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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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기본 Fibo 2 Edit 노드가 최대 1MP 해상도에 제한되는 문제를 해결하기 위해, 작성자가 직접 커스텀 노드를 제작하여 최대 2MP까지 지원하도록 구현했습니다. 이 과정에서 OpenCode와 무료 LLM(MiniMax M3.1 Flash)을 활용해 확산 모델의 원리와 한계를 이해하고 코딩하는 과정을 거쳤습니다.
본 문서는 MiniMax H3 모델을 활용하여 배경 교체(Background Swap)를 수행하는 워크플로우와 설치 가이드를 제공합니다. 이 방법은 비디오를 공간 타일로 분할하고 모든 영역을 예측한 후 하나의 캔버스로 블렌딩하여, 이음새 없는 고화질 결과물을 얻는 것이 특징입니다. 설치 과정으로는 배치 파일 사용 또는 Git 클론을 통한 수동 설치가 가능하며, 필요한 LoRA와 컴포넌트 가중치도 함께 안내합니다.
본 글은 오리지널 캐릭터의 LoRA 제작 및 이를 활용한 t2v(text-to-video) 워크플로우를 공유합니다. H3 t2v 모델에 LoRA를 적용했을 때 RefMod보다 더 자연스러운 결과물을 얻을 수 있음을 보여줍니다. 구체적인 학습 과정과 렌더링 파이프라인, 그리고 최적의 LoRA 강도(0.8) 등 실질적인 노하우가 담겨 있습니다.
본 글은 Fibo 2.0을 활용한 ComfyUI 워크플로우를 소개하며, Dev 기반의 text2image와 Edit Turbo를 사용한 이미지 편집 방법을 다룹니다. 특히 구조화된 프롬프트 변환 여부에 따른 두 가지 버전을 제공합니다.
LTX Desktop 1.3.0 버전이 출시되어 로컬 비디오 워크플로우에 대대적인 업데이트를 제공합니다. 재설계된 UI와 새로운 Assistant 기능 외에도, Text/Image/Audio-to-Video 기능을 활용하여 로컬에서 고품질 비디오 생성이 가능해졌습니다.
MOSS-Image용 커스텀 노드를 활용하여 레퍼런스 이미지를 Qwen3.5-9B vision tower로 임베딩합니다. 이 임베딩을 텍스트 컨디셔닝에 직접 적용함으로써, 이미지 조건이 VAE latent가 아닌 프롬프트의 일부로서 이미지 생성을 유도하는 워크플로우를 제공합니다.
LoRA 트레이너 Fizgig의 8.8.1 버전 업데이트는 MOSS-Image 학습 기법을 개선했습니다. 특히 'Slide' 스케줄링 기능을 통해 유사성(likeness) 유지에 큰 진전이 있었으며, 다양한 데이터셋에서 높은 ArcFace 유사성을 꾸준히 유지하는 것이 가능해졌습니다. 또한 SFT 기반의 Base 미리보기 기능과 ComfyUI 업데이트 권장 사항도 포함되어 있습니다.
본 문서는 MOSS-Image LoRA를 로컬 환경에서 학습시키는 구체적인 워크플로우와 최적의 설정을 제공합니다. 캐릭터 LoRA의 경우 800 스텝을 기준으로 시작하는 것이 좋으며, 데이터셋 크기나 개념 난이도에 따라 단계 수를 조절해야 합니다. 오픈소스 트레이너 Studio를 활용하여 다양한 모델과 환경에서 효율적으로 학습할 수 있습니다.
ComfyUI v0.42.1 릴리스는 MOSS 이미지 템플릿 워크플로우 사용 시 발생했던 충돌 문제를 해결하는 패치 버전입니다. 이 업데이트는 Krea 3 Image 노드 추가 및 MOSS-image 지원 등 여러 수정과 개선 사항을 포함하고 있습니다.
Fizgig 8.6 버전이 출시되었으며, MOSS-Image 유사성 개선과 함께 LoRA 학습 및 안정화에 대한 새로운 팁을 제공합니다. ComfyUI 사용 시 Base 모델로 학습하고 LoRA를 SFT에 사용하는 것이 권장되며, 최적의 결과를 위해 충분한 에포크(70 에포크) 실행이 필요할 수 있습니다.
Photoshop의 AI 편집 기능(Generative Fill, Remove, Expand)을 GIMP 3에 네이티브로 구현한 플러그인이 공개되었습니다. 이 플러그인은 자체 ComfyUI를 구동하여 작동하며, 로컬 이미지 모델과 연동되어 인페인팅, 아웃페인팅 등 다양한 AI 편집 기능을 제공합니다.
ComfyUI용 MOSS Prompt Enhancer 커스텀 노드가 출시되었습니다. 이 도구는 간단한 프롬프트를 받아 설명을 향상시키고, 구조화된 JSON으로 변환하며, 유효성 검사 및 컴파일을 거쳐 MOSS에 최적화된 프롬프트로 만듭니다. 로컬 GGUF 모델은 주제, 배경 등 세부 정보를 추가하여 아이디어를 확장하고 레이아웃을 생성합니다.
MOSS-Image 모델이 이제 Fizgig 플랫폼에서 학습 및 사용 가능해졌습니다. LoRAs, 전체 파인튜닝 등 다양한 워크벤치 도구를 활용할 수 있으며, 생성된 결과물은 ComfyUI에 바로 로드됩니다. 최적의 성능을 위해 샘플링 설정과 ComfyUI 노드 설정을 상세히 안내합니다.
본 글은 Minimax H3와 ComfyUI 비디오 빌더를 활용하여 영상 제작 과정을 공유합니다. Claude가 장면 기획 및 프롬프트 생성을 돕고, ElevenLabs로 음성 녹음을 진행했으며, 총 28개 장면에 걸쳐 고품질의 영상을 완성했습니다.
이 글은 클릭 한 번으로 완벽한 시ーム리스 브이로그 비디오를 제작할 수 있는 원클릭 워크플로우를 소개합니다. 관련 GitHub 링크와 함께, 이 워크플로우에 사용된 유용한 노드 두 가지도 추가로 공유하여 실질적인 개발 가이드라인을 제공하고 있습니다.
본 기사는 MOSS-Image (5B) 모델을 RTX 3060 환경에서 INT8 양자화 및 lodestones의 DMD 터보를 사용하여 테스트한 결과를 공유합니다. 이 설정은 복잡한 프롬프트, 다국어 텍스트, 정확한 레이아웃 구조 등 까다로운 이미지 생성 작업에서도 강력한 성능을 보여주었습니다. 특히 '터보' 설정을 사용했을 때, 기본 설정 대비 속도가 약 6배 빨라지면서도 텍스트 및 레이아웃 유지력이 우수함을 입증했습니다.
Comfy-Org에서 공식 MOSS-Image 가중치를 공개했습니다. 이전의 int8 양자화 버전 대신 이 공식 버전을 사용하는 것이 더 좋은 결과를 보장합니다. 사용자는 ComfyUI를 최신 상태로 업데이트해야 합니다.
사용자가 MOSS-Image 모델을 INT8로 양자화하여 ComfyUI에서 사용할 수 있도록 커스텀 노드와 워크플로우를 제공했습니다. 초기 테스트 결과, 손실이 거의 없어 높은 활용도를 보입니다.
본 글은 ComfyUI 환경에서 Minimax LoRA를 활용하여 캐릭터 스왑(Character Swap)을 구현하는 과정을 다룹니다. 특히, 틱톡 등에서 유행하는 바이럴 댄스 영상을 기반으로 특정 인물을 다른 캐릭터로 대체하는 워크플로우를 소개합니다. 로컬 환경에서 작동하며, 비디오 프레임 속도와 샷별 작업의 중요성을 강조하고 있습니다.
본 글은 LongTakeNoCuts 노드와 워크어라운드를 활용하여 3분 분량의 장시간 비디오를 제작한 사례 연구입니다. 캐릭터 마스킹과 시드 고정 등의 기술적 문제 해결 방법을 공유하며, H3 모델을 이용해 품질 저하 없이 영화적인 원 샷 영상을 만드는 것이 가능함을 입증했습니다.