Forest Rite
안개 낀 삼나무 성소와 옻빛 의상을 교차현상 슬라이드 필름 질감으로 구성한 기반 생성 증거.
- CANVAS
- 1024 × 1536
- RUNTIME
- 48.457s
- PEAK
- 69,682 MiB

RTX PRO 6000 한 장이 중요한 이유는 더 큰 모델을 여는 데서 끝나지 않습니다. 이미지·음악·언어 모델을 우리 데이터와 작업 방식에 맞는 작은 전용 어댑터로 바꾸고, 반복 가능한 제작 시스템으로 만듭니다.
ENTER THE LABS이 워크스테이션에서 직접 실행하고 결과를 확인함
공개 코드·학습 경로·어댑터가 존재함
우리 데이터와 평가 기준으로 검증할 다음 단계
CURATORIAL NOTE / 00
이 페이지는 추론 결과와 학습 완료를 섞지 않습니다. 직접 실행한 것은 LOCAL VERIFIED, 외부에서 재현 가능한 학습 경로는 PUBLIC RECIPE, 우리 데이터로 아직 검증해야 하는 설계는 PROPOSED로 표시합니다.
목표는 모델 하나를 자랑하는 것이 아니라 데이터 → 어댑터 → 평가 → 반복 제작으로 이어지는 작은 전용 제작 시스템을 만드는 것입니다.
CUSTOMIZATION LABS / 01—04
모든 커스터마이징 랩 보기
01 / IMAGE CUSTOMIZATION LAB
FLUX.2-dev 로컬 추론 작품 세 점은 기반 성능의 증거입니다. 다음 단계는 승인된 이미지와 caption으로 반복 가능한 시각 문법을 학습하는 것입니다. 아래 LoRA 응용은 설계안이며, FLUX.2-dev 단일카드 학습 완료를 뜻하지 않습니다.
안개 낀 삼나무 성소와 옻빛 의상을 교차현상 슬라이드 필름 질감으로 구성한 기반 생성 증거.
제주 새벽의 현무암, 바다 노동의 흔적과 주황 부표를 차가운 자연광에 담은 환경 초상.
황금빛 사막 염전을 광물 색면과 날카로운 소금 능선의 추상 구도로 재해석한 지질 사진.
ADAPTER DIRECTIONS / 04
FLUX.2-DEV / PUBLIC CASES
FLUX.2-dev 기반 공개 LoRA가 8 azimuth × 9 elevation × 3 distance, 총 72개 카메라 위치를 정의한다. 제품·캐릭터의 각도 제어 데이터 설계 가능성을 보여준다.
VIEW MODEL CARD ↗FLUX.2-dev 기반 Berthe Morisot 스타일 LoRA가 text-to-image와 기존 이미지의 style conversion 용도로 공개되어 있다.
VIEW MODEL CARD ↗파생 model card의 개별 표기와 관계없이 FLUX.2-dev 기반 사용은 BFL 원 기반 모델의 비상업 라이선스 범위를 다시 확인합니다. 공개 사례의 자체 성능 수치는 이 페이지의 검증값으로 사용하지 않습니다.
READINESS LADDER
작은 파일럿 → 과적합·정체성 테스트 → 부족한 각도 보충 순서로 진행합니다. 데이터 수를 근거 없이 고정하지 않습니다.
SimpleTuner 공개 quickstart가 rank-16 LoRA 학습 경로와 메모리 범위를 제공한다. 96GB에서는 해상도·비율·rank 실험의 여유가 크다.
SimpleTuner FLUX.1 recipe ↗공식 undistilled 9B Base 모델은 fine-tuning·LoRA training용으로 공개됐고 약 29GB VRAM에 맞는다. 96GB 워크스테이션에서 전용 데이터 파일럿을 시작할 현실적인 경로다.
Official FLUX.2 Klein 9B Base ↗FLUX.2-dev 추론은 로컬 검증했지만 단일카드 LoRA 학습 완료나 품질 개선은 아직 측정하지 않았다. 공개 설정을 바탕으로 검증할 대상이다.
SimpleTuner FLUX.2 recipe ↗02 / MUSIC GENERATION LAB
HeartMuLa 공개 경로의 태그 + 섹션형 가사 제어를 사용해 서로 다른 장르와 정서를 45초 로컬 샘플로 만들었습니다. 한 트랙을 재생하면 다른 플레이어는 자동으로 멈춥니다.
권리를 확보한 원본 음원 + 같은 이름의 가사 파일
caption, BPM, key, 박자, 언어와 편곡 특성
캠페인 사운드 팔레트와 15·30·60초 길이/편곡 변주
음악 스타일 학습은 권리자가 허가한 자사 음원 또는 명시적으로 허용된 데이터만 사용합니다.
03 / QWEN ADAPTATION LAB
Qwen 로컬 추론과 LoRA 학습 완료는 다른 주장입니다. 현재 추론 경로는 로컬 검증했지만, 아래 네 전용 어댑터는 공개 레시피와 실제 공개 어댑터 사례를 근거로 설계한 다음 실험입니다.
LLaMA-Factory와 ms-swift가 Qwen LoRA·QLoRA 학습 경로를 공개한다. 이 카드는 우리 승인 데이터로 검증할 제안이다.
Qwen3-4B에 QLoRA로 JSON·YAML·XML·TOML·CSV 형식을 학습한 공개 어댑터가 존재한다.
Qwen3-32B에 LLaMA-Factory LoRA를 적용한 공개 tool-calling 어댑터가 존재한다.
Qwen3-VL-2B 기반으로 화면 OCR과 UI 내용 이해를 다룬 공개 LoRA 어댑터가 존재한다.
OFFICIAL IMPLEMENTATION PATHS
04 / VIDEO CAPABILITY NOTE
TESTED CAPABILITYVideo models can run locally, but the current outputs did not meet this showcase's quality bar. We keep video as a tested capability—not a featured result—until motion, identity, and audio consistency improve.
SOURCE INDEX / LICENSE / LIMITS
로컬 추론 결과는 기반 모델을 실행했다는 증거입니다. 우리 데이터로 LoRA를 학습하고 기준선보다 나아졌다는 주장은 학습 로그와 별도 평가가 생긴 뒤에만 표시합니다.
96GB는 실험 여유를 만들지만 좋은 어댑터를 보장하지 않습니다. 권리, caption 품질, 실패 사례와 사람이 합의한 평가 기준이 실제 병목입니다.
FLUX [dev] 계열과 파생 어댑터는 BFL 비상업 라이선스 범위를 확인해야 합니다. 이 페이지는 내부 평가·연구 쇼케이스이며 상업 제작 승인으로 해석하지 않습니다.
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