핵심 역량

• 텍스트-투-이미지 생성
• 정밀한 텍스트 렌더링
• 바운딩 박스 기반 레이아웃 제어
• 색상 팔레트 조건부 생성
• 멀티턴 이미지 편집

강점

• Design Arena 오픈 웨이트 모델 중 Elo 1위
• ContraLabs 타이포그래피 평가에서 47.9% 승률로 1위
• 9.3B 파라미터로 대형 모델 대비 우수한 텍스트 렌더링 성능

훈련 방식

처음부터 학습된 단일 스트림 Diffusion Transformer(DiT) 아키텍처 기반, Qwen3-VL-8B-Instruct 텍스트 인코더 활용

알아두면 좋은 것

• 비상업적 라이선스 적용
• JSON 기반 구조화된 프롬프트 인터페이스 지원
• Qwen3-VL-8B-Instruct를 텍스트 인코더로 활용
• 256x256에서 2048x2048까지 가변 해상도 지원