크레아, 플럭스 기반 오픈 가중치 모델 공개…"AI 특유의 이질감 제거"

FLUX.1 Krea [dev]는 크레아(Krea)가 블랙포레스트랩스(Black Forest Labs)와 협력하여 공개한 120억 파라미터 규모의 오픈 가중치 텍스트-투-이미지 모델입니다. 기존 FLUX.1-dev 생태계와 완전히 호환되어 기존 생성 워크플로우에 그대로 적용할 수 있습니다.

이 모델의 핵심 목적은 생성형 이미지 특유의 'AI 느낌'을 지우는 것입니다. 번들거리는 피부 표면, 지나치게 뭉개진 배경 흐림, 단조로운 구도를 걷어내고 실제 사진에 가까운 질감과 독창적인 미적 감각을 구현했습니다.

어떤 모델인가

기존 오픈소스 이미지 모델로 인물이나 사진을 생성할 때 흔히 나타나는 플라스틱 같은 피부 톤과 부자연스러운 조명 효과는 창작자들의 오랜 불만이었습니다. FLUX.1 Krea [dev]는 바로 이 지점을 해결합니다.

인물의 세밀한 질감과 사실적인 조명, 영화 같은 어두운 톤의 연출을 자연스럽게 묘사합니다. 사람이 직접 참여한 블라인드 선호도 평가에서 기존 오픈소스 이미지 모델들을 앞섰으며, 폐쇄형 상용 모델인 FLUX1.1 [pro]와 동등한 수준의 평가를 받았습니다.

FLUX 아키텍처 특유의 복잡한 텍스트 렌더링 능력과 프롬프트 맥락 이해력도 그대로 유지됩니다.

어떻게 구현했나

기존 모델들은 범용적인 미적 평가 지표에 의존하다 보니 모든 결과물이 지나치게 부드럽고 밝은 방향으로 획일화되는 경향이 있었습니다. 크레아 연구진은 타협적인 중립성을 버리고 뚜렷한 주관적 미감을 고수하는 방식을 택했습니다.

연구진은 블랙포레스트랩스로부터 사후 학습이 거의 진행되지 않은 순수 베이스 모델인 flux-dev-raw를 공급받았습니다. 세계에 대한 방대한 지식은 갖추고 있으면서도 특정 스타일로 굳어지지 않은 상태에서 출발하기 위해서였습니다.

사후 학습 단계에서는 대규모 데이터를 무차별 학습시키는 대신, 철저히 정제된 100만 건 미만의 고품질 데이터만 사용했습니다. 지도 미세조정(SFT) 단계에서 양질의 합성 데이터를 투입하고, 자체 선호도 최적화 기술인 TPO를 적용한 인간 피드백 강화학습(RLHF)을 여러 차례 진행했습니다.

미적 취향은 주관적이어서 모든 사용자의 취향을 억지로 섞으면 평범하고 어색한 결과물만 남습니다. 이 모델은 명확한 시각적 방향성을 정하고 이에 맞춰 집중 학습시키는 전략을 취했습니다.

어디서 쓸 수 있나

모델 가중치는 허깅페이스의 블랙포레스트랩스 저장소에 공개되어 있어 FLUX.1-dev 호환 로컬 도구에 즉시 내려받아 쓸 수 있습니다. 상업적 사용 권한은 BFL 라이선스 포털을 통해 제공됩니다.

로컬 그래픽 카드가 부족한 사용자는 FAL, Replicate, Runware, DataCrunch, TogetherAI 등의 플랫폼 API를 통해 바로 이용할 수 있습니다.

왜 중요한가

인공적인 느낌을 지우기 위해 수많은 부정 프롬프트와 LoRA를 겹쳐 써야 했던 디자이너와 아티스트에게 실질적인 작업 효율을 줄 수 있는 모델입니다. 기본 설정만으로도 질감이 살아 있는 고화질 이미지를 뽑아낼 수 있습니다.

또한 대규모 데이터를 무작정 쏟아붓지 않더라도, 명확한 기준을 가진 100만 건 미만의 정교한 사후 학습만으로 최고 수준의 상용 폐쇄형 모델에 필적하는 완성도를 낼 수 있음을 보여주었다는 점에서 의미가 큽니다.