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.
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.
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.
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.