Qwen-Image-2.1 LoRA로 NSFW 작업하기: 라이선스, 기존 LoRA 호환성, 실제로 통하는 방법

Alibaba는 2026년 9월 20일 가중치를 공개하며 Qwen-Image-2.1을 출시했습니다. 세 가지 질문이 뒤따랐습니다. 상업적으로 사용할 수 있는지, 기존 LoRA가 작동하는지, 무검열 작업에 쓸 만한지입니다. 이 가이드는 그 질문에 답하고, LoRA를 검증한 뒤 선택적으로 더하는 계층으로 다루는 무검열 이미지 작업 흐름을 설명하며, 마지막에는 Wan 2.2로 정지 이미지를 영상으로 만드는 방법을 다룹니다.

짧게 답하면, 별도 라이선스 없이는 상업적으로 사용할 수 없습니다. 기존 LoRA는 아마 작동하지 않으며 알림도 없습니다. 무검열 작업에는 쓸 수 있지만, 아무 효과가 없을지도 모르는 LoRA에 의존하지 않아야 합니다.

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먼저 답부터

• 가중치는 공개되어 있지만 라이선스는 자유롭지 않습니다. Qwen-Image-2.1은 “비상업적 목적으로만” 사용을 허용하는 Qwen Research License를 적용합니다. 앞선 두 Qwen-Image 릴리스는 Apache 2.0이었습니다. Qwen 공식 계정은 생성한 이미지가 사용자 소유라고 하지만, 라이선스 파일에는 그 내용이 없으며 유료 제품에서 모델을 실행할 권리도 포함하지 않습니다.
• Qwen-Image 1.0이나 2512용 LoRA는 이전되지 않는다고 생각하세요. 작동하지 않아도 알림이 없습니다. 이전 모델은 20B이며, 2.1은 새로운 7B 아키텍처입니다. 테스트한 2512 파일은 트리거 문구를 쓰고 강도를 두 배로 높여도 이미지가 눈에 띄게 변하지 않았지만, 작업은 성공하고 요금도 부과됐습니다. 모든 LoRA를 같은 시드의 LoRA 없는 실행과 비교하세요.
• 네이티브 2.1 LoRA는 이제 드물지 않습니다. Hugging Face 모델 트리에는 현재 어댑터 78개가 있으며 성인용도 여럿 포함됩니다. 가장 많이 다운로드된 것은 콘텐츠 LoRA가 아니라 가속용입니다.
• 기본 모델은 LoRA 없이도 무검열 작업에 사용할 수 있습니다. 참조 이미지 편집은 장면이 바뀌어도 캐릭터의 정체성을 유지하며, NSFW LoRA는 기본 모델이 못 그리던 장면을 허용하기보다 인체 표현을 정교하게 했습니다.
• 영상에서는 Wan 2.2가 파이프라인 중 이용 조건이 관대한 쪽입니다. Apache 2.0, LoRA 슬롯 두 개, 큰 LoRA 생태계를 갖췄습니다.

Qwen-Image-2.1은 오픈 소스인가요?

가중치, 코드, 추론 파이프라인은 공개되어 있습니다. Hugging Face나 ModelScope에서 모델을 내려받아 Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang-Diffusion, LightX2V로 실행할 수 있습니다.

바뀐 것은 라이선스입니다. Qwen-Image와 Qwen-Image-2512는 Apache 2.0이었습니다. Qwen-Image-2.1은 Qwen Research License Agreement를 적용해 사용과 수정을 “비상업적 목적으로만” 허용하며, 이를 “연구 또는 평가 목적으로만”이라고 정의합니다.

출처: Qwen-Image, Qwen-Image-2512, Qwen-Image-2.1 모델 카드와 Qwen-Image-2.1 라이선스.

Qwen-Image-2.1을 상업적으로 사용할 수 있나요?

상업적 사용이 제품, 유료 서비스, 고객용 파이프라인에서 모델을 실행한다는 뜻이라면 공개된 라이선스로는 안 됩니다. Alibaba에서 별도 라이선스를 받아야 합니다. 라이선스에 적힌 연락처는 model-business@notice.qwencloud.com이며, 그 외 가격이나 절차는 없습니다.

제품을 개발하거나 LoRA를 공개하는 사람에게 중요한 조항은 다섯 가지입니다.

1. 비상업적 사용만 허용합니다. 제2조. 비상업적 사용으로 정의하는 것은 연구와 평가뿐이며, “돈을 받지 않는 모든 활동”보다 범위가 좁습니다.
2. 이 모델로 학습한 모델에는 출처를 표시해야 합니다. 제4조(b): 모델 “또는 그로부터 나온 출력이나 결과”로 배포하거나 제공할 AI 모델을 만들고, 학습하고, 미세 조정하거나 개선한다면 “Built with Qwen” 또는 “Improved using Qwen”을 표시해야 합니다. 공개하는 LoRA도 해당하며, 문구 그대로 해석하면 캐릭터 데이터셋을 만드는 흔한 방식인 Qwen-Image-2.1 이미지로 학습한 모델도 해당합니다.
3. 재배포. 제3조: 계약 사본을 전달하고, 수정한 파일을 표시하며, Qwen의 고지 문구를 유지해야 합니다. 공유하는 병합 또는 재양자화 체크포인트에도 적용됩니다.
4. 이름. 제4조(c): “Qwen”을 파생물이나 제품의 주요 이름으로 사용할 수 없습니다.
5. 준거법. 제8조: 중국 법률을 적용하며 항저우 인민법원이 전속 관할권을 갖습니다.

이미지 자체는 어떻게 되나요?

라이선스에는 생성 이미지의 소유권을 정하는 조항이 없습니다. Qwen 공식 계정은 X에서 출력이 라이선스 대상 자료에 포함되지 않으며 사용자가 생성물의 권리를 유지한다고 밝혔습니다. 이는 입장 표명이지 개정이 아니며 질문의 절반만 답합니다. 이미지 소유권이 모델을 프로덕션에서 실행할 권리를 주지는 않으며, 개인 취미 사용이 “연구 또는 평가”에 해당하는지도 공식 답변이 없습니다. 수익이 걸려 있다면 Alibaba에서 서면 답변을 받으세요.

호스팅 API는 가중치를 실행하는 주체를 바꿀 뿐 라이선스 내용을 바꾸지 않습니다. SpicyAPI의 호스팅 경로와 출력에 관한 조건은 서비스 약관을 읽어보세요. 어느 제공자를 쓰든 유료 제품을 구축하기 전에 어떤 라이선스로 모델을 운영하는지 물어보세요.

라이선스에 의문이 없어야 한다면:

• 협상 없이 상업적 권리를 갖는 Qwen 모델: Qwen-Image-2512는 Apache 2.0이며 어댑터 저장소가 202개로, 2.1의 78개보다 많습니다. 새 아키텍처와 참조 이미지 10장을 쓰는 편집기는 포기해야 합니다.
• 프로토타입, 연구, 평가: Qwen-Image-2.1 라이선스가 바로 그 용도입니다.
• 영상: Wan 2.2는 Apache 2.0입니다.

기존 Qwen LoRA가 Qwen-Image-2.1에서 작동하나요?

작동하지 않는다고 예상하세요. 실패해도 알림은 없습니다.

작동하지 않을 것으로 보는 이유

LoRA는 특정 모델의 계층을 기준으로 계산한 가중치 변경 집합입니다. Qwen-Image 1.0과 2512는 20B 모델입니다. Qwen-Image-2.1은 Qwen3-VL 8B 텍스트 인코더와 투명도를 인코딩하는 새로운 64채널 VAE를 쓰는 7B, 32계층 단일 스트림 트랜스포머입니다. 재학습한 복사본이 아니라 다른 네트워크입니다. 제작자도 같은 내용을 보고합니다. 널리 공유되는 리얼리즘 LoRA 세트의 제작자는 재사용하는 대신 Qwen-Image 2.1용으로 LoRA를 재학습했습니다. Qwen-Image-Edit-2509와 2511용 어댑터는 이전 편집 모델을 기준으로 학습했으므로 같은 원칙이 적용됩니다.

실제로 시험한 결과

파일을 무시하는 로더는 효과가 미묘한 LoRA와 똑같이 보입니다. 그래서 Qwen Image 2.1 LoRA 엔드포인트에서 같은 프롬프트와 시드로 텍스트를 이미지로 만드는 작업을 네 번 실행했습니다(3:4, 1k). LoRA만 바꿨습니다.

네 번 모두 성공하고 같은 $0.03이 부과됐습니다. 응답에는 실행 2와 실행 1을 구별하는 정보가 없습니다.

2026년 10월 테스트에 따르면, 2512 파일 자체의 트리거 문구를 쓰고 성인용이 아닌 프롬프트에서 시드를 고정했을 때 2512 파일은 강도 1에서 약 0.2%, 강도 2에서 약 0.5% 이미지를 바꿨습니다. 포즈, 방, 스타일은 그대로였고 눈에 띄는 변화는 없었습니다. 같은 방식으로 실행한 Qwen-Image-2.1 LoRA는 약 7% 바꿨으며 구도, 소품, 조명이 달라졌습니다. 이 테스트에서 LoRA 없이 다시 실행한 이미지는 픽셀 단위로 동일했으므로 보이는 차이는 LoRA의 효과입니다. 판단이 애매하면 기준을 직접 두 번 실행하세요. 아주 작은 측정상의 변화는 눈에 띄는 변화가 아닙니다. 따라서 Qwen LoRA가 로드된다고 2.1에서 작동하는 것은 아닙니다. 같은 시드로 LoRA 없는 실행과 비교해야 알 수 있습니다. Qwen Image 2.1 NSFW LoRA 가이드에 2.1 LoRA의 파일별 측정값이 있습니다.

믿고 쓰기 전에 LoRA를 확인하는 방법

1. LoRA 모델 카드에서 기본 모델을 확인하세요. Qwen-Image, Qwen-Image-2512, Qwen-Image-Edit-2509 또는 2511이라면 2.1에서 작동하지 않는다고 생각하세요.
2. 제작자의 트리거 문구와 권장 강도를 사용해 같은 시드와 프롬프트로 기준 실행과 LoRA 실행을 비교하세요. 스타일 파일은 트리거 없이는 효과가 없는 것처럼 보일 수 있습니다. 먼저 기준을 두 번 실행하세요. 두 결과가 다르면 그것이 노이즈 기준이며, 그보다 명확히 큰 변화만 LoRA의 효과로 봅니다. 기준과 구별할 수 없다면 강도를 높여보세요. 여전히 노이즈 범위 안이면 로그에 무엇이 쓰여 있든 파일은 아무 역할도 하지 않습니다.
3. 검증하지 않은 LoRA를 검증한 것과 함께 넣지 마세요. 엉뚱한 파일을 원인으로 생각하게 됩니다.

Qwen-Image-2.1 LoRA는 어디에 있나요?

이제 수십 개가 있습니다. Hugging Face API에는 Qwen-Image-2.1용으로 선언된 어댑터 78개, 미세 조정 모델 53개, 양자화 빌드 109개, 병합 모델 8개가 있으며 수는 매일 변합니다. 같은 필터로 원본 Qwen-Image는 505개, 2512는 202개지만 어느 것도 그대로 이전되지 않습니다.

78개에는 가속용, 편집 보조, 제어 파일, 스타일 파일, 묶음이 섞여 있으므로 개수는 활동량을 뜻하며 완성된 NSFW LoRA 수는 아닙니다.

목록에 시간을 들일 만한지는 세 가지 습관으로 판단할 수 있습니다.

• 파일 하나씩 분리하세요. 여러 LoRA를 결합한 이미지 갤러리는 단일 파일의 효과를 알려주지 못합니다. 어댑터 하나를 LoRA 없는 대조군과 비교한 뒤 결합하세요.
• 미러를 알아보세요. 같은 Civitai 다운로드가 여러 Hugging Face 계정에 올라오는 경우가 많습니다. 버전, 파일 해시, 선언한 기본 모델을 비교하세요. 미러 두 개도 어댑터 하나입니다.
• 레시피를 파일과 함께 관리하세요. 테스트한 NSFW 통합형 LoRA는 25단계 이상, CFG 3~5, 강도 0.8, er_sde 샘플러와 beta 스케줄러를 권장합니다. 로컬용 레시피입니다. 호스팅 엔드포인트는 프롬프트, 화면 비율, 해상도, 출력 형식, 시드, loras 목록을 받으며 단계, CFG, 샘플러, 네거티브 프롬프트 필드는 없습니다. 따라서 강도와 프롬프트만 옮길 수 있습니다.

우리 엔드포인트에서는 2.1용 NSFW 통합형, 리얼리즘, 품질 수정 LoRA가 각각 같은 시드의 실행에서 이미지를 명확히 바꿨습니다. Qwen Image 2.1 NSFW LoRA 가이드에 파일, 강도, 측정한 차이가 있습니다. 자체 호스팅 정보가 있는 커뮤니티 색인으로는 awesome-qwen-image가 찾은 것 중 가장 완전했으며 성인용 저장소를 직접 표시합니다.

학습도 지원합니다. ModelScope는 DiffSynth-Studio로 2.1 LoRA 학습을 제공하며, ai-toolkit도 기본 모델로 나열합니다. 배포하는 모든 결과물에는 “Built with Qwen”과 비상업적 조건을 붙여야 합니다.

Qwen-Image-2.1은 무검열인가요?

공개 가중치. 저장소에는 안전 검사기, 콘텐츠 필터, 거부 동작이 설명되어 있지 않습니다. 같은 시드 테스트에서 일반 Qwen Image 2.1은 LoRA 없이도 L4에 도달했지만 모든 실행에서 그런 것은 아닙니다. NSFW LoRA는 장면을 허용하기보다 인체 표현을 정확하게 했습니다. 이 모델에서 성인용 LoRA의 현실적인 역할입니다.

커뮤니티의 “uncensored” 빌드. 많은 결과는 재패키징입니다. 양자화 빌드 109개 중 45개는 이름에 “uncensored”나 “NSFW”가 있습니다. 가장 인기 있는 것은 내장 안전 검사기가 없는 원본 가중치의 양자화라고 설명하지만, 원본 릴리스에는 제거할 검사기가 없으므로 이 단어는 라벨로 읽으세요. LoRA 없이 성인 콘텐츠를 만든다는 병합 체크포인트의 설명은 제작자의 주장입니다. 한 저장소는 Qwen3-VL 텍스트 인코더의 “abliterated” 복사본이 얌전한 표현을 유도하는 성향을 없앤다고 주장합니다. 모두 기본 가중치의 파생물이므로 비상업적 조건은 계속 적용됩니다.

호스팅 엔드포인트. Qwen Image 2.1과 Qwen Image 2.1 LoRA는 콘텐츠 등급 unrestricted에 속합니다. 성숙도 플래그를 설정하거나 별도 접근 권한을 요청할 필요가 없습니다. 다섯 단계 척도(L1 Suggestive, L2 Mature themes, L3 Strong, L4 Intense, L5 Extreme)에서 Qwen Image 2.1은 거의 모든 프롬프트를 쓰인 대로 생성했습니다. L4에서 한 결과만 완화됐고 거부는 없었으며, LoRA 계열은 32번 모두 요청대로 생성했습니다. 우리는 LoRA 파일을 검사하지 않습니다. 사전에 업로드되는 것은 없으며 요청이 실행될 때 URL에서 각 파일을 가져옵니다.

Qwen-Image-2.1의 무검열 이미지 작업 흐름

2.1이 기본적으로 잘하는 상세 프롬프트와 참조 이미지 편집을 활용하고 LoRA는 마지막에 추가하세요.

1단계: 프롬프트로 캐릭터를 만들고 참조 이미지로 고정하기

캐릭터 LoRA의 주된 목적은 한 사람이 계속 같은 사람처럼 보이게 하는 것입니다. Qwen-Image-2.1 편집 모드는 LoRA 없이도 그 역할의 상당 부분을 합니다. 참조 이미지 한 장에서 열 장까지 받으며 장면이 달라져도 정체성을 유지하도록 설계됐습니다. Qwen Image 2.1 LoRA 모델 페이지에서는 구릿빛 붉은 머리와 주근깨가 있는 여성의 중립적인 스튜디오 초상 한 장만 참조로 사용해 네온 골목, 밀밭, 도서관의 새 이미지 세 장을 만들었습니다. 캐릭터 LoRA 없이 세 장 모두 얼굴, 주근깨, 머리 모양을 유지했습니다.

1. 텍스트로 이미지를 생성해 독창적인 성인 캐릭터의 깨끗하고 중립적인 참조 이미지를 만드세요. 단순한 배경, 고른 조명, 명확히 보이는 얼굴과 몸을 사용하세요.
2. 그 이미지를 캐릭터 시트로 보관하세요.
3. 새 장면마다 해당 참조 이미지로 편집 엔드포인트를 사용하고 새 배경, 포즈, 의상을 설명하세요.

참조 이미지는 가상의 성인 캐릭터 또는 이 사용에 동의한 사람의 것이어야 합니다.

2단계: 각 참조 이미지가 제공하는 것을 명시하기

참조 이미지가 여러 장이면 모델은 이미지 순서나 파일명으로 역할을 추론하지 않습니다. 명시하세요: "The first image is the woman. The second image is the room she is standing in. The third image is the coat." 없으면 여러 참조를 쓰는 요청은 원본들을 평균처럼 섞는 경향이 있습니다.

3단계: 유지할 조건을 지시에 넣기

편집 엔드포인트에는 네거티브 프롬프트가 없습니다. 판단을 맡겨두면 편집 모델은 요청하지 않은 것도 다듬으며, 무검열 작업에서는 보통 이것이 실패의 전부입니다. 표현이 얌전해지고 포즈가 부드러워지며 피부가 매끈해집니다. 유지해야 할 것을 명시하세요: "Keep her wardrobe, pose and skin texture exactly as in the source, change nothing else."

표준 Qwen Image 2.1 작업에서는 프롬프트 확장이 기본으로 켜져 있어 엔드포인트가 더 자세한 장면 설명으로 프롬프트를 다시 씁니다. 문구를 정확히 유지해야 한다면 enable_prompt_expansion을 false로 설정하세요. LoRA 작업에는 이 필드가 없습니다. 이 설정은 1k와 2k에서 허용되고 1.5k에서는 거부되며, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 5:4, 4:5 비율에서도 거부됩니다.

가장 강하게 보호하려면 표준 편집 작업의 mask_url도 사용할 수 있습니다. 흑백 이미지에서 흰색은 다시 칠해도 되는 곳, 검은색은 유지할 곳입니다. 참조 이미지가 정확히 한 장 필요하며 1k와 2k에서만 제공되고 투명 배경 모드와 함께 쓸 수 없습니다.

배경을 제거한 캐릭터를 만들 때 표준 Qwen Image 2.1 텍스트 이미지 생성 작업에서 background를 transparent, output_format을 png로 설정하자 실제 RGBA 파일이 나왔으며 단색 배경에 깔끔하게 놓였습니다(머그컵과 전신 캐릭터, 1k, 프롬프트 확장 꺼짐). LoRA 작업에는 배경 옵션이 없으므로 LoRA 출력은 직접 배경을 제거하거나 표준 작업으로 피사체를 생성하세요. 합성 단계를 구성하기 전에 파일을 열어 알파 채널을 확인하세요.

4단계: 효과를 증명할 수 있을 때만 LoRA 추가하기

네이티브 2.1 LoRA를 마지막에 더하고 위의 같은 시드 비교로 검증하세요. 효과의 원인을 구분하려면 세 가지 규칙을 지키세요.

• 제작자의 권장 강도부터 시작하세요. 스키마에서 스케일 1은 중립값이지만 제작자는 더 낮게 조정합니다. 권장값에 따라 실행한 네이티브 2.1 파일 두 개는 0.6과 0.8을 썼습니다. 가중치가 프롬프트를 압도하면 낮추고, 복잡한 장면에서도 효과를 유지해야 할 때만 권장값을 넘기세요.
• 실행마다 값 하나만 바꾸고 시드를 고정하세요.
• LoRA가 이미 아는 것을 프롬프트에 쓰지 마세요. 캐릭터 LoRA를 로드한 상태에서 특징을 다시 쓰면 이미지가 두 방향으로 끌립니다. 스타일 파일의 트리거 문구는 예외입니다.

우리 엔드포인트에서는 적은 단계의 터보 어댑터를 피하세요. 특정 단계 수와 스케줄로 학습했지만 둘 다 설정할 수 없으므로 로드해도 작업을 빠르게 하기보다 주로 표현만 바뀝니다.

텍스트 이미지 생성과 편집 모두 요청당 최대 LoRA 세 개를 받으며 각각 강도는 0~4입니다. LoRA 수는 가격을 바꾸지 않습니다.

5단계: 첫 호출에는 돈보다 시간을 예산에 반영하기

LoRA 파일은 요청 실행 시 가져오므로 큰 파일은 비용이 아니라 시간을 더합니다. 가중치 없는 실행은 약 8.5~10.7초, 작은 파일은 약 28.7초, 1.18 GB 파일은 약 36.5초였습니다. 호스팅 API에서 내 LoRA 실행하기는 시간과 제출 시점·이후 실패를 설명합니다. 404, 웹페이지, 비공개이거나 없는 Hugging Face 경로는 제출 시 차단되지만 단순한 user/repo 이름, 이름이 해석되지 않는 호스트, 나중에 끊기는 링크는 받아들인 뒤 일반적인 메시지와 함께 실패합니다.

Qwen-Image-2.1 자체 호스팅과 API 비교

라이선스가 용도에 맞는다면 자체 호스팅은 현실적입니다. 생성기는 7B이며 릴리스는 메모리가 적은 GPU의 CPU 오프로드를 설명하지만 최소 VRAM 수치는 공개하지 않습니다. 8B 시각 언어 텍스트 인코더도 생성기와 함께 로드되므로 큰 모델 두 개를 계획하세요. 한 커뮤니티 GGUF 카드는 작은 GPU에서 흔히 쓰는 방법을 보여줍니다. 4.6 GB 양자화 생성기는 GPU에, 9.35 GB int8 텍스트 인코더는 시스템 RAM으로 오프로드합니다.

다음 경우에는 자체 호스팅이 더 좋습니다.

• 단계, CFG, 사용자 지정 스케줄러, 터보 어댑터, 세 개를 넘는 LoRA처럼 호스팅 LoRA 작업이 제공하지 않는 제어가 필요할 때입니다.
• 적절한 GPU를 이미 갖고 있고 계속 사용할 때입니다.
• LoRA가 비공개 파일이며 어떤 URL로도 제공하고 싶지 않을 때입니다.

큰 모델 두 개, 드라이버, ComfyUI 버전을 관리하고 싶지 않거나, 사용량이 고르지 않아 유휴 GPU가 이미지당 요금보다 비싸거나, 로더를 쓰지 않고 URL로 LoRA를 쓰고 싶다면 호스팅 엔드포인트가 더 좋습니다.

호스팅 엔드포인트에서 Qwen Image 2.1 LoRA는 해상도 등급별로 이미지당 요금을 부과하며, 편집은 참조 이미지 수도 가격에 반영합니다(견적은 무료입니다).

배치를 대기열에 넣기 전에 등급과 참조 수를 확인하세요. 참조 한 장의 2k 편집은 1k 가격의 3.6배이며 참조 열 장의 2k 편집은 $0.366입니다. LoRA 슬롯이 없는 일반 Qwen Image 2.1은 1k에서 더 저렴합니다(텍스트 이미지 생성 $0.024, 참조 1, 3, 10장 편집은 $0.036, $0.06, $0.144). 2k 편집 견적은 참조 수와 무관하게 $0.048로 고정되어 1.5k 등급보다 저렴합니다. LoRA 엔드포인트 편집 완료 시간의 중앙값은 1k에서 약 17초, 2k에서 약 52초입니다.

정지 이미지에서 영상으로: Wan 2.2 LoRA

Wan 2.2는 정지 이미지 다음의 일반적인 영상 단계입니다. Apache 2.0이며 정지 이미지를 첫 프레임으로 쓰는 이미지 영상 생성이고, LoRA 생태계가 크고 활발합니다.

정지 이미지가 콘텐츠를 결정합니다

이미지 영상 생성에서는 첫 프레임이 피사체, 의상, 몸, 포즈, 구도를 정합니다. 프롬프트는 무엇이 움직이고 카메라가 어떻게 동작하는지만 설명합니다. 다시 생성할 수 있는 저렴한 정지 이미지에서 중요한 것을 모두 확정하고, 비싼 영상 단계에는 움직임을 제대로 만들게 하세요.

전문가 두 개, LoRA 슬롯 세 개

Wan 2.2의 14B 모델은 전문가 두 개를 사용합니다. 고노이즈 전문가는 초기 노이즈 제거와 배치를 맡고, 저노이즈 전문가는 나중에 이어받아 세부를 다듬습니다. LoRA 제작자도 이 분리를 따라 많은 Wan 2.2 LoRA가 전문가마다 하나씩 파일 두 개로 공개됩니다. Wan 2.2 LoRA 엔드포인트는 세 필드로 제공합니다.

각 필드는 최대 LoRA 세 개를 받으며 각각 강도는 0~4입니다. 표준 Wan 2.2 LoRA 계열에서는 파일당 최대 1 GB이며 직접 링크 외에 Civitai 모델·다운로드 링크, Hugging Face /blob/·/resolve/ 링크도 받습니다. 로그인해야 하는 페이지는 가져오기에 실패합니다. 두 슬롯의 같은 시드 테스트에서 각각 무엇을 바꿨는지 확인할 수 있습니다.

가장 흔한 실수는 한 쌍의 고노이즈 파일을 loras에 넣어 두 전문가 모두에 적용하는 것입니다.

로컬 사용과 호스팅 엔드포인트에서 달라지는 것

• 가속 LoRA. Lightning과 lightx2v의 4단계 LoRA 같은 가속기는 특정 단계 수와 가이던스 스케일 1에 의존합니다. 우리 엔드포인트에는 단계 수와 가이던스 필드가 없으므로 로드해도 그 설정을 재현하지 못합니다. LoRA는 스타일, 동작, 캐릭터에 쓰세요.
• 강도. 프레임, 프롬프트, 시드를 고정하고 1에서 시작해 약 0.5~1.5를 시험하세요. 약 1.5를 넘으면 스타일이 보통 피사체를 대체하기 시작합니다.
• 결합. 슬롯 하나의 LoRA 세 개는 층으로 쌓이지 않고 섞입니다. 하나씩 추가하세요.
• 스타일을 두 번 지시하기. 스타일 LoRA를 로드하면서 프롬프트에도 스타일을 쓰면 효과가 두 배가 되는 경향이 있습니다.
• Wan-Animate. 릴리스는 Animate 모델과 Wan 2.2 LoRA를 함께 쓰지 말라고 경고하지만 이미지 영상 생성에는 해당하지 않습니다.

무검열 영상에 사용할 엔드포인트

두 Wan 2.2 LoRA 계열 모두 unrestricted 등급이며 상위 수준 프롬프트가 양쪽에서 생성됐습니다.

• Wan 2.2 LoRA는 이미지 영상 생성만 지원하며 480p 또는 720p에서 5초나 8초입니다. 다른 길이는 반올림하지 않고 거부합니다.
• Wan 2.2 Spicy LoRA는 마지막 프레임부터 이어가는 영상 연장 엔드포인트를 추가하며 같은 LoRA 목록 세 개를 받습니다.

긴 장면에서는 모든 단계에 같은 LoRA와 강도를 로드하세요. 달라지면 연결 지점에서 표현이 바뀝니다. 연장 영상은 시작 부분에 원본 영상을 포함하므로 이어붙이기 전에 잘라내세요. 원본은 재생 페이지가 아니라 영상 파일의 직접 링크여야 합니다.

Wan 2.2 자체 호스팅의 클립당 비용

Wan 2.2 릴리스는 단일 H100 또는 H800에서 기본 설정의 이미지 영상 생성 14B 모델로 480P 클립은 327.8초, 720P는 1,055.9초이며 최대 메모리는 41 GB와 59.7 GB라고 제시합니다. 기본 클립은 16 fps의 81프레임으로 약 5초입니다.

온디맨드 H100 SXM 80 GB 가격을 시간당 $2.69로 보면(RunPod 공개 가격표의 커뮤니티 클라우드 요금이며 Secure Cloud는 시간당 $3.49로 약 30% 더 높습니다):

호스팅 가격은 5초 요청의 실시간 견적입니다. 480p 5초 작업은 중앙값 46초에 완료됐습니다(90백분위수 70초).

동일 조건의 벤치마크는 아닙니다. 자체 호스팅은 기본값보다 훨씬 빨라질 수 있습니다. 480P에서 H100 네 개는 92.4초, 여덟 개는 52.9초이지만 클립당 GPU 시간은 더 듭니다. 가속 LoRA와 양자화는 시간과 GPU 비용을 더 줄입니다. 하지만 자체 호스팅 수치는 연산만 포함해 유휴 시간, 모델 로드, 저장, 직접 유지 관리하는 시간을 제외하며 호스팅 수치는 전체 가격입니다. GPU를 하루 종일 쓰고 파이프라인을 조정한다면 초당 요금보다 저렴할 수 있지만 사용량이 몰려 들어온다면 보통 그렇지 않습니다.

Playground에서 시험한 뒤 API 호출하기

Qwen Image 2.1 LoRA 모델 페이지에서 시작하세요. Playground 탭(설정, 견적, 실행)에서 Text to image 또는 편집 작업을 선택하고 LoRA 항목에 링크를 넣은 뒤 견적을 확인해 실행하세요. 대조군을 만들기 위해 같은 요청을 LoRA 없이 한 번 실행하세요. Qwen Image 2.1에도 표준 작업용 같은 탭이 있습니다. 결과가 맞으면 같은 입력을 코드로 보내세요.

import uuid

from spicyapi import SpicyClient, output_assets

client = SpicyClient()  # reads SPICY_API_KEY from the environment

task = client.create_task(
    model="alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image",
    input_data={
        "prompt": "Candid photo of an adult woman on a hotel balcony at dusk, warm light spilling from the room behind her, shallow depth of field.",
        # Replace with your own public file; pin a commit (resolve/<sha>/) so it cannot change between runs.
        "loras": [{"path": "https://huggingface.co/your-account/your-qwen-image-2-1-lora/resolve/3be1c0a/lora.safetensors", "scale": 0.8}],
        "aspect_ratio": "3:4",
        "resolution": "1k",
        "seed": 42,
    },
    idempotency_key=str(uuid.uuid4()),  # new key per new request; reuse only to retry the same one
)

print("Resume task:", task["taskId"], flush=True)
final = client.wait_for_terminal(task["taskId"])
if final["state"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(f"Task {task['taskId']} ended as {final['state']}")
assets = output_assets(final)
if not assets or any(a.get("pending") or a.get("unavailable") or not a.get("url") for a in assets):
    raise RuntimeError(f"Task {task['taskId']} has no ready output; check this task before a new run")
print(assets[0]["url"])  # copy it to your own storage now

pip install spicyapi로 설치하세요. 작업 생성, 대기, 오류 코드는 SpicyAPI 문서에 있습니다. 필드 이름은 모델 페이지의 최신 스키마에서 가져오세요. Wan 2.2 LoRA 클립은 alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video와 image_url, high_noise_loras, low_noise_loras를 사용합니다. 480p에서 LoRA 쌍을 검증한 뒤 선택한 결과를 720p로 렌더링하세요.

Agent에게 작업을 맡기려면 공식 도구 세 가지 중 하나를 제공하세요. 각각 가격을 표시하고 유료 호출 전에 확인을 요청합니다.

• CLI. spicyapi(또는 npx @spicyapi/cli): spicyapi tasks create --model alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image --input-file input.json --wait. input.json에는 위의 input 객체를 넣습니다.
• MCP 서버. MCP 서버를 추가하고 어시스턴트에게 이미지를 요청하세요. spicyapi_task_create 다음 spicyapi_task_wait를 호출합니다.
• Skill. npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill은 Agent Skill을 설치해 코딩 어시스턴트가 필드를 추측하는 대신 최신 스키마를 읽게 합니다.

문제 해결: 증상, 원인, 해결책

자주 묻는 질문

성인용 작업에는 어떤 Qwen-Image-2.1 LoRA를 먼저 시험해야 하나요?

Qwen-Image-2.1을 기본 모델로 선언한 파일 네 개를 실행했습니다. Civitai의 NSFW 통합형 LoRA(76 MB, 제작자 강도 0.8), 그 이전 버전의 Hugging Face 복사본(159 MB, 0.8로 실행), 리얼리즘 LoRA(80 MB, 제작자 강도 0.6), 일반 품질 수정 LoRA(112 MB, 1.0으로 실행)입니다. 모두 LoRA 없는 실행과 비교해 이미지를 명확히 바꿨습니다. 기본 모델의 인체 표현이 문제라면 NSFW 파일을 먼저 시험하세요. 0.8부터 시작해 완성도와 디테일을 기대하고 다른 허용 수준을 기대하지 마세요. 사진 같은 표현에는 리얼리즘 파일을 쓰세요. Qwen Image 2.1 NSFW LoRA 가이드에 링크와 파일별 측정값이 있습니다.

Qwen-Image-Edit-2509나 2511 LoRA를 2.1 편집에 쓸 수 있나요?

안 된다고 생각하세요. 이전 편집 모델을 기준으로 학습한 어댑터입니다. 의존하기 전에 같은 시드로 비교하고, 눈에 띄는 변화가 없으면 작동하지 않는 것입니다.

LoRA가 로드되고 작업도 성공했는데 왜 달라 보이지 않나요?

다른 기본 모델용이거나 해당 프롬프트에서 효과가 미묘하기 때문입니다. 카드의 기본 모델을 확인하고 제작자의 트리거 문구를 쓴 뒤, 효과가 뚜렷해야 하는 피사체에서 같은 프롬프트와 시드로 LoRA 유무를 비교하세요.

LoRA를 더 로드하면 비용이 늘어나나요?

아닙니다. 정지 이미지는 해상도 등급, 편집은 참조 이미지 수, Wan 2.2 영상은 길이와 해상도로 가격을 정합니다. LoRA 수는 가격에 포함되지 않습니다.

Qwen-Image-2.1으로 LoRA를 학습할 수 있나요?

네. ModelScope의 DiffSynth-Studio 또는 ai-toolkit을 사용하세요. 결과를 배포하면 “Built with Qwen”을 붙여야 하며 비상업적 조건을 이어받습니다.

LoRA 파일은 어디에 저장되며 얼마나 커도 되나요?

직접 사용하는 저장소에 있습니다. 작업 실행 시 요청의 URL에서 각 파일을 가져오며 우리는 검사하지 않습니다. 저장하지 않는다는 약속으로 해석하지 마세요. 비공개여야 한다면 서명된 링크를 쓰세요. 배치 도중이나 재시도 때 만료된 링크는 이를 참조하는 모든 작업을 실패시킵니다. Wan 2.2 LoRA 파일은 최대 1 GB이며, Qwen Image 2.1 LoRA에서는 1.18 GB 파일을 성공적으로 실행했습니다. 큰 파일은 시간이 더 들지만 비용은 늘지 않습니다.

Civitai 링크를 사용할 수 있나요?

Wan 2.2 LoRA에서는 가능합니다. Civitai 모델·다운로드 링크를 파일로 해석합니다. Qwen Image 2.1 LoRA에서는 .safetensors 파일의 직접 링크나 Hugging Face 저장소를 쓰세요. 로그인 전용으로 표시된 Civitai 다운로드 링크도 테스트에서는 토큰 없이 로드됐지만, 실제로 인증을 요구하는 링크는 실패하므로 배치 전에 저렴한 테스트 한 번을 실행하세요.

무검열 작업에는 Qwen-Image-2.1이 2512보다 좋은가요?

작업에 따라 다릅니다. 2.1은 우리 엔드포인트에서 상위 수준 프롬프트를 생성하고 편집 모드의 정체성 유지가 좋습니다. 2512는 상업용 라이선스가 있으며 어댑터 저장소는 78개에 비해 202개입니다. 작업 흐름이 특정 기존 LoRA에 의존한다면 그것이 선택을 결정합니다.

계속 사용자에게 남는 책임

가중치를 검토하지 않는다는 것은 대신 확인해 주는 사람도 없다는 뜻입니다. 콘텐츠 등급이나 모델 실행 장소가 바뀌어도 다음은 변하지 않습니다.

• 성인만 허용합니다. 모든 참조, LoRA, 출력에서 캐릭터가 명백한 성인이어야 합니다.
• 동의 없이 실제로 식별 가능한 사람을 친밀한 콘텐츠에 사용하지 마세요. 실제 사람의 외모를 동의 없이 재현하도록 만든 LoRA나 참조 세트도 안 됩니다.
• 가중치와 학습 데이터의 권리. 내려받은 LoRA도 제작자의 조건을 따릅니다.
• 기본 모델의 라이선스. Qwen-Image-2.1에는 비상업적 연구 라이선스와 배포하는 파생물의 출처 표시 규칙이 적용됩니다.

기본 모델의 한계와 효과적인 프롬프트는 Qwen Image 2.1 테스트를 읽어보세요. 여러 이미지를 포함한 편집은 Qwen Image Edit 무검열 테스트를 읽어보세요. Qwen Image 2.1 LoRA API, Qwen Image 2.1 API, Wan 2.2 LoRA, Wan 2.2 Spicy LoRA 모델 페이지에는 각 엔드포인트의 최신 스키마, 예시, 현재 견적이 있습니다.