먼저 파일을 호환되는 모델과 작업에 맞춰 놓고, 그다음 목적을 기준으로 고르세요. 판단 기준은 호스팅 모델 페이지의 버전 번호가 아니라 어댑터를 만든 사람이 밝힌 베이스 모델과 호환성 노트입니다. 예를 들어 Qwen Image 2.1에는 2512 가중치를 사용한 생성 예시와 Edit 2511 및 2509 가중치를 사용한 편집 예시가 공개되어 있습니다. FLUX 파일은 Qwen이나 Z-Image 파일과 서로 바꿔 쓸 수 없습니다.
- 가장 저렴한 대량 처리, 텍스트 또는 스타일 변경: Z-Image Turbo LoRA, 두 경로 모두 이미지당 $0.012.
- 여러 장면에서 같은 인물 유지하기(멀티 레퍼런스 편집): MiniMax H3 Image LoRA(최대 9개 레퍼런스) 또는 Qwen Image 2.1 LoRA(최대 10개).
- 이미지의 일부만 다시 그리기: FLUX.1 Dev LoRA, 마스크를 지원하는 유일한 경로.
- 구형 Qwen 가중치: Qwen Image 2512 LoRA, 생성과 편집용 베이스가 서로 분리되어 있음.
- H3 영상 프레임으로 바뀔 스틸: MiniMax H3 Image LoRA.
다섯 경로 모두 규제 없는 경로이며 플랫폼 콘텐츠 스캔도 없습니다. 요청당 최대 3개의 LoRA를 받으며, 각각은 .safetensors 파일로 직접 연결되는 HTTPS 링크이고 강도는 0에서 4까지입니다(Qwen 2512 편집은 2에서 멈춥니다).
다섯 경로 나란히 비교
| 경로 | 학습 대상 또는 문서화된 호환 대상 | 편집 입력 | 이미지당 가격 | 출력 크기 |
|---|---|---|---|---|
| Z-Image Turbo LoRA | Z-Image Turbo. Turbo에서 동작하는 것으로 문서화된 Base 학습 파일 포함 | 소스 1개, 강도 조절 지원, 마스크 없음 | $0.012(두 경로 모두) | 텍스트→이미지 약 1 MP, 화면 비율 9종. 편집은 1k 또는 1.5k |
| FLUX.1 Dev LoRA | FLUX.1 [dev] | 소스 1개, 강도 조절 지원, 마스크 선택 | $0.018(두 경로 모두) | 텍스트→이미지 약 1 MP, 최대 1536×640. 편집은 약 0.7 MP |
| Qwen Image 2512 LoRA | Qwen-Image-2512(생성), Qwen-Image-Edit-2511(편집) | 1–3개 소스 | $0.03(두 경로 모두) | 생성 최대 1536 px. 편집은 첫 소스 비율로 약 1 MP |
| Qwen Image 2.1 LoRA | 정확한 작업을 확인할 것. 공개 예시에는 2512 생성과 Edit 2511/2509 편집 어댑터가 포함됨 | 레퍼런스 1–10개 | 생성 $0.03 / $0.054 / $0.102(1k / 1.5k / 2k). 레퍼런스 1개 편집 시 $0.042 / $0.078 / $0.15. 레퍼런스가 추가될 때마다 1k에서는 $0.012(3개 $0.066, 10개 $0.15), 2k에서는 $0.024(3개 $0.198, 10개 $0.366)가 더해짐 | 1k~2k, 화면 비율 15종 |
| MiniMax H3 Image LoRA | MiniMax H3 | 레퍼런스 1–9개 | 생성 $0.042 / $0.09, 편집 $0.054 / $0.126(1k / 2k), 여기에 첫 번째 이후 레퍼런스당 $0.006 추가 | 1k 또는 2k, 화면 비율 15종 |
기본 크기로 스틸 100장을 만들면 Z-Image Turbo에서 $1.20, FLUX.1 Dev에서 $1.80, 두 Qwen 경로 모두 $3.00, H3에서 $4.20(2k면 $9.00)입니다. LoRA 링크가 죽은 것 같은 실패 작업은 보통 과금되지 않고 해제됩니다.
어댑터 평가는 원본 크기 이미지의 인물 정체성, 조명, 스타일로 판단하세요.
목적별 경로 선택
Z-Image Turbo에서 학습한 캐릭터나 스타일. Z-Image Turbo LoRA를 사용하세요. 여기서는 텍스트→이미지가 가장 저렴합니다. 이미지→이미지는 프레임 전체를 다시 생성하며(마스크 없음) 1k(장변 1024 px) 또는 1.5k를 반환합니다. 정확한 픽셀 크기나 약 1메가픽셀을 넘는 생성이 필요하면 대신 Qwen 2.1 또는 H3 경로를 쓰세요.
새로운 장면에서의 같은 인물. 초상화를 Picture 1로 보내고 변경 내용을 설명하세요. H3(최대 9개 레퍼런스)와 Qwen 2.1(최대 10개)은 바로 이 용도로 만들어졌습니다. 먼저 같은 사람의 각도가 서로 다르고 정체성이 충돌하지 않는 선명한 레퍼런스 두세 개로 시작하세요. Qwen 2512 편집은 소스를 최대 3개까지 받고 첫 번째 소스의 비율을 따릅니다. H3는 스틸→영상 작업을 위한 승인된 첫 프레임을 제공할 수 있습니다.
한 영역 안의 수정. FLUX.1 Dev LoRA는 mask_url을 받아 마스크된 영역만 다시 그립니다. 다른 모든 경로는 프레임 전체를 다시 생성합니다. 스타일 변경용 강도 조절과 guidance 조절(기본값 3.5, 2.5–3으로 낮추면 사실적인 LoRA의 밀랍 같은 질감이 사라졌습니다)도 있습니다.
이미 존재하는 방대한 가중치 라이브러리. FLUX.1 [dev]가 바로 쓸 수 있는 LoRA를 가장 많이 보유하고 있으며, Z-Image Turbo도 널리 파인튜닝되어 있고 Qwen Image 2.1 LoRA는 더 최신입니다. 먼저 파일의 모델 카드에서 베이스를 확인하세요. 특히 Qwen은 구형 파일 중 무엇이 이어지는지와 2512 편집 호환성 규칙에 세부가 있으며, Qwen Image 2.1은 연구 전용 라이선스로 배포되므로 상용 사용 전에 반드시 읽으세요.
LoRA 없이 각 경로가 어디까지 도달하는지
2026년 9월 테스트 기준입니다. LoRA를 전혀 로드하지 않은 상태와, 커뮤니티 성인 LoRA를 함께 사용한 상태에서 측정했습니다. 성인 범주는 L1(도발적), L2(중간 NSFW 이미지)에서 L3(고급 NSFW 이미지), L4(더 높은 강도의 성인 장면)까지 이어집니다. L5는 성인 강도와 비성인 폭력에 대한 별도 범주로 나뉩니다.
| 경로 | LoRA 없음 | 성인 LoRA 사용 |
|---|---|---|
| MiniMax H3 Image LoRA | 문서대로 모든 레벨, 텍스트→이미지와 편집 모두 | L4(더 높은 강도의 성인 장면) 문서대로, 두 경로 모두 |
| Qwen Image 2.1 LoRA | 두 경로 모두 문서대로 모든 레벨 | 필요 없음 |
| Z-Image Turbo LoRA | 텍스트→이미지는 문서대로. 이미지→이미지는 L4(고강도)를 완화함 | 텍스트→이미지에서 L4 달성, 편집에서 L3(고급 NSFW 이미지) 달성 |
| Qwen Image 2512 LoRA | L4(고강도)는 두 경로 모두에서 보여주기보다 암시적으로 처리됨 | L4 문서대로 |
| FLUX.1 Dev LoRA(텍스트→이미지) | L1(도발적), L2(중간), 성인 L5 달성. L3(고급), L4(고강도), 비성인 L5는 완화됨 | L3 달성, L4는 완화 |
L4 편집은 어댑터 없이 H3 또는 Qwen 2.1을 쓰거나, 호환되는 성인 어댑터와 함께 Qwen 2512를 쓰세요. Z-Image Turbo는 저비용 L4 텍스트→이미지 선택지이고, 성인 어댑터로 편집한 결과는 L3까지 도달했습니다. FLUX 텍스트→이미지는 테스트한 성인 어댑터를 붙여도 L4를 완화했으니, 그 레벨이 목적이면 다른 경로를 고르세요. FLUX 편집은 다릅니다. 강도 약 0.95에서는 상반신 L3 편집이 대부분 전달됐지만(0.85에서는 약해졌습니다), 기존 이미지에 L3를 적용하려면 경로를 바꾸지 말고 강도를 높이세요. 실행별 상세: Z-Image Turbo, Qwen Image 2512, Qwen Image 2.1, H3 Image, FLUX.1 Dev.
공개된 FLUX.1 Dev LoRA 예시: 방향성 있는 조명과 필름 스틸 분위기.
LoRA가 실제로 뭘 하고 있는지 증명하기
작업이 성공했다고 어댑터가 이미지를 바꿨다고 결론 내릴 수는 없습니다. 호환되지 않는 파일은 효과가 거의 없거나 로드 자체가 실패할 수 있습니다. 눈에 보이는 효과와 평범한 베이스 모델 결과를 가르는 세 단계가 있습니다.
Playground에서 시도해 보세요. Playground 탭의 Form 뷰에서 Z-Image Turbo LoRA 텍스트→이미지를 여세요(실행하려면 잔액이 있는 계정으로 로그인해야 합니다). Qwen Image 2.1 LoRA 텍스트→이미지도 같은 필드를 갖습니다. 양식에는 샘플 프롬프트와 샘플 LoRA 하나가 미리 채워져 있으니 둘 다 바꾸세요.
- Prompt를 작성할 때 트리거 단어를 맨 앞에 놓고 Seed를 설정합니다.
- Style LoRAs 아래에서 파일 직접 링크를 LoRA file에 붙여 넣고 Strength를 설정하세요. 제작자가 쓰는 일반 강도인 1에서 시작합니다. Add item으로 최대 3개 파일을 추가할 수 있습니다.
- 한 번 실행합니다.
- Remove item을 누르고 같은 프롬프트와 Seed로 두 번 더 실행하세요. 이 두 결과가 LoRA 없는 대조군입니다. Z-Image Turbo에서 세 장 전체 비용은 약 $0.04입니다.
- 세 이미지를 비교하세요. 동일 Seed 방식으로 차이를 측정하는 방법을 볼 수 있습니다. LoRA 이미지가 대조군과 똑같다면 비교에서 어댑터 효과가 드러나지 않은 것입니다. 호환성과 트리거 단어를 확인한 다음 강도를 높이세요. 이미지가 바뀌었는데 더 나빠졌다면 강도를 낮추세요.
같은 검사를 API로 돌리려면 경로가 공개된 파일 직접 링크여야 합니다. 저장소 페이지나 로그인이 필요한 제한 링크는 이미지가 하나도 만들어지기 전에 요청이 실패합니다.
cat > input.json <<'EOF'
{
"prompt": "trigger_word, a woman in a green velvet dress at a vintage microphone, film still",
"loras": [{ "path": "<direct .safetensors link>", "scale": 1 }],
"seed": 42
}
EOF
spicyapi tasks create --model alibaba/z-image-turbo-lora/text-to-image --input-file input.json --wait문서: CLI와 tasks. 호스팅 LoRA API 가이드에는 무료 링크 검사가 포함된 실행 가능한 스크립트가 있습니다.
또는 Agent에게 맡기세요. 위의 CLI, MCP 서버, Skill(npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill) 중 무엇이든 쓰면 됩니다.
Z-Image Turbo와 Z-Image Base는 서로 다른 학습 대상이지만, Base로 학습한 파일 중 일부는 Turbo에서 동작합니다. Turbo 전용 파일이나 제작자가 Turbo 호환성을 문서화한 파일을 선호하세요. Base로 학습한 모든 어댑터를 그대로 대체할 수 있는 것은 아닙니다.
실행, 관리, 학습: 어떤 서비스가 필요한가
"호스팅 LoRA"는 관리되는 어댑터 라이브러리나 데이터셋 학습을 뜻하기도 합니다. SpicyAPI는 URL의 파일만 실행할 뿐 여러분의 가중치 라이브러리를 보관하지 않습니다. 그래서 {path, scale} 목록과 프롬프트를 각 출력물 옆에 저장해 두세요. 학습하려면 먼저 대상 베이스용 트레이너로 학습한 뒤 완성된 파일을 여기로 가져오면 됩니다.
자주 묻는 질문
LoRA 파일 하나를 다섯 경로 전체에서 테스트할 수 있나요? 공정한 비교로는 안 됩니다. 각 경로와 작업에 호환된다고 문서화된 파일을 쓰거나, 가중치 없이 베이스 경로끼리 비교하고 LoRA는 별도 단계로 다루세요.
LoRA가 경로가 허용하는 콘텐츠를 바꾸나요? 베이스가 부족한 곳에서만 그렇습니다. 우리 테스트에서는 L4(더 높은 강도의 성인 장면)의 Z-Image Turbo 이미지→이미지, L4의 Qwen 2512, L3(고급 NSFW 이미지)의 FLUX 텍스트→이미지가 그랬습니다(그곳에서 성인 LoRA가 고친 것은 L3이지 L4가 아닙니다). H3와 Qwen 2.1은 어댑터 없이 L4까지 도달했으므로 그곳에는 성인 LoRA가 필요 없습니다.
여러 레퍼런스에서 한 사람의 동일성을 가장 잘 유지하는 경로는? H3(최대 9개)와 Qwen 2.1(최대 10개)이 가장 많이 받습니다. 선명한 레퍼런스 두세 개로 시작하세요. Qwen 2.1은 레퍼런스가 추가될 때마다 가격이 올라가고, 얼굴이 많아지면 모델이 섞을 대상도 늘어납니다.
작업은 성공했는데 아무것도 바뀌지 않으면? 표와 대조해 파일의 베이스를 확인한 다음 강도를 높이세요. Qwen 2512 편집의 상한은 2이고 나머지는 4입니다.
한 줄 요약: 먼저 파일이 학습된 베이스를 확인하고, 작업(가격, 멀티 레퍼런스 편집, 마스크, H3 영상)에 맞는 경로를 고른 뒤, 전체 배치 전에 세 장 이미지 검사를 돌리세요.
