학 교과서 같은 보어 모형이 생성됐음

아내가 모든 요리법을 ChatGPT 이미지 생성에 넣어 잡지풍 페이지로 만들었는데 결과가 훌륭함. 아이들이 어린 시절 먹었던 요리를 알 수 있도록 가족 요리책을 만드는 중임