내 Mac에서 이미지 생성하기.

Flux, Z-Image, Qwen Image 같은 이미지 모델은 Apple Silicon에서 잘 돌아갑니다. 클라우드도, 장당 요금도 없고, 그림은 내 Mac에 남습니다. 모델 계열별로 필요한 메모리, 이를 돌리는 앱, 그림을 쓰기 전에 확인할 점을 정리했습니다.

업데이트

핵심 요약

  • 개발사에 따르면 FLUX.2 Klein 4B는 원래 크기로 약 13GB, Z-Image Turbo는 16GB의 비디오 메모리에서 돌아갑니다. 4비트에서는 12B Flux 모델의 가중치가 약 6.7GB, 20B Qwen Image는 약 11.5GB입니다.
  • 단계가 적을수록 그림이 빨리 나옵니다. 개발사 예제에서 Flux Schnell과 FLUX.2 Klein 4B는 4단계, Z-Image Turbo는 8단계, Qwen Image는 50단계를 씁니다.
  • 실행 방법은 세 가지: mflux(명령줄, MLX), Draw Things(App Store), ComfyUI Desktop(노드 워크플로).
  • 모델마다 라이선스를 확인하세요. Flux Schnell과 Z-Image Turbo는 Apache 2.0, Flux Dev는 비상업용 라이선스입니다(Hugging Face).

1이미지 모델과 필요한 메모리

모델파라미터단계가중치(16 / 4비트)라이선스
FLUX.2 Klein 4B4B4약 8 / 2.3GBApache 2.0
Z-Image Turbo6B8약 12 / 3.4GBApache 2.0
Flux Schnell12B4약 24 / 6.7GBApache 2.0
Flux Dev12BSchnell보다 많음약 24 / 6.7GB비상업용
Qwen Image20B50약 41 / 11.5GBApache 2.0
파라미터, 라이선스, 단계는 개발사 자료: FLUX.2 Klein 4B, Z-Image Turbo(모델 8회 통과), Flux Schnell과 Dev, Qwen Image. 단계는 각 개발사 예제 코드의 값입니다. 가중치는 저희 계산으로, 16비트는 파라미터당 2바이트, MLX의 4비트는 파라미터 수 × 4.5비트입니다. 텍스트 인코더와 이미지 디코더에는 메모리가 따로 더 필요합니다.

개발사의 메모리 수치는 원래 크기로 돌리는 그래픽카드 기준입니다. FLUX.2 Klein 4B는 약 13GB, Z-Image Turbo는 16GB의 비디오 메모리에서 돌아갑니다. Mac의 GPU는 기본적으로 메모리의 약 75%를 쓸 수 있고, mflux 같은 도구는 모델을 8비트나 4비트로 불러와 훨씬 적게 차지합니다. 그러니 16GB Mac에서는 FLUX.2 Klein 4B, Z-Image Turbo, 또는 4비트 Flux Schnell로 시작하세요. Qwen Image는 가중치만 4비트로 약 11.5GB이므로 24GB 이상을 준비하세요.

2무엇이 속도를 정하나

이미지 모델은 여러 단계에 걸쳐 그림을 다듬으며, 단계마다 모델 전체를 한 번 통과합니다. Flux Schnell이나 FLUX.2 Klein 4B 같은 4단계 모델은 개발사 예제대로 50단계로 돌리는 Qwen Image의 12분의 1 패스로 그림을 만듭니다. 그림이 클수록, 정밀도가 높을수록 오래 걸립니다.

텍스트 생성과 달리 이미지 생성은 주로 GPU 연산 성능에 제한되므로, GPU 코어가 더 많은 칩(Pro, Max, Ultra)이 더 빠릅니다. Apple의 M5 세대는 이런 작업을 위해 GPU 코어마다 뉴럴 가속기를 더했습니다(Apple).

3세 가지 실행 방법

무엇인가실행 환경가격
mfluxApple의 MLX로 명령줄에서 이미지 생성. FLUX, Z-Image, Qwen Image 등Apple Silicon무료, 오픈소스
Draw ThingsiPhone, iPad, Mac용 앱. 로컬·오프라인, 클라우드는 선택macOS 12.4 이상무료, 앱 내 구입
ComfyUI Desktop노드 기반 워크플로. 설치 후 오프라인 실행macOS 13 이상, M1 이상무료, 오픈소스
각 프로젝트 자체 페이지 기준, 2026년 10월 23일 확인.

예를 들어 mflux라면(mflux):

uv tool install --upgrade mflux
mflux-generate-z-image-turbo \
  --prompt "A puffin standing on a cliff" \
  --width 1280 --height 500 \
  --seed 42 --steps 9 -q 8

-q 8은 모델을 8비트로 불러와 원본 정밀도보다 메모리를 대략 절반으로 줄입니다. 처음 실행할 때 모델을 내려받습니다.

mflux, Draw Things, ComfyUI Desktop은 다른 이미지·동영상 앱과 함께 AI App Store에 각자 페이지가 있습니다.

4라이선스와 게이트 모델

오픈 이미지 모델은 라이선스가 제각각입니다. Flux Schnell과 Z-Image Turbo는 Apache 2.0이고, Flux Dev는 Black Forest Labs의 비상업용 라이선스를 쓰는 게이트 모델이라 Hugging Face에서 라이선스에 동의하고 로그인해야 내려받을 수 있습니다(FLUX.1 dev, FLUX.1 schnell, Z-Image Turbo). 그림을 상업적으로 쓰기 전에 모델 카드의 라이선스를 읽으세요.

5그림과 그림 사이

이미지를 가끔 몰아서 만드는 Mac은 하루 대부분 쉬고 있습니다. MLX Node는 그 시간에 내가 정한 한도 안에서 MLX Network의 AI 작업을 실행해 MLX 토큰을 벌 수 있습니다. GPU를 직접 써야 할 때는 일시 정지하세요. 수익은 보장되지 않습니다. 위험 고지를 읽어 보세요.

6자주 묻는 질문

16GB Mac으로 로컬에서 이미지를 생성할 수 있나요?
정밀도를 낮추면 됩니다. FLUX.2 Klein 4B와 Z-Image Turbo는 작고(4B와 6B 파라미터), Flux Schnell의 가중치는 4비트에서 약 6.7GB입니다. mflux 같은 도구는 모델을 8비트나 4비트로 불러오므로, 16GB Mac의 GPU가 쓸 수 있는 약 12GB 안에 여유가 남습니다.
Mac에서 가장 빠른 이미지 모델은?
표의 모델 중에서는 4단계 모델입니다. Flux Schnell과, 가장 작은 모델이기도 한 FLUX.2 Klein 4B입니다. 속도는 그림 크기, 정밀도, GPU 코어 수에도 달려 있습니다.
Mac에서 Stable Diffusion이 돌아가나요?
네. ComfyUI Desktop은 Apple Silicon Mac(M1 이상)에서 Stable Diffusion 워크플로와 Flux 같은 새 계열을 돌립니다. mflux는 위에 나온 새 모델에 집중합니다.
로컬에서 만든 이미지를 상업적으로 써도 되나요?
어디서 돌리느냐가 아니라 모델의 라이선스에 달려 있습니다. Flux Schnell과 Z-Image Turbo는 Apache 2.0이고, Flux Dev의 라이선스는 비상업용입니다.

출처

  1. Hugging Facehuggingface.co
  2. FLUX.2 Klein 4Bhuggingface.co
  3. Z-Image Turbohuggingface.co
  4. Flux Schnell과 Devgithub.com
  5. Qwen Imagehuggingface.co
  6. Appleapple.com
  7. mfluxgithub.com
  8. Draw Thingsapps.apple.com
  9. ComfyUI Desktopdocs.comfy.org
  10. FLUX.1 schnellhuggingface.co

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