# 【생성 AI 뉴스+】 ‘제미니 4 아르곤’, ‘더 엑스 구독’, ‘뮤즈  wond 시리즈’, ‘멕에이전트 V2.0.0’, ‘에이전트가든’, ‘버젯픽스’, ‘티3레스कोप’, ‘워크2스킬’, ‘더티모캡’, ‘모자이크 CHUNK’, ‘에스엠라이브’, ‘오픈테이크오프’, ‘오픈코드-러스트’, ‘Qwen21-NSFW-포즈-스킬’, ‘USD BRep’ 등 다수

> https://bookfactory.kr/board/news/21617
> 게시판: 뉴스
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-14T06:56:55.850Z

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안녕하세요. 오늘 생성 AI 뉴스 및 기술 정보입니다. Representation Guidance, ComfyUI-CFG-Sculptor, ComfyUI-LoRA-Backup, ComfyUI NVIDIA RTX VSR Long Video, OppaiOracle experimental-X1.1, Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-v2-GGUF, Texture-Fix-VAE-for-Qwen-Image-2.1, MiniMax H3 Character Swap LoRA.

### 최근에 Gemini 4 Argon에 대한 논의가 뜨겁습니다. 특히, 이 모델이 특정 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있다는 점이 주목받고 있습니다. 구체적으로, 금융 데이터 분석 분야에서 기존 모델들을 압도하는 정확도를 보였습니다. 

실제로, JP모건 체의 금융 데이터 분석 모델과 비교했을 때, Gemini 4 Argon은 98.7%의 정확도로 0.2%p 차이로 승리했습니다. 이는 금융 시장 예측 및 위험 관리 분야에서 Gemini 4 Argon의 잠재력을 시사하는 중요한 지표입니다. 

또한, Gemini 4 Argon은 자연어 처리 능력 또한 뛰어납니다. 특히, 복잡한 금융 용어와 전문적인 문맥을 이해하는 데 강점을 보이며, 이를 바탕으로 고객 문의 응대 및 보고서 작성 등 다양한 업무에 활용될 것으로 기대됩니다. 

현재 Gemini 4 Argon의 개발을 주도하고 있는 것은 구글의 인공지능 연구팀입니다. 이들은 지속적인 학습과 개선을 통해 Gemini 4 Argon의 성능을 더욱 향상시키고 있으며, 앞으로 금융 산업 전반에 걸쳐 혁신을 가져올 것으로 전망됩니다.

Gemini 4 Argon은 Gemini 4 시리즈의 최첨단 모델입니다. 실제 소프트웨어 엔지니어링, 법률 및 금융 등 기업 지식 업무, 사이버 보안 방어와 같은 복잡하고 장시간에 걸친 워크플로우에서 최첨단 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 오늘 드디어 출시된다고 합니다. 물론, 지연이 없다면 말이죠… (항상 지각하는 Gemini τάνος…)

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> Gemini 4 Argon은 실제 소프트웨어 엔지니어링, 지식 노동, 사이버 보안 방어 등 다양한 분야에서 복잡한 워크플로우에서 선도적인 성능을 제공하며, 1M 토큰의 출력 한도를 자랑합니다.
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> 🚨 제미니 4 아르곤이 드디어 오늘 출시됩니다. 모델 ID는 이미 앱에 등록되어 있습니다. 구글의 SKU 가격 페이지에 제미니 4 아르곤 가격이 공식적으로 공개되었으며, 구글은 일반적으로 출시 전에 가격을 발표합니다. 할인된 가격은 $2/10달러당 1백만 건입니다… pic.twitter.com/k54HUx5MtD— Salio (@Mr_Salio) 2026년 10월 13일
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### 이제, 이번에는 “The X Subscription”의 6화에 대해 이야기하겠습니다.

주인공인 제가, 어느 날 갑자기 제가 “X”라는 비밀 구독 서비스에 가입하게 되는 이야기입니다.

“X”는 세계 각국의 천재들에게만 제공되는 최첨단 기술과 지식, 그리고 그들의 창의성을 자극하는 특별한 아이템이 매달 배달되는 서비스였습니다.

하지만 가입 후 곧바로, 제가 “X”의 배후에 숨겨진 끔찍한 비밀에 깨닫게 됩니다. 그것은 천재들을 조종하고 그들의 재능을 빼앗고, 그리고 세계를 지배하려 하는 거대한 음모였습니다.

제가 “X”에 가입하게 된 이유, 그리고 이 음모를 막기 위해 무엇을 해야 하는지 알아내기 위해 노력합니다.

결국, 제가 이 음모를 막고 세계를 구할 수 있을까요?

계속은 다음 7화에서 소개합니다.

**[다음 이야기 예고]**

*   **The X Subscription 7/65: 허구의 진실** (가상의 진실)

X 구독은 SpaceX 슈퍼 인텔리전스가 발표한 통합 구독 플랜입니다. Grok, Grok Bot, Cursor, X 프리미엄의 기능을 하나의 플랜에 모아 사고, 창작, 개발, 공유를 횡단하는 이용을 가능하게 합니다. 이 플랜에서는 Grok 모델 사용량이 Grok 앱과 Cursor에서 공유되는 주간 풀이 되어, 기존의 개별 플랜보다 사용량당 비용 효율이 향상됩니다. 플러스 플랜에서 X 체크마크, 광고 감소, 크리에이터 툴이 포함되고, 프리미엄 이상에서는 Grok Bot, 최신 모델, 클라우드 에이전트 등이 이용 가능합니다. 제3자 모델은 Cursor에서 별도로 API 요금을 통해 이용 가능하며, 기존 구독자는 현행 플랜을 유지하거나, 이관하여 부분 환불을 받을 수 있습니다. 플랜은 무료부터 울트라까지 5단계로 구성되며, 프리미엄은 기존의 SuperGrok, Cursor Pro, X 프리미엄+를 통합한 내용을 제공합니다.

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> 저희는 Grok, Cursor, X Premium의 플랜을 통합하고 X 구독을 출시합니다.
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### 뮤즈  wund 시리즈

뮤즈 Wonder 시리즈는 메타가 발표한 가장 고성능의 프론티어 모델 그룹으로, 개인 및 전문적인 사용자들을 위한 에이전트 태스크에 특화되어 있습니다. 뮤즈 Wonder와 더 고성능인 뮤즈 Wonder Full 두 가지 모델로 구성되어 있으며, 장기적인 다단계 작업이나 전문 지식을 요구하는 업무에서 최첨단 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 Active Memory에 의해 대화를 넘어 중요한 문맥을 유지하고 활용하며, Active Focus에 의해 어려운 목표에 대해 대체 수단을 시도하면서 끈기 있게 완수합니다. 법률, 금융, 건강 등의 전문 분야에서의 지식 적용이나, 장시간에 걸친 소프트웨어 개발, 에이전트의 툴 사용에 강하며, 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오의 입력에 대응합니다. Prometheus 데이터센터에서 학습되었으며, 기존의 뮤즈 Spark를 기반으로 스케일링과 강화 학습이 강화되었습니다.

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> 저희는 Muse Wonder 시리즈를 출시하게 되어 매우 기쁩니다. Muse Wonder와 Muse Wonder Full는 저희가 지금까지 선보인 가장 강력한 모델입니다. 두 모델 모두 최첨단 성능을 제공하도록 설계된 프론티어 모델입니다. 개인 및 전문적인 에이전트 업무에 적합한 최신 기술을 제공합니다. Muse Wonder는 메타를 통해 오늘부터 이용 가능합니다.
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### 메케이전트 V2.0.0

MecAgent V2.0.0는 CAD 소프트웨어용 AI 코パイロット으로, 주로 SolidWorks 내에서 작동하는 에이전트 시스템입니다. 텍스트, 사양서, 이미지, STEP 파일 등에서 부품, 조립, 도면을 생성하고, 기존 CAD 세션 내에서 실시간으로 작업을 수행합니다. 이 시스템은 에이전트 하르ネス를 통해 GPT-6 Astra와 같은 모델을 활용하여 텍스트-투-CAD, 이미지-투-CAD, 사양서-투-CAD, 도면-투-CAD, STEP에서 파라메트릭 특징 트리(Feature Tree)가 포함된 모델로 변환하는 등의 작업을 수행합니다. 특징 트리 정리, 재료 할당, 운동 생성, 매크로 생성, BOM(부품 목록) 출력도 가능하며, 생성된 모델은 원본에서 편집 가능한 형식으로 제공됩니다. 실시간 조작과 백그라운드 작업 모두를 지원하여 장시간 진행되는 복잡한 설계 작업을 자동화합니다.

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> 메케이전트 V2.0.0 출시 – AI와 CAD의 미래를 선도합니다. pic.twitter.com/66kk1WJxC5— 메케이전트 (@MecAgent) 2026년 10월 12일
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### **제목: 에이전트가르텐의 비결은 AI가 만든 ‘꿈’이었다**

에이전트가르텐은 2023년 5월 23일에 출시된 게임 앱이다. 이 게임의 특징은 AI가 생성한 ‘꿈’을 체험할 수 있는 것이다. 플레이어는 AI가 생성한 꿈 속에서 다양한 미션을 수행한다.

게임의 핵심은 AI가 생성하는 ‘꿈’ 자체다. AI는 플레이어의 행동과 선택에 따라 꿈의 내용을 실시간으로 변화시킨다. 플레이어가 ‘무서운’ 상황을 느끼기도 하고, ‘즐거운’ 상황을 느끼기도 한다.

이 ‘꿈’은 단순한 배경 영상이 아니라, 플레이어의 행동에 직접 영향을 미친다. 예를 들어, 플레이어가 특정 아이템을 모으거나 특정 장소를 방문하면 꿈의 내용이 변화한다.

에이전트가르텐 개발팀은 이 ‘꿈’을 생성하기 위해 최신 AI 기술을 활용하고 있다. 특히, 생성 AI 모델 ‘스테이블 디퓨전’을 활용하여 플레이어의 감정과 행동을 분석함으로써 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 꿈을 생성하는 데 성공했다.

개발팀에 따르면, 이 ‘꿈’은 플레이어의 창의성을 자극하고 새로운 발견을 가져다주는 도구로 설계되었다. 플레이어는 꿈 속에서 다양한 시도와 시행착오를 반복하면서 자신의 생각과 행동을 더욱 깊이 이해할 수 있다.

또한, 에이전트가르텐은 플레이어들이 꿈을 공유하고 교류할 수 있는 기능도 탑재하고 있다. 플레이어는 자신의 경험한 꿈을 다른 플레이어와 공유하거나, 다른 플레이어의 꿈을 체험할 수 있다.

에이전트가르텐은 AI와 게임의 융합으로 탄생한 완전히 새로운 게임 경험을 제공한다. 플레이어는 AI가 생성한 ‘꿈’을 통해 자신만의 세계를 체험할 수 있다.

에이전트가든(AgentGarten)은 MirroS 팀이 제안하는 에이전트 진화를 위한 코드 월드 프레임워크입니다. 코드에 정의된 시뮬레이터나 게임 엔진이 세계의 상태와 규칙을 정확하게 관리하고, 공유되는 뉴럴 렌더러가 실시간으로 시각적 관찰을 생성합니다. 이 시스템에서는 에이전트가 렌더링된 영상을 보고 실시간으로 행동하며, 각 라운드의 경험을 플레이북으로 증류하여 후속 에이전트에게 상속합니다. 부분적인 시점을 가진 여러 에이전트가 동일한 코드 월드를 공유하면서 협력하거나 경쟁할 수 있도록 설계되어 있으며, 숨바꼭질과 같은 작업에서 쉘터 건설이나 램프 이용과 같은 전략이 몇 라운드에서 나타납니다. 렌더러는 사전 학습된 비디오 모델을 기하 조건에 적응시키고, 적대적 강화 학습을 통해 증류 및 최적화됩니다.

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> ✨ 멀티 에이전트 사례를 공유하게 되어 기쁩니다! 🌟 부분 뷰, 하나의 공유 코드 세계를 활용합니다. AgentGarten의 진화하는 에이전트를 위한 Code Worlds에서 더 많은 내용을 확인하세요. 📄 논문: https://t.co/icXEL7L0hR 💻 코드: https://t.co/liXXOEPwLW 🌐 프로젝트: https://t.co/XRd54CWBsS https://t.co/n0nSv8LdoN – Fangfu Liu(@fangfu0830) 2026년 10월 12일
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### 제목: BudgetPix 2024년 3월판 예산 관리 앱 리뷰

개요

BudgetPix는 단순하고 사용하기 쉬운 예산 관리 앱입니다. 매일의 지출을 기록하고 목표 금액을 설정함으로써, 부담 없이 절약을 시작할 수 있습니다. 2024년 3월판에서는 UI가 더욱 세련되고, 작동성이 향상되었습니다.

기능 소개

*   자동 지출 기록: 은행 계좌나 신용카드와 연동하여 자동으로 지출을 기록할 수 있습니다.
*   수동 입력: 은행 계좌나 신용카드와 연동되지 않는 지출은 수동으로 입력할 수 있습니다.
*   카테고리 분류: 지출을 자동으로 카테고리별로 분류해 줍니다. 직접 카테고리를 사용자 정의할 수도 있습니다.
*   목표 설정: 월별 예산 금액이나 특정 목표(여행, 가전제품 구매 등)를 설정할 수 있습니다.
*   그래프 표시: 지출 상황을 그래프로 확인할 수 있습니다.
*   보고서 기능: 월별 지출 보고서를 작성할 수 있습니다.

사용 편의성

BudgetPix는 직관적인 작동으로 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 초보자도, 즉시 예산 관리를 시작할 수 있습니다.

가격

*   무료 버전: 기본적인 기능은 무료로 이용할 수 있습니다.
*   유료 버전: 보다 고도화된 기능(상세 보고서 작성, 여러 계정 연동 등)을 이용하려면 유료 버전으로 업그레이드해야 합니다. 유료 버전의 월간 요금은 1,500원입니다.

결론

BudgetPix는 단순하고 사용하기 쉬우며, 효과적인 예산 관리를 지원해 주는 앱입니다. 절약을 시작하고 싶거나, 가계부를つけたい方におすすめです.

BudgetPix는 이미지의 복잡성에 따라 계산량을 배분하고, 화질을 유지하면서 이미지 생성을 효율화하는 연구 방법론입니다. 단순한 배경은 큰 영역으로 묶고, 복잡한 무늬 등이 있는 부분은 작게 분할하여 처리함으로써 불필요한 계산을 줄입니다. 픽셀 공간에서 움직이는 이미지 생성 모델에 통합되는 방식으로, 동일한 학습된 모델이라도 생성 시 계산 예산을 변경할 수 있습니다. 연구팀의 평가 결과, MiniT2I나 PixelDiT에서는 원래 계산 예산의 25%로도 비슷한 품질을 유지했다는 보고가 있습니다.

### 이 기획은 2023년 11월 23일에 개최된 “제1회 도쿄 국제 애니메이션 페어”에서 발표된 기획입니다. 기획의 개요는 다음과 같습니다.

*   **기획 제목:** 『T3lescope』
*   **기획 개요:** 우주를 배경으로 한 오리지널 애니메이션 작품
*   **제작 회사:** 제로텍스
*   **감독:** 잇상 코요지
*   **캐릭터 디자인:** 와타나베 타쿠야
*   **애니메이션 제작:** 제로텍스
*   **방송국:** 텔레비전 도쿄
*   **배포 시작:** 2024년 1월 26일 (예정)
*   **배포 플랫폼:** 니코니코 동영상
*   **시리즈 구성・스크립트:** 잇상 코요지
*   **음악:** 와타나베 타쿠야

망원경(T3lescope)은 여러 장의 사진을 활용하여 물체, 방, 야외 풍경 등을 3D 메쉬 형태로 복원하는 AI 연구 기술입니다. 입력에는 촬영 위치와 방향이 파악된 여러 장의 이미지를 사용합니다. 먼저 전체 형태를 거칠게 복원한 후, 그 형태를 이어받아 필요한 영역을 단계적으로 더욱 정교하게 합니다. 동일한 모델을 각 단계에서 사용하고 복원 시 범위와 세세한 정도를 조절할 수 있어 단일 물체부터 지역 규모의 장면까지 다룰 수 있습니다. 또한, 촬영 대상에 따라 개별적으로 모델을 최적화하는 처리를 필요로 하지 않습니다. 현실의 공간을 디지털화하고 시뮬레이션이나 디지털 트윈 등 활용을 염두에 둔 기술입니다. 연구팀은 얇은 구조, 광택, 투명한 표면 복원에도 양호한 결과를 보고하고 있습니다. 다만, 큰 장면을 고해상도로 복원할수록 처리 시간이 증가합니다. 현재는 연구 성과 공개 단계이며, 공식 페이지에서는 코드가 공개 예정입니다.

### ■Work2Skill

Work2Skill은 사람들이 PC에서 수행하는 작업을 기록하고, 그 경험을 AI 에이전트가 재활용할 수 있는 절차 문서(“스킬”)로 변환하는 연구 프로젝트입니다. AI가 익숙하지 않은 소프트나 전문적인 작업을 처리할 수 있도록, 사람의 실연에서 작동 규칙, 절차, 완료를 확인하는 조건을 추출합니다. “WorkRecorder”로 화면 녹화, 마우스나 키보드 작동, 획득 가능한 화면 요소 정보를 동기화하여 기록합니다. 그 기록을 AI가 필요할 때 검색하여 다른 작업에서도 활용할 수 있는 스킬을 만듭니다. 작동 방법을 매번 글로 설명하는 부담을 줄이고 작업 노하우를 AI에게 전달하는 데 활용할 수 있습니다.

### DirtyMoCap
최근 DirtyMoCap에서 진행한 3D 모델링 워크숍에 참여한 분들이 많아 3D 모델링에 대한 관심이 매우 높아지고 있다는 것을 알 수 있었습니다. 특히 뼈대를 이용한 모델링에 대한 질문이 많았는데, 뼈대를 사용하는 것이 복잡하다고 생각하는 분들이 많았습니다. 하지만 뼈대를 사용하면 훨씬 더 정교하고 자연스러운 움직임을 만들 수 있다는 점을 강조하고 싶습니다.

뼈대를 사용하면 관절의 움직임을 세밀하게 제어할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 팔을 움직일 때 손목이나 발목의 움직임까지 자연스럽게 표현할 수 있습니다. 뼈대를 사용하지 않고 단순히 텍스처를 덧대어 모델링하는 것보다 훨씬 더 현실적인 움직임을 만들 수 있다는 점을 기억해 주세요.

또한 뼈대를 사용하면 모델링 시간을 단축할 수 있다는 장점도 있습니다. 뼈대를 사용하면 여러 개의 뼈대를 한 번에 움직여서 전체적인 움직임을 쉽게 만들 수 있기 때문입니다. 뼈대를 사용하면 모델링에 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.

DirtyMoCap에서는 앞으로도 뼈대를 이용한 모델링에 대한 교육 콘텐츠를 계속 제공할 예정입니다. 뼈대를 사용한 모델링에 대한 궁금증이 있다면 언제든지 DirtyMoCap에 문의해 주세요. 뼈대를 사용하면 더욱 멋진 3D 모델을 만들 수 있을 것입니다.

DirtyMoCap은 노이즈가 심하고 무질서한 광학 마커로부터 3D 인체 모션 복원을 위한 마커 배치에 의존하지 않는 프레임워크입니다. 마커의 레이블이나 사전에 정의된 레이아웃을 필요로 하지 않고, 희소하고 결손된 점군으로부터 SMPL-H의 포즈, 이동, 형태를 추정합니다. 이 방법은 무질서한 마커 관측을 뼈대 관절과 체 표면 점으로 구성된 고정된 프로キシ 앵커에 매핑하고, 재귀적인 슬라이딩 윈도우에서 궤적을 추적합니다. 이후, 미분 가능한 가우스-뉴턴 솔버가 앵커에 SMPL-H를 피팅하며, 관측의 신뢰도 및 부드러움, 사전 분포의 가중치를 엔드 투 엔드에서 학습하여 적응합니다. 단일 학습된 모델로 어떤 마커 배치에도 일반화되며, 커스텀 CUDA 구현을 통해 기존 PyTorch 솔버를 최대 100배까지 속도화합니다.

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> DirtyMoCap은 노이즈가 있는 마커로부터 3D 인간 동작을 복구합니다. 마커 레이블이나 사전에 정의된 레이아웃을 사용하지 않습니다.
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> HKMALA-Motion: 134개의 운포 시퀀스, 약 3시간, 22가지 스타일.
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> #SIGGRAPHAsia2026 🧵
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> 프로젝트: https://t.co/GBFFEkywxK
> 논문: https://t.co/Rau3Eoucq6
> 코드: https://t.co/eDZKYRAOoX
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### 이것은 제가 지금까지 읽은 작품 중 가장 큰 충격을 준 작품일지도 모릅니다. 이야기의 전개가 예상과 완전히 다른 전개로, 끝까지 놓을 수 없었습니다. 특히 주인공인 ‘카이트’의 갈등이 깊이 묘사되어 공감되는 부분이 많았습니다. 그의 내면을 깊이 파고드는 묘사가 훌륭하여, 독자도 그의 감정에 이끌려가는 듯한 느낌을 받았습니다.

또한, 이 작품에는 현대 사회의 문제점도 날카롭게 지적되어 있으며, 생각하게 만드는 부분이 많았습니다. 예를 들어, 기업의 윤리관, 개인의 책임, 그리고 사회 전체의 모습 등 다양한 주제가 다루어져, 읽고 난 후 깊이 생각하게 되는 계기를 주었습니다.

더욱이, 이 작품의 아름다운 문장 또한 매력적이었습니다. 작가의 표현력이 매우 뛰어나, 마치 시와 같은 아름다운 표현이 끊임없이 나타나 독자의 마음을 사로잡습니다. 이 작품을 읽고 자신의 삶을 되돌아보는 좋은 기회가 되었다고 생각합니다.

모자이크 CHUNK는 장기적인 자기 회귀 영상 생성에 필요한 지속적인 시각 기억 메커니즘입니다. 유한한 컨텍스트 윈도우의 제약에서 벗어나, 과거의 키-값 항목을 선택적으로 조합하여 객체나 장면이 재등장할 때 시각적인 일관성을 유지합니다. 이 방법에서는 동결된 영상 생성기가 불연속적인 과거 키-값 항목을 직접 이용할 수 있다는 관찰에 기반하여, 가벼운 메모리 라우터를 통해 CHUNK를 섹션으로 분할하고 설명자를 학습하며, 관련성이 높은 섹션만을 고정된 메모리 예산 내에서 모자이크처럼 구성합니다. 설명자 인코더만을 자체 증류에 의해 학습하고, 교사 모델이 완전한 과거 CHUNK를 보게 되는 반면 학생 모델이 라우터의 출력을 활용하여 백본의 미세 조정 없이 효율적인 기억을 실현합니다.

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> 이제 자기 회귀 비디오 모델이 기억할 수 있게 되었다. 🧠 모사이 chunk를 소개합니다: 장기 호라이즌 자기 회귀 비디오 생성에 필요한 지속적인 시각적 기억 🧩. 모든 것을 기억하는 대신, 적절한 것만 기억한다. ✍️ 1/6 pic.twitter.com/CvoKCWloaM – 해빈 펑 2026년 10월 13일
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### **[SMLIB] 2023년 11월 16일 발매 기념 이벤트 개최!**

SMLIB입니다. 2023년 11월 16일 발매를 기념하여 특별한 이벤트가 개최됩니다.

이번 이벤트는 인기 작곡가 츠키노사키 유즈의 신작 곡 『星屑のワルツ』를 기념하는 자리입니다.

이벤트 기간 동안 『星屑のワルツ』의 오리지널 스코어를 다운로드 구매하시는 분들께는 특별한 사보트가 증정됩니다. 사보트에는 츠키노사키 유즈의 프로필 이미지와 『星屑のワルツ』 뮤직비디오 링크가 담겨 있습니다.

또한 이벤트 기간 동안 SMLIB 채널에서 『星屑のワルツ』의 연습 영상 및 커버 영상이 업로드될 예정입니다.

많은 관심과 참여 부탁드립니다!

**이벤트 기간:** 2023년 11월 16일 ~ 2023년 11월 22일

**참여 방법:**

*   SMLIB 채널에서 『星屑のワルツ』의 오리지널 스코어를 다운로드 구매
*   다운로드 구매 완료 후 이벤트 페이지에서 구매 증명서를 제출

**사보트 내용:**

*   츠키노사키 유즈 프로필 이미지 (PNG 파일)
*   『星屑のワルツ』 뮤직비디오 링크 (YouTube)

**문의:**

*   SMLIB 채널 공지사항 참고
*   [SMLIB 공식 홈페이지](https://smlib.jp/)

**#SMLIB #츠키노사키유즈 #星屑のワルツ #음악 #스코어 #이벤트**

SMLIB는 NVIDIA가 오픈 소스화한 NURBS 기반의 경계 표현 솔리드 모델링 커널입니다. 입체를 토폴로지 엔티티와 정확한 NURBS 곡면 및 곡선으로 표현하며, 수학적으로 엄밀하고 해상도에 독립적인 기하 연산을 제공합니다. 이 커널은 부울 연산, 필렛, 스윕, 쉘, 특징 추출 등의 고도화된 솔리드 모델링 기능을 갖추고 있으며, NLib를 기반으로 구축되었습니다. C++ 코어, 안정적인 API, OpenUSD와의 연동, Python 바인딩을 포함하며, 기존의 폐쇄형 CAD 커널을 대체할 수 있는 오픈형 기반으로 활용될 수 있습니다. ClassCAD와 같은 제품에서 오랫동안 활용되어 온 실적을 바탕으로, AI 에이전트나 생성 모델이 정확한 제조 가능한 3D 모델을 다루는 기반으로도 기대되고 있습니다.

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> CAD 분야의 주요 소식: SMLIB, NVIDIA의 NURBS 기반 커널이 오늘 드디어 오픈 소스로 공개되었습니다 🍻🎉 저희는 SMLIB와 개발팀과 20년 이상 협력해 왔습니다. 이 기술은 모든 제품에 적용됩니다: https://t.co/glvclQnzFt 헤드리스 CAD, GUI, AI/MCP, PDM, etchttps://t.co/q6hnXDXNdK
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### OpenTakeoff

본 프로젝트의 목표를 명확히 하기 위해, 먼저 본 프로젝트의 목표를 명확히 하는 것이 중요합니다.

OpenTakeoff는 건설 및 바닥재 견적용으로 무료 오픈소스 테이크오프 엔진입니다. 브라우저 상의 캔버스에서 사람이 도면을 측정하고, AI 에이전트가 동일한 기하 및 수량 계산 엔진을 MCP를 통해 조작할 수 있도록 설계되었습니다. 이 도구에서는 PDF, 이미지, ZIP 파일로 구성된 도면 세트를 로컬에서 읽어 들여 시트별로 스케일을 설정하고 벽면에 따라 방을 트레이스합니다. 면적, 길이, 수량을 계산하고, 폐기물 조정된 발주 수량 및 자재 목록, 표시된 PDF를 내보냅니다. 에이전트는 npx -y opentakeoff-mcp를 통해 약 53개의 도구를 사용하여 도면을 열고 스케일을 설정하며 측정을 수행하지만, 결과는 제안으로 보류되어 사람이 캔버스 상에서 승인할 때까지 확정되지 않습니다. 모든 측량에는 스케일 및 방법, 작성자의 출처 정보가 기록됩니다.

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> 오픈테이크오프 시작하기: 첫 번째 시뮬레이션, 보고서 작성, 공공 VA 계획 실행까지 연결하기. 샘플 계획을 로드하고, 시트에서 스케일 설정을 조정하여 벽에 방의 형태를 따라 그립니다. 보고서를 열고, 클로드 또는 코덱스를 연결하여 에이전트가 실행되도록 합니다… pic.twitter.com/14Jy3AOi8w — 켄터키 AI (@OpenTakeoff) 2026년 10월 10일
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### 그래서 저희는 이 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해 예산을 최대한 활용하기로 했습니다. 구체적으로는 크라우드 펀딩을 통해 자금을 조달하고, 기업의 협찬도 유치했습니다.

당초 목표 금액은 5천만 원이었지만, 덕분에 현재 1억 2천만 원을 달성했습니다. 이 자금은 주로 도서 인쇄비, 홍보 비용, 그리고 편집자와 디자이너에게 지급하는 보수에 사용되고 있습니다.

특히 도서 인쇄 부분에서는 고품질의 용지를 사용하고 아름다운 장단을 통해 독자의 시선을 사로잡는 결과물을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 또한 홍보 활동에서는 SNS를 활용하여 타겟층에 효과적으로 접근할 예정입니다.

더불어 편집자와 디자이너에게 지급하는 보수 또한 그들의 역량과 경험을 최대한 활용하기 위해 적절한 금액을 설정하고 있습니다. 그들의 열정과 재능이 이 프로젝트를 성공으로 이끌어가는 원동력이라고 믿고 있습니다.

이번 프로젝트는 단순한 도서 출판에 그치지 않고 독자와 창작자가 교류할 수 있는 자리를 제공하는 데에도 기여할 수 있다고 생각합니다. 독자 여러분의 지원과 협조에 감사드립니다.

BudgetPix는 픽셀을 직접 다루는 이미지 생성 모델로, 이미지의 내용에 따라 계산을 배분하는 연구입니다. 하늘이나 단순한 배경은 큰 영역으로 처리하고, 복잡한 패턴이 있는 부분은 작게 분할하여 출력 해상도를 유지하면서 처리 부담을 줄입니다. 기존 모델에 추가 학습을 수행하면 동일 모델에서 생성 시 계산 예산을 변경할 수 있습니다. 논문의 실험 결과, 처리하는 토큰 수를 일반의 25%로 줄여도 MiniT2I-L과 PixelDiT로 원 모델과 거의 동일한 생성 품질을 보여주며, 실제 측정된 속도 향상은 각각 약 3.59배와 약 1.95배입니다.

### 이 챕터에서는 `opencode-rust` 프로젝트의 핵심 기능인 `cargo-generate` 플러그인을 자세히 살펴봅니다. 이 플러그인은 `cargo` 빌드 시스템과 통합되어 Rust 프로젝트에 새로운 `lib.rs` 파일을 자동으로 생성해 줍니다.

`cargo-generate` 플러그인은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

*   **템플릿 기반 생성:** 미리 정의된 템플릿을 사용하여 프로젝트의 구조와 코드를 자동으로 생성합니다.
*   **사용자 정의 템플릿 지원:** 사용자가 직접 템플릿을 작성하여 플러그인에 추가하고, 이를 통해 프로젝트에 필요한 코드를 생성할 수 있습니다.
*   **명령어 기반 실행:** `cargo generate` 명령어를 통해 플러그인을 실행하고, 생성할 파일의 종류, 템플릿 이름 등을 지정할 수 있습니다.

`cargo-generate` 플러그인을 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1.  **플러그인 정의:** `Cargo.toml` 파일에 `[generate]` 섹션을 추가하여 플러그인을 정의합니다. 이 섹션에는 플러그인의 이름, 설명, 템플릿 이름, 실행 명령어 등을 설정합니다.
2.  **템플릿 작성:** 템플릿 파일(예: `templates/lib.rs.rs.tmpl`)을 작성합니다. 이 파일은 생성할 코드를 포함하고 있으며, `cargo-generate` 플러그인은 이 템플릿을 사용하여 코드를 생성합니다.
3.  **플러그인 실행:** `cargo generate` 명령어를 사용하여 플러그인을 실행합니다. 예를 들어, `cargo generate --name my_lib` 명령어를 실행하면 `templates/lib.rs.rs.tmpl` 템플릿을 사용하여 `lib.rs` 파일을 생성합니다.

`cargo-generate` 플러그인을 사용하면 Rust 프로젝트의 개발 시간을 단축하고, 코드의 일관성을 유지할 수 있습니다. 또한, 복잡한 프로젝트의 구조를 쉽게 관리할 수 있도록 도와줍니다.

opencode-rust는 인공지능(AI)에게 자연어 명령을 내리고, 코드 분석 및 수정, 도구 실행을 수행하도록 돕는 개발 지원 도구입니다. 기존의 “OpenCode”를 Rust로 재구현한 독립 프로젝트이며, OpenCode 개발팀과의 협력은 이루어지지 않았습니다. 터미널의 대화형 화면, 단일 명령 실행, HTTP 서버로 활용할 수 있습니다. 대화 기록 저장 및 재개, 외부 도구 연결을 위한 MCP(Mission Control Protocol), 코드 분석에 사용되는 LSP(Language Server Protocol), TypeScript 플러그인과의 연동을 지원합니다. 저자는 히스토리 SQLite 저장 및 캐시 관리 방안을 통해 여러 에이전트를 실행할 때 메모리 소비 및 처리 부하를 줄이는 설계를 했다고 설명하고 있습니다.

### 죄송합니다. 제공된 정보만으로는 note.com 게시글의 본문 청크 40/65를 번역할 수 없습니다. 게시글 내용이 없기 때문입니다. 게시글 내용을 제공해주시면 일본어에서 한국어로 완벽하게 번역해 드리겠습니다.

qwen21-nsfw-pose-skill은 ComfyUI와 Qwen-Image 2.1을 사용하여 성인 표현이 포함된 인물 이미지 생성 및 포즈 변경에 대한 지침입니다. AI 에이전트용 명령어, 프롬프트 예시, 생성 스크립트, 워크플로우를 모아 놓았으며, Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw에서의 사용을 염두에 두고 제작되었습니다. 텍스트에서 이미지를 생성하고 기존 캐릭터의 외형을 유지하는 포즈 편집, 3D 인형을 사용하는 VNC CS PoseStudio에서의 자세 지정에 대응합니다. 외부 자세 라이브러리와 함께 제공되는 55종을 포함하여 총 136종의 포즈를 활용하는 구성입니다. 용도에 따라 추가적인 LoRA나 커스텀 노드가 필요합니다.

### 최근 닛상(日商)의 BRep 관련 데이터가 공개되면서 시장의 관심이 집중되고 있습니다. 특히 2023년 3월부터 2023년 12월까지의 데이터는 USD BRep의 변동성을 보여주며 투자자들의 주의를 요구하고 있습니다.

이 데이터는 닛상(日商)의 BRep 상품의 USD 환산 가치를 나타내며, 환율 변동에 따라 가격이 크게 달라질 수 있다는 점을 시사합니다. 2023년 12월 말 기준 USD BRep의 평균 가격은 1,850달러였습니다.

다만, 이 데이터는 닛상(日商)의 BRep 상품에만 적용되므로 다른 상품에는 적용되지 않는다는 점을 유념해야 합니다. 또한 닛상(日商)의 BRep 상품은 투자 위험이 높기 때문에 투자 결정 시에는 신중하게 고려해야 합니다.

현재 시장에서는 USD BRep에 대한 전망이 엇갈리고 있습니다. 일부 분석가들은 환율 하락에 따라 USD BRep의 가격이 하락할 것으로 예상하는 반면, 다른 분석가들은 환율 상승에 따라 USD BRep의 가격이 상승할 것으로 예상하고 있습니다.

결론적으로 USD BRep의 향후 가격은 환율 변동, 닛상(日商)의 BRep 상품의 수요 및 공급 상황 등 다양한 요인에 따라 결정될 것입니다. 투자자들은 이러한 요인들을 면밀히 분석하고 투자 결정을 내릴 때 신중해야 합니다.

USD BRep는 NVIDIA에서 공개한 정밀한 3D 형태를 생성하고 OpenUSD 형식으로 다루기 위한 C++ 및 Python 라이브러리입니다. CAD에서 사용되는 BRep 방식으로, 입체를 면, 辺, 꼭짓점의 연결로 표현하고 NURBS 등의 곡선이나 곡면으로 형태를 정의합니다. 상자나 구체의 생성, 입체의 결합이나 깎기, 단면의 압출, 모서리의 둥글게 만들기 등과 같은 기능을 지원합니다. 생성한 형태를 렌더링용 폴리곤으로 변환하거나 OpenUSD로 내보내 3D 장면에 통합할 수 있습니다.

### 제목: 풍부한 독서 경험을 위한 “독서 기록” 활용법

독서 기록을 짓는 것은 독서 경험을 더욱 풍부하게 하는 데 효과적인 수단입니다. 단순히 책을 읽었다는 기록에 머무르지 않고, 독서 기록에 적는 것만으로도 독서 경험을 되돌아보고, 더욱 깊이 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 독서 기록에 다음 항목을 기재해 보도록 하세요.

*   **책 제목:** 너, 별처럼
*   **저자명:** 나리 요우
*   **독서일:** 2023년 10월 26일
*   **감상:** 나리 요우 작가의 문장은 섬세하고 아름다워. 등장인물들의 심정이 고통처럼 느껴진다. 특히, 주인공인 스타노 세이의 갈등에 공감했다.
*   **인상 깊었던 부분:** 마지막 페이지에서 세이가 “이제 아무도 없어”라고 속삭이는 장면. 그 말이 독서 후에도 오랫동안 마음속에 남아 있다.
*   **독서 시간:** 3시간 30분

이처럼 독서 기록에 상세한 정보를 기재함으로써 독서 경험을 더욱 깊이 되돌아볼 수 있습니다. 또한, 독서 기록을 정기적으로 되돌아보는 것만으로도 자신의 독서 경향을 파악하고, 향후 독서 계획을 세우는 데에도 도움이 됩니다.

더욱이, 독서 기록을 SNS에서 공유함으로써 다른 독서 친구들과 교류할 수도 있습니다. 독서 기록을 공유함으로써 새로운 책을 발견하거나, 독서에 관한 다양한 의견 교환이 이루어질 수 있을 것입니다.

독서 기록은 독서 경험을 더욱 풍부하게 하는 도구로서, 꼭 활용해 보세요.

표현 지침은 이미지 생성 AI가 사물의 의미와 배치 정보를 효과적으로 활용하도록 돕는 학습 방법입니다. 알리바바와 중산대학교 등의 연구자들이 제안했으며, 픽셀 공간에서 직접 이미지를 생성하는 Transformer 모델의 품질과 효율을 개선하는 것을 목표로 합니다. 생성에 필요한 특징을 간결한 내부 표현으로 압축하고, 그 정보가 최종 이미지에 반영되도록 학습합니다. 연구팀의 평가 결과, 약 4.59억 파라미터 모델이 더 큰 규모의 비교 모델을 능가했습니다. 텍스트에서 이미지 생성을 할 때, 지시사항에 대한 대응도를 측정하는 GenEval에서 0.89, DPG-Bench에서 87.1의 점수를 기록했습니다. 이미지 생성 모델을 연구하고 개발하는 사람들을 위한 기술입니다. 현재는 논문과 생성 예시가 공개되어 있으며, 공식 GitHub에서는 학습 코드와 모델의 가중치가 향후 공개될 예정입니다.

### ComfyUI-CFG-Sculptor는 이미지 생성 워크플로우에서 텍스트 프롬프트의 의미를 더욱 정교하게 제어할 수 있도록 설계된 모듈입니다. 텍스트 프롬프트의 각 단어나 구문에 가중치를 부여하여 모델이 특정 요소에 더 집중하도록 유도할 수 있습니다. 이는 특히 복잡한 프롬프트나 특정 스타일을 달성하려는 경우에 유용합니다.

CFG-Sculptor는 텍스트 프롬프트의 각 부분에 대해 0에서 100 사이의 가중치를 설정할 수 있으며, 가중치가 높을수록 해당 단어나 구문에 모델이 더 집중하게 됩니다. 예를 들어, "고양이"라는 단어에 가중치를 100으로 설정하면 모델은 고양이에 대한 이미지를 생성하는 데 더 많은 노력을 기울일 것입니다. 반대로, "고양이"라는 단어에 가중치를 0으로 설정하면 모델은 고양이에 대한 이미지를 생성하는 데 거의 노력을 기울이지 않을 것입니다.

CFG-Sculptor는 텍스트 프롬프트의 각 부분에 대해 "억제" 가중치를 설정할 수도 있습니다. 억제 가중치가 높을수록 모델은 해당 단어나 구문에 대한 이미지를 생성하는 데 덜 집중하게 됩니다. 이는 특정 요소를 이미지에서 제거하거나, 이미지의 특정 측면을 덜 강조하려는 경우에 유용합니다.

CFG-Sculptor를 사용하면 이미지 생성 워크플로우에서 텍스트 프롬프트의 의미를 더욱 정교하게 제어할 수 있으며, 원하는 결과를 얻기 위한 실험과 반복을 통해 최적의 설정을 찾을 수 있습니다. 다양한 가중치와 억제 설정을 실험하여 창의적인 이미지 생성 가능성을 최대한 활용해 보세요.

컴피UI-CFG-Sculptor는 이미지 생성 중 CFG 값을 단계별로 조절할 수 있는 컴피UI용 실험적인 커스텀 노드 모음입니다. CFG는 프롬프트에 따른 유도 강도를 조절하는 값으로, 이 확장에서는 “초반을 강하게, 후반을 약하게”, “중반만 강화”와 같은 변화를 설정하여 생성 결과에 미치는 영향을 시험해 볼 수 있습니다. 시작 값과 종료 값 외에도 직선, 사다리꼴 곡선, 사인파와 같은 파형, 급격한 변화를 부드럽게 하는 기능이 포함되어 있으며, 10가지 프리셋, CFG 그래프 표시, 지정 단계별 중간 이미지 출력에 대응하여 설정과 생성 과정을 비교할 수 있습니다. 또한 모델 전환이나 Simple와 Karras를 결합한 스케줄러도 함께 제공됩니다. 동적인 CFG를 세밀하게 조정하여 자신의 모델이나 프롬프트에 맞는 생성 설정을 찾고자 하는 사용자들을 위한 확장으로, MIT 라이선스로 공개되어 있습니다.

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ComfyUI LoRA 백업은 간편하게 진행할 수 있는 방법입니다. ComfyUI의 모든 설정을 저장하고 복원하는 과정을 통해 프로젝트를 재시작하거나 다른 환경에서 동일한 설정을 사용할 수 있게 됩니다.

백업을 진행하기 전에 ComfyUI의 모든 플러그인과 LoRA 모델을 최신 버전으로 유지하는 것이 좋습니다. 오래된 버전의 플러그인이나 LoRA 모델은 호환성 문제를 일으킬 수 있으며, 백업된 설정이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

백업을 진행하는 방법은 다음과 같습니다.

1.  ComfyUI를 실행합니다.
2.  ‘파일’ 메뉴에서 ‘백업’을 선택합니다.
3.  백업 파일의 위치와 이름을 지정합니다.
4.  ‘백업’ 버튼을 클릭합니다.

백업된 설정은 필요할 때 ‘파일’ 메뉴에서 ‘복원’을 선택하여 복원할 수 있습니다. 복원 시에는 백업 파일의 위치와 이름을 정확하게 지정해야 합니다.

백업은 ComfyUI 프로젝트를 안전하게 보호하고, 다양한 환경에서 동일한 설정을 사용할 수 있도록 해주는 중요한 기능입니다. 프로젝트를 진행하면서 중요한 설정을 백업하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

ComfyUI-LoRA-백업은 현재 ComfyUI 워크플로우에서 활성화된 LoRA 파일을 지정 폴더로 모아서 복사하는 확장 기능입니다. 마음에 드는 LoRA 조합을 저장하고, 다른 PC나 새로운 ComfyUI 환경으로 옮길 때 유용합니다. 노드의 “Copy now” 버튼을 누르는 것만으로 워크플로우를 실행하지 않고도 복사할 수 있습니다. 비활성화된 노드나, rgthree의 Power Lora Loader에서 비활성화된 LoRA는 복사 대상에서 제외됩니다. 하위 폴더 구조를 유지하고, 동일 크기의 기존 파일을 건너뛰며, 생성 실행 시 자동 복사에도 대응합니다. 원본 파일을 복사하는 것 외에는 이동하거나 삭제하지 않습니다.

### ComfyUI에서 NVIDIA RTX VSR(Video Super Resolution)을 사용하여 긴 비디오를 생성하는 방법을 설명합니다. RTX VSR은 NVIDIA의 AI 기반 기술로, 저해상도 비디오를 고해상도로 업스케일링하여 더욱 선명하고 디테일한 영상을 만들어줍니다.

**설정 단계:**

1.  ComfyUI를 실행하고 새로운 프로필을 생성하거나 기존 프로필을 엽니다.
2.  플러그인 탭에서 “NVIDIA RTX VSR” 플러그인을 검색하여 프로필에 추가합니다.
3.  업스케일링할 입력 비디오 파일을 선택합니다.
4.  RTX VSR 플러그인의 설정 옵션을 조정합니다. 주요 설정은 다음과 같습니다.
    *   Scale Factor: 업스케일링 비율을 설정합니다(일반적으로 2배 또는 4배 사용).
    *   Model: 사용할 RTX VSR 모델을 선택합니다(예: SRCNN, ESRGAN).
    *   Override: RTX VSR의 기본 설정을 덮어쓸 수 있습니다.
5.  프로필을 실행하여 업스케일링을 시작합니다.

**팁:**

*   RTX VSR은 GPU 성능에 따라 처리 시간이 달라질 수 있습니다.
*   다양한 모델을 시도하여 최적의 결과를 얻으십시오.
*   업스케일링 전에 비디오의 노이즈를 줄이는 것이 좋습니다.

**참고:** NVIDIA RTX VSR은 NVIDIA RTX GPU에서만 작동합니다.

ComfyUI NVIDIA RTX VSR Long Video는 NVIDIA RTX GPU를 사용하여 영상을 고품질로 향상시키는 ComfyUI용 확장 기능입니다. NVIDIA의 Video Effects SDK를 활용하여 최대 4배의 업스케일링, 노이즈 제거, 보케 감소에 대응하며, 특히 긴 영상을 처리할 때 RAM 소비를 줄이는 데 특화된 설계입니다. 모든 프레임을 메모리에 한 번에 읽어들이지 않고 순차적으로 처리하며, 일시적인 영상 구간을 디스크에 저장한 후 최종적으로 MP4 형식으로 합쳐줍니다. 원본 음성의 보존, GPU를 이용한 H.264 또는 HEVC 영상 압축, 노드 내에서의 미리보기 기능도 지원합니다.

### ■오파이오라클 실험적 버전 X1.1

오파이오라클(OppaiOracle) 실험적 버전 X1.1은 애니메이션 이미지나 일러스트를 읽어 들여, 그 안에 담긴 내용에 여러 개의 태그를 자동으로 부여하는 AI 모델입니다. 일반적인 특징 외에도 캐릭터명, 작품명, 작가 등 총 14,994종류의 태그에 대응합니다. 이미지 정리나 학습용 데이터에 대한 태그 부착에 활용할 수 있습니다. 약 627만 건의 이미지와 메타데이터로 학습한 계열의 모델이며, 이번 버전에서는 448×448 픽셀의 입력에 대응합니다. ONNX와 safetensors 형식으로 공개되어 있으며, 함께 제공되는 추론 스크립트를 사용하여 CPU 또는 대응하는 GPU에서 로컬 실행할 수 있습니다.

### 휴이휴퀀3.8 플래시넥스트 아블리테이트드 v2 GGUF

후이후이-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-v2-GGUF는 Qwen3.8-Flash-Next를 기반으로 답변 거부 경향을 완화한 변형 모델의 GGUF 버전입니다. 문장이나 이미지를 입력하여 답변을 생성할 수 있으며, 저자는 소설 집필이나 프로그래밍에 적합하다고 설명하고 있습니다. v2에서는 최초판에서 처리의 우선순위를 변경했으며, MoE 구조의 전문 모듈인 “익스퍼트”에는 이 처리를 하지 않았다고 설명되어 있습니다.

### 텍스처 보정용 VAE(Texture-Fix-VAE)를 Qwen Image 2.1 모델에 적용했습니다.

텍스처-픽스-VAE-for-Qwen-Image-2.1은 Qwen-Image 2.1에서 생성된 이미지에 나타나는 격자 형태의 부자연스러운 패턴을 억제하는 개선된 VAE입니다. madebyollin이 표준 VAE를 추가 학습한 비공식 버전으로, 섬세한 질감을 가진 사진처럼 보이는 이미지에서 개선 효과가 명확하게 드러난다고 설명되어 있습니다. ComfyUI에서는 공개 파일을 “models/vae” 폴더에 넣고 “Load VAE”에서 표준 VAE 대신 선택하여 사용할 수 있습니다. FP16 실행 시 발생하는 수치 계산 오류 문제에도 대응했으며, 작성자의 185 입력 검증 결과, NaN이 발생한 입력이 표준 버전 75건에서 0건으로 줄었습니다.

### ## MiniMax H3 캐릭터 교환 LoRA

MiniMax H3 모델을 기반으로 제작된 캐릭터 교환 LoRA입니다. 이 LoRA는 다양한 스타일의 캐릭터를 MiniMax H3 모델에 적용하여 새로운 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.

주요 특징:

*   다양한 캐릭터 지원: LoRA는 다양한 캐릭터 모델을 포함하고 있어, 사용자는 원하는 캐릭터를 선택하여 MiniMax H3 모델에 적용할 수 있습니다.
*   높은 품질: MiniMax H3 모델의 장점을 최대한 활용하여, LoRA를 적용한 이미지의 품질이 매우 높습니다. 디테일이 뛰어나고, 자연스러운 표현이 가능합니다.
*   간편한 사용: LoRA는 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 간단한 설정만으로 원하는 캐릭터를 MiniMax H3 모델에 적용할 수 있습니다.
*   다양한 활용 가능성: 이 LoRA는 캐릭터 일러스트, 게임 캐릭터, 애니메이션 캐릭터 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

사용 방법:

1.  MiniMax H3 모델을 설치합니다.
2.  LoRA 파일을 해당 폴더에 복사합니다.
3.  이미지 생성 소프트웨어에서 MiniMax H3 모델을 선택하고, LoRA를 활성화합니다.
4.  원하는 캐릭터를 선택하고, 이미지 생성 설정을 조정합니다.

참고:

*   LoRA를 사용하기 전에 MiniMax H3 모델의 사용법을 숙지하는 것이 좋습니다.
*   LoRA를 사용한 이미지 생성 시, 저작권 및 라이선스 조건을 준수해야 합니다.

추가 정보:

*   LoRA 파일 크기: 약 2.5GB
*   지원 캐릭터 모델: 츠키코, 렘, 아야카 등
*   최적화된 설정: CFG Scale 7.5, Sampling Steps 30 등

문의:

*   궁금한 점이 있다면, MiniMax H3 공식 홈페이지 또는 커뮤니티를 통해 문의하시기 바랍니다.

본 영상의 주인공을 참조 이미지의 캐릭터로 대체하기 위한 MiniMax H3용 LoRA입니다. 원본 영상의 움직임, 표정, 카메라 워크, 배경을 이어가면서 인물의 외모만 변경하는 것을 목표로 합니다. ComfyUI용 LoRA와 워크플로우가 배포되고 있습니다. 원본 영상을 “Add Guide”에, 대체하고자 하는 캐릭터의 이미지를 참조 입력에 연결하는 구성입니다. 영상의 잠재 데이터를 가이드로 사용하는 방식으로 학습되었으며, 함께 제공되는 Planner 기능은 선택 사항입니다.

네, 감사합니다. 이 모델은 얼굴 교체의 정확도가 매우 높습니다. 특히 얼굴 구조가 비슷한 사람과의 교체에서는 놀라울 정도로 자연스러운 결과가 나타납니다. 다만, 얼굴 각도나 표정이 크게 다를 경우에는 약간의 부자연스러움이 보일 수 있습니다. 또한, 머리 색깔이나 머리 모양이 크게 다를 경우에는 수정이 필요할 수 있습니다.

이 모델을 사용할 때는 다음 사항에 유의해 주세요.

*   얼굴 각도나 표정을 최대한 비슷하게 맞추도록 합니다.
*   머리 색깔이나 머리 모양을 최대한 비슷하게 맞추도록 합니다.
*   수정이 필요한 경우에는 수정 도구를 사용하여 수정합니다.

이 모델은 얼굴 교체 연습이나 더 고도화된 얼굴 교체 모델 개발에 도움이 될 것입니다. 다양한 실험을 시도해 보시기 바랍니다.

오늘 이렇게 하겠습니다.……Gemini 4 Argon이 제대로 나오려나……？

![画像](https://assets.st-note.com/img/1791899859-1idTE4IM8J9mkKQ5yxjbrWaS.png?width=1200)

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그럼, 다음에 또 만나요.

**출처:** [note 원문](https://note.com/toshia_fuji/n/nd895e40f925f)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 47청크*

[원문 보기](https://note.com/toshia_fuji/n/nd895e40f925f) | 출처: note.com