[Flux Klein 9B vs NB 2] 수채화를 실사 사진으로 변환한 결과 비교

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핵심 요약

Flux Klein 9B와 Nano Banana 2 모델을 사용하여 수채화 스케치를 실사 DSLR 사진으로 변환하고 각 모델의 텍스트 렌더링 및 객체 유지 성능을 비교했다.

배경

James Richards의 도시 풍경 수채화 작품을 AI 모델을 통해 실사 사진으로 변환하는 실험을 진행하고, Flux Klein 9B와 Nano Banana 2의 생성 결과를 대조했다.

의미 / 영향

이 실험을 통해 동일한 Flux 기반 모델이라도 파인튜닝 방향에 따라 텍스트 렌더링과 객체 유지 성능에서 큰 차이가 발생함이 확인됐다. 실무에서는 작업의 목적에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 필수적이다.

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작성자는 Klein의 결과에 깊은 인상을 받았으나 텍스트 문제를 지적했고, NB2에 대해서는 훌륭하지만 자동차 개수 오류를 언급하며 두 모델의 일장일단을 공유했다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

Flux 기반 모델들이 수채화의 실사 변환에서 높은 수준의 결과물을 생성함

실용적 조언

텍스트가 포함된 이미지 생성 시에는 Klein 9B의 렌더링 한계를 고려해야 함
객체의 정확한 수량이 중요한 작업에서는 NB2의 생성 결과를 재검토할 필요가 있음

언급된 도구

Flux Klein 9B추천

이미지 생성 및 스타일 변환

Nano Banana 2추천

이미지 생성 및 실사 변환

섹션별 상세

Flux Klein 9B 모델은 수채화 스케치를 실사 DSLR 사진 스타일로 변환하는 과정에서 뛰어난 질감 묘사를 구현했다. 원본의 구도를 충실히 따르면서도 현실적인 조명과 그림자를 생성하는 능력이 확인됐다. 하지만 이미지 중앙의 표지판 텍스트를 'PAINST'와 같이 의미 없는 철자로 렌더링하는 한계를 드러냈다. 이는 모델이 시각적 구도는 잘 파악하지만 텍스트의 의미적 정확도는 완벽하지 않음을 의미한다.

Flux Klein 9B와 Nano Banana 2 모델을 이용해 수채화를 실사로 변환한 비교 이미지이다. — Screenshot왼쪽의 Klein 9B 결과물은 표지판 텍스트 오류를 보여주며, 오른쪽의 NB 2 결과물은 실사감은 높으나 원본과 다른 자동차 배치를 보여준다. 두 모델의 렌더링 특성과 한계를 시각적으로 증명한다.

Nano Banana 2 모델은 전반적인 이미지의 선명도와 실사 느낌 측면에서 매우 우수한 성능을 기록했다. 건물과 인물의 묘사가 자연스럽고 현대적인 도시의 분위기를 잘 살려낸 결과가 도출됐다. 그러나 원본 수채화에 그려진 자동차의 개수와 위치를 정확하게 재현하지 못하는 객체 인식 오류가 발생했다. 이는 이미지 투 이미지 변환 시 모델이 원본의 세부 수치 정보를 유지하기보다 시각적 완성도에 치중하는 경향이 있음을 시사한다.

실무 Takeaway

Flux Klein 9B는 실사 변환 품질은 우수하나 텍스트 렌더링 정확도가 낮음
Nano Banana 2는 시각적 완성도는 높지만 원본의 객체 수 유지 능력이 부족함
수채화 스케치를 실사로 변환할 때 모델마다 공간 해석 및 세부 묘사 방식에 뚜렷한 차이가 존재함