Bria, 이미지 편집 모델 'FIBO 2' 오픈소스 공개: 4장 참조 합성 지원

Bria FIBO 2는 자연어 명령어로 이미지를 생성하고 편집할 수 있는 오픈 웨이트 모델이다. 복잡한 마스킹 작업 없이 텍스트 입력만으로 사진 속 특정 요소를 직관적으로 수정할 수 있다.

Artificial Analysis의 이미지 편집 벤치마크에서 1위를 차지하며 기존 선두였던 Qwen Image 2.1을 근소한 차이로 제쳤다. 훈련 데이터 전체를 100% 상업적 라이선스를 획득한 데이터로만 학습시켰다는 점도 내세우고 있다.

무엇을 할 수 있나

FIBO 2의 가장 큰 강점은 최대 4장의 참조 이미지를 결합하는 다중 합성 능력이다.

첫 번째 사진 속 인물에게 두 번째 사진의 의상을 입히고, 세 번째 사진의 포즈를 취하게 한 뒤, 네 번째 사진의 배경에 합성하는 작업을 자연어 지시만으로 수행한다. 복잡한 드레스 디테일도 세밀하게 재현하지만, 인물의 발이 사라지는 식의 세부 결함은 종종 발생한다.

복원 작업에서도 뛰어난 성능을 보인다. 접힌 자국과 균열이 심한 흑백 옛날 사진을 넣으면 얼굴의 정체성을 유지하면서 손상을 매끄럽게 복구하고 자연스럽게 채색해 낸다.

밝기를 극단적으로 낮추고 화이트밸런스가 심하게 망가져 푸른빛을 띠는 사진도, 조명 보정 명령을 통해 원본의 자연스러운 색감으로 거의 완벽히 되돌려 놓는다.

다만 고난도 작업에서는 한계가 드러난다. 심하게 흐릿한 오바마 사진을 초해상화할 경우 본래 얼굴과 다소 달라지며, 복잡한 캐릭터 콘셉트 아트를 생성할 때는 다리 비율이 지나치게 짧아지거나 지팡이 형태가 왜곡되는 문제가 나타났다.

모델 용량과 라이선스 제약

로컬 구동 장벽은 낮다. INT8 양자화 모델 크기는 8.4GB로 Qwen Image 2.1의 7.26GB보다는 약간 크지만, 일반 소비자용 GPU에서도 충분히 실행 가능한 수준이다.

로컬 모델 외에 공식 API도 지원하며, 21:9를 포함한 12가지 화면비 확장 옵션과 코닥 필름 같은 스타일 프리셋을 제공한다.

주의할 점은 라이선스 조건이다. FIBO 2의 라이선스는 비상업적 용도로 제한되며, 모델 가중치를 내려받으려면 상세 정보를 적어 승인 신청을 제출해야 한다. 자유도가 높은 Qwen의 라이선스와 비교하면 개방성 면에서 제약이 뚜렷하다.

왜 중요한가

다중 이미지 합성이나 사진 복원 기술을 연구하는 개발자에게 FIBO 2는 현재 시점에서 가장 강력한 오픈소스 선택지 중 하나다. 100% 라이선스 데이터를 사용해 저작권 리스크가 없다는 점도 연구용으로는 매력적이다.

하지만 실제 서비스 도입에는 한계가 분명하다. 성능 면에서 Qwen Image 2.1을 압도하는 수준은 아닌 반면, 비상업적 이용 제한과 까다로운 신청 절차가 걸림돌이 된다. 자유로운 상업적 활용과 간편한 배포가 필요한 환경이라면 여전히 Qwen을 선택하는 편이 합리적이다.