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
| 모델 | 파라미터 | 단계 | 가중치(16 / 4비트) | 라이선스 |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 Klein 4B | 4B | 4 | 약 8 / 2.3GB | Apache 2.0 |
| Z-Image Turbo | 6B | 8 | 약 12 / 3.4GB | Apache 2.0 |
| Flux Schnell | 12B | 4 | 약 24 / 6.7GB | Apache 2.0 |
| Flux Dev | 12B | Schnell보다 많음 | 약 24 / 6.7GB | 비상업용 |
| Qwen Image | 20B | 50 | 약 41 / 11.5GB | Apache 2.0 |
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
| 무엇인가 | 실행 환경 | 가격 | |
|---|---|---|---|
| mflux | Apple의 MLX로 명령줄에서 이미지 생성. FLUX, Z-Image, Qwen Image 등 | Apple Silicon | 무료, 오픈소스 |
| Draw Things | iPhone, iPad, Mac용 앱. 로컬·오프라인, 클라우드는 선택 | macOS 12.4 이상 | 무료, 앱 내 구입 |
| ComfyUI Desktop | 노드 기반 워크플로. 설치 후 오프라인 실행 | macOS 13 이상, M1 이상 | 무료, 오픈소스 |
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
- Hugging Facehuggingface.co
- FLUX.2 Klein 4Bhuggingface.co
- Z-Image Turbohuggingface.co
- Flux Schnell과 Devgithub.com
- Qwen Imagehuggingface.co
- Appleapple.com
- mfluxgithub.com
- Draw Thingsapps.apple.com
- ComfyUI Desktopdocs.comfy.org
- FLUX.1 schnellhuggingface.co