과거에 제 GPU에서 로컬 이미지 생성기를 직접 실행해 보려고 시도한 적이 있습니다. 기본 솔루션은 당연히 ComfyUI였죠... 저는 그 프로젝트가 정말 싫습니다! Python, TensorFlow와 언리얼 엔진의 일부처럼 보이게 만든 웹앱을 억지로 붙여 놓은 10GB짜리 거대함입니다. 가장 간단한 작업조차 하려면 몇 시간 동안 공부해야 합니다. '노드(nodes)'를 무엇이며 어떻게 올바르게 연결하는지 배워야 하고, 다음 날이면 까먹습니다. 왜냐하면 '워크플로우(workflow)'를 .json 파일로 저장하는 것을 잊어버렸기 때문이죠. 정말 웃기는 프로젝트입니다. 제가 싫다고 말했나요? 그래서 2주 전에 Flux-3-Image-Klein이 출시되었을 때, 이 새로운 '텍스트-투-이미지(text-to-image)' 모델들이 얼마나 좋은지 한번 시험해보고 싶었습니다. 다행히도 누군가 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x6s7el/flux3_image_klein_is_now_out/ 토론에서 stable-diffusion.cpp를 언급해주었습니다 (u/ SM8085님께 정말 감사합니다). 약간의 조정과 LLM의 도움으로 제가 여러분에게 가르쳐주고 싶은 미니멀리스트 구성을 갖추게 되었습니다. 이 구성은 CUDA(nVidia GPU)에 맞춰져 있지만, 프로젝트는 CPU, ROCM, 그리고 Vulkan도 지원합니다. 그들의 릴리스 페이지로 이동하여 사용자의 아키텍처에 맞는 압축 파일을 다운로드하세요. CUDA를 사용할 때는 cudart-bin 압축 파일도 다운로드하는 것을 잊지 마세요 (전체 CUDA SDK를 설치할 필요 없이 CUDA .dll을 제공합니다). 모든 것을 폴더 안에 추출하고 sd-server --list-devices를 실행하세요 (이미 llama.cpp의 분위기를 느끼고 계신가요?). GPU에 오류 없이 목록이 표시되면, 네 개의 파일을 더 다운로드해야 합니다: Flux-3 HF 저장소에서 ae.safetensors (접근하려면 HF 계정이 필요합니다), 같은 HF 저장소에서 tokenizer.json, 그리고 마지막으로 model.safetensors입니다. 또한 프롬프트를 임베딩(embeddings)으로 변환하기 위한 LLM 모델도 필요합니다. Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct-GGUF의 어떤 .gguf 파일이든 괜찮습니다.
이미지-투-이미지(image-to-image) 기능을 원한다면 .mmproj 컴패니언 파일을 다운로드하세요. 마지막으로, 매번 명령줄 인수를 입력할 필요가 없도록 작은 러너 스크립트를 만드세요 (이것을 sd-server.exe와 같은 위치에 배치하세요).
sd-server.exe -v --listen-ip 0.0.0.0 --listen-port 9931 --diffusion-model "L:\Black-forest-labs\flux-3-image-klein\model.safetensors" --llm "L:\Qwen\Qwen3VL-4B-Instruct-F16.gguf" --tokenizer "L:\Black-forest-labs\flux-3-image-klein\tokenizer.json" --vae "L:\Black-forest-labs\flux-3-image-klein\ae.safetensors" --cfg-scale 1.0 --sampling-method euler --steps 16 --width 1024 --height 1024
이것으로 끝입니다! 전체는 주로 정적인 .exe, .dll 및 모델 파일로 구성되어 있습니다. 복잡한 Python/TensorFlow 메커니즘은 없습니다. 그리고 UI 역시 llama-server에서 보던 클래식 채팅 인터페이스와 같습니다. 프롬프트를 위한 몇 개의 버튼과 텍스트 입력창만 있으면 됩니다.
참고: 기본 시드(seed) 값은 고정된 값인 42입니다. 최고의 결과를 얻으려면 이를 무작위화하세요! stable-diffusion.cpp 및 black-forest-labs의 작성자분들께 큰 감사를 표합니다 🫶 /u/srigi가 제출했습니다 [link] [comments]
