눈길을 끄는 이미지는 하나의 문제가 아니다
눈길을 끄는 이미지를 예측하고 만드는 연구는 한 덩어리처럼 보이지만 시선과 기억, 미감, 클릭 네 갈래로 갈라져 있다. 그중 예쁨과 클릭은 산업 데이터가 이미 갈라놓은 서로 다른 목적함수다.
이미지 생성
トマリぐるぐる / トマリトーク
마우스를 따라 25방향으로 돌아보고 음성에 맞춰 입을 움직이는, 트마리용 브라우저 아바타. 150장의 프레임을 갈아끼우는 단순한 구조와 그 뒤의 캐릭터 시트 슬라이싱 파이프라인을 정리하고, 같은 구조를 치비 서소영으로 직접 옮겨 봤다.
AI 이미지 모델, 어떤 작업에 어떤 모델인가
텍스트 헤비 포스터, 포토리얼 사진, 캐릭터 시리즈, 벡터 로고, 애니메이션. 모델이 어디까지 왔는지를 작업별로 정리하고, 자기 스타일을 모델에 가르치는 파인튜닝의 단계까지 짚어 본다.
FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image 핵심 기초 지식 완전 해설
2025~2026년 사이 등장한 4세대 이미지 생성 모델(FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image)의 VAE·Text Encoder·DiT 백본·정렬 학습을 가로로 비교한 Rocky Ding(WeThinkIn)의 기술 해설.
The Complete Guide to AI Image Generation in 2026: Midjourney, Flux 2, Imagen 4, DALL-E, and the Models Nobody's Talking About
Cliprise 운영자가 2026년 2월 시점의 AI 이미지 생성 모델 8종을 용도별로 정리한 가이드. ‘Midjourney vs DALL-E’ 구도가 더 이상 의미 없는 이유와, 작업별로 모델을 갈아 끼우는 라우팅 전략을 다룬다.
深入浅出完整解析FLUX.2、Seedream、Z-image、GLM-Image核心基础知识
Rocky Ding이 2026년 3월 정리한 약 7만 자 분량의 종합 해설. FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image 네 AIGC 이미지 대모델의 VAE·텍스트 인코더·DiT 백본·학습/추론 최적화를 분해하고, GRPO 알고리즘의 AIGC 적용까지 다룬다. 글의 메타 주장은 2025년 하반기를 AIGC 이미지 창작 영역의 ‘하프타임’으로 규정하고, 단일 문생도 모델은 가치가 사라지며 통합 멀티모달과 ‘주기 횡단’ 가치를 가진 기술만 살아남는다는 것이다.
空間の支配が作り出す — 人の心を掌握する画像生成術
AI 미녀 이미지를 두 달간 1,500장 만든 K_polar_AI가 도달한 결론은 “본 적 있는데, 그냥 지나칠 수 없다"였다. 노출도 리얼리즘도 답이 아니다. 기시감으로 입구를 열고 발견·신체성·이야기의 여백으로 멈춰 세운 뒤, 모든 요소를 하나의 사건으로 통합하는 “공간의 지배"가 인상을 만든다.
제가 다닌 마법학교의 지도를 그려봤습니다
AI 에이전트가 마법학교의 설정 원화를 만드는 과정은, 보통 보여주는 것처럼 우아하지 않았습니다. 가짜 건물, 오두막이 된 분수, 아마존 밀림이 된 캠퍼스 — 18번의 생성과 끊임없는 인간 피드백이 필요했던 이야기.
시놉시스를 그림으로 — AI 이미지 생성으로 씬을 연출해본 기록
내가 쓴 VN 시놉시스의 한 장면을 gpt-image-2로 시각화해봤다. 원하는 샷을 뽑는 건 생각보다 어렵고, 컷은 끝없이 늘어났다. 첫 시도의 기록과 다음 파이프라인 구상.