진진의 AI 레이더 · Qwen Image 2.1 · 2026-11-03 모닝 브리프
이번 호 4개 신규 버전: 강력 추천 0 · 추천 2 · 주목할 만함 1 · 단순 수록 1
편집자 주 이번 호에서는 4개의 Qwen 2.1 신규 버전을 검토했습니다. 최우선 추천은 AusBoss의 다중 이미지 편집 워크플로우 Regular 버전입니다: 이미지 1에 다른 이미지 속 의상, 헤어스타일 또는 배경을 입히며, 각 참조 이미지 상단의 상자에 가져올 요소를 지정합니다. Turbo 기본 모델이 없는 사용자를 위한 보완책입니다. 투명 가장자리 복원 LoRA는 용도가 구체적이고 강도 및 프롬프트가 명확하여 A등급으로 평가했습니다. FrameLoom은 LLM 대화, 참조 이미지 역할 분담 및 이미지 생성을 하나의 워크플로우로 통합했으나, OpenRouter 또는 로컬 LLM에 의존하므로 B등급으로 평가했습니다. Claude-chan Qwen 버전은 저자가 업데이트 설명을 작성하지 않아 C등급으로 평가했습니다.
추천 (2)
【A】Qwen Image 2.1 다중 이미지 편집 | Regular + Turbo · v1.2 Regular
워크플로우 · 버전 업데이트 · 저자 AusBoss · 게시일 11-03 08:19 · 다운로드 수 15
다중 참조 이미지 편집 워크플로우의 일반 모델 버전: 이미지 1 속 인물에게 최대 5장의 다른 이미지 속 의상을 입히고, 헤어스타일, 장소, 조명도 가져올 수 있습니다. 이 버전은 일반 Qwen Image 2.1 기본 모델을 실행하여 Turbo 기본 모델이 없는 사용자를 대상으로 합니다.
A등급 최우선 추천: 용도, 파라미터, 의존성 버전 및 조작 단계가 명확히 기술되어 있습니다. 감점 요인은 저자 자체 노드에 대한 의존성과 Regular 버전의 예시 부족입니다.
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추천 이유
- 버전 업데이트: 동일한 워크플로우가 이전에는 공식 Turbo 기본 모델(8 스텝)만 실행했으나, 이 버전은 일반 기본 모델(25 스텝)으로 변경하고 Fast 스위치(Viggle Turbo LoRA + 8 스텝)를 추가했습니다. 저자에 따르면 2장의 이미지(2 메가픽셀 편집)는 RTX 5090에서 약 25초, Fast 모드 활성화 시 약 8초가 소요됩니다
- 의상 교체, 타인의 헤어스타일 적용, 배경 변경 등 다중 참조 이미지 편집에 적합합니다. Auto prompt에는 clothes / normal / off의 3단계가 있으며, Qwen이 이미지를 분석하여 완전한 지시문을 자동으로 작성하므로 추가 모델 다운로드가 필요 없습니다
- 설명이 실용적입니다: 각 이미지 상단의 상자에 가져올 요소(예: "jacket", "red shorts")를 작성하며, 저자는 일반적인 실패 사례에 대한 처리 방법을 제시했습니다. 모델 페이지의 총 다운로드 횟수는 2639회, 좋아요 수는 104개입니다(관심도만 반영)
사용 방법
- ComfyUI 0.38 이상 및 AusBoss nodes 2.15.0 이상이 필요합니다(먼저 ComfyUI-Manager에서 업데이트한 후 재시작하세요). Fast 스위치는 Viggle Turbo LoRA가 필요하며(링크는 워크플로우 주석에 있음)
- 이미지 1에는 수정할 이미지를, 이미지 2부터는 참조 이미지를 배치하고 각각의 스위치를 켠 후, 각 이미지 상단의 상자에 가져올 요소를 작성하고 실행합니다. 의상 교체 외의 편집은 Auto prompt를 normal로 전환하세요
- Turbo 기본 모델이 있는 사용자는 동일 페이지의 v1.2(Turbo 버전)을 선택하세요. 두 버전의 워크플로우는 동일합니다
리스크 및 제한 사항
- 모델 페이지에 나열된 모델 목록은 Turbo 버전용이며, Regular 버전은 워크플로우 주석의 링크를 확인해야 합니다
- 이 버전에는 1개의 비디오 예시만 있으며, 1개는 숨겨져 있습니다. 저자 자체 노드 패키지 및 LoRA에 의존합니다. 이 항목은 실행되지 않았습니다
【A】Q2.1 Fix Contour LoRA (투명도) · v1.0
LoRA · 신규 모델 · 저자 CogDiffusion · 게시일 11-03 05:27 · 다운로드 수 43
투명 배경 피사체의 가장자리를 복원하는 편집 LoRA: Qwen 2.1이 투명 윤곽선이 있는 이미지를 편집할 때 계단 현상 및 왜곡이 발생하기 쉬운데, 이 LoRA는 한 줄의 지시문으로 윤곽선을 매끄럽게 복원하며 크롭 작업에도 도움을 줄 수 있습니다.
투명 이미지 편집 프로세스의 마지막 단계에서 가장자리 다듬기용으로 적합하며, LoRA를 적용하지 않은 결과물과 같은 시드로 비교할 수 있습니다.
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추천 이유
- 신규 기능: 저자는 FizGig의 RGBA 투명 학습 지원을 활용하여 Qwen 2.1이 투명 이미지를 편집할 때 발생하는 가장자리 계단 현상 및 왜곡 문제를 해결하도록 학습했습니다
- 스티커, 이커머스 크롭, 게임 자산 등 깨끗한 투명 가장자리가 필요한 편집에 적합합니다. 저자에 따르면 같은 시드로 배경 제거 시 LoRA를 적용하지 않은 경우보다 원본 이미지에 더 가깝게 유지됩니다
- 저자는 학습 데이터셋 구성(사진, 그림, 3D 렌더링, 단색 배경 세트와 불량 윤곽선 세트) 및 학습 파라미터를 명시했으며 무료입니다
사용 방법
- 강도 1.0; 1.0 미만이면 효과가 약해지고, 1.0 초과 시 추가 결함이 발생할 수 있습니다
- 프롬프트: "Fix the subject’s contour in areas that need fixing. Preserve well defined areas."(학습 설명은 "Fix the subject’s contour."); 배경 제거 시에는 "Remove the background."
- 스텝 수, CFG는 저자가 명시하지 않았습니다
리스크 및 제한 사항
- 저자는 불완전함을 인정합니다: Qwen 2.1은 윤곽선을 밝게 만드는 경향이 있으며, 이 LoRA는 이를 해결하지 못했습니다. 또한 저자는 Qwen 2.1 자체가 투명 이미지 처리에 나쁘지 않음을 인정했습니다
- 가시적인 예시는 1장뿐이며(5장은 숨겨져 있음), epoch 10 체크포인트 하나만 있습니다. 이 항목은 실행되지 않았습니다
주목할 만함 (1)
【B】FrameLoom - Qwen-Image-2.1 // ComfyUI 내 클라우드 & 로컬 LLM · v1.0
워크플로우 · 신규 모델 · 저자 BeastModeOn · 게시일 11-03 07:50 · 다운로드 수 11
LLM 대화, 참조 이미지 역할 분담 및 Qwen Image 2.1 이미지 생성을 하나의 ComfyUI 워크스페이스로 통합: 먼저 어시스턴트와 구도를 논의하고 각 참조 이미지의 역할을 지정한 후, 프롬프트를 확인하고 생성합니다.
B등급 평가: 기능이 완전하고 설명이 상세하지만, LLM 서비스 및 여러 선택적 구성 요소에 의존하며 비교 가능한 완성된 프로세스 예시가 없습니다.
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추천 이유
- 신규 도구: 내장된 14가지 이미지 작업(신규 이미지, 이미지 수정, 텍스트 레이아웃, 투명 이미지 및 배경 제거, 부분 재도색 및 확장, 신원/의상/포즈/스타일 참조 등)을 지원하며, 어시스턴트는 선택된 작업에 따라 다른 시스템 지시문을 적용합니다
- 다중 참조 이미지 구도, 반복 수정 및 캐릭터 설정 등 여러 차례의 논의가 필요한 이미지 생성에 적합합니다. 채팅과 이미지 생성이 분리되어 있어 추가 이미지 생성 시 LLM을 중복 호출하지 않습니다
- 클라우드 OpenRouter 또는 동일 머신의 LM Studio, Ollama에 연결할 수 있습니다. 또한 LLM / MANUAL 전환, 긍정/부정 프롬프트 연동, LoRA 라이브러리, 선택적 Union ControlNet, 2차 샘플링, 얼굴 복원 및 업스케일링 등의 분기 기능을 제공합니다
사용 방법
- zip 파일을 다운로드하여 ComfyUI에 가져오세요. 저자는 OpenRouter의 대형 모델 사용(계정 등록 후 API Key 생성, 무료 모델 선택 또는 모델 필드에 openrouter/free 입력)을 권장하며, 로컬 LLM에도 연결할 수 있습니다
- Parameters에서 먼저 작업을 선택한 후 메시지를 보내세요. 이미지 분석을 위해서는 비전 지원 LLM이 필요하며 Send images를 활성화해야 합니다. CFG 1일 때 부정 프롬프트는 작동하지 않으며, Turbo LoRA와 CFG 1.1의 부정 모드 조합은 저자가 실험적이라고 언급했습니다
- 선택적 분기(ControlNet, GGUF, 로컬 프롬프트 강화 등)는 각각 해당 가중치 및 노드가 필요하며, 공개 예시에서는 기본적으로 비활성화되어 있습니다
리스크 및 제한 사항
- 외부 LLM 서비스 또는 로컬 LLM에 의존하므로, 선택된 모델 및 VRAM에 따라 경험이 달라집니다. API Key는 브라우저 저장소에 보관됩니다
- 가시적인 예시는 3장뿐이며(1장은 숨겨져 있음), 필요한 커스텀 노드 목록이 나열되어 있지 않습니다. 네이티브 폴더 선택기는 현재 Linux(Zenity)만 지원합니다
- 첫 공개 후 약 1시간이 경과했으며, 이 버전의 다운로드 수는 11회입니다. 이 항목은 실행되지 않았습니다
단순 수록 (1)
- Claude-chan-Claude chan · Qwen2.1-젊은 Claude-chan — LoRA: Claude 의인화 캐릭터 "젊은 Claude-chan"의 Qwen 2.1 버전 LoRA로, GPT Image로 수정된 이미지로 학습되었으며 Q 버전과 모델 페이지를 공유합니다.
데이터: Civitai 공개 API(기본 모델 Qwen 2.1), 수집 기간 11-02 20:31 → 11-03 09:01(베이징 시간). 추천 이유는 편집자 검증을 거쳤습니다. 다운로드 수는 관심도만 반영합니다.