AI Sparkup

복잡한 AI 세상을 읽는 힘

Freepik과 Fal.ai, 저작권 안전한 AI 이미지 생성 모델 ‘F Lite’ 공개

﹒

﹒

4 minutes

AI 이미지 생성 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 모델들이 등장하고 있지만, 이와 함께 저작권 문제도 심각하게 대두되고 있습니다. 대부분의 AI 이미지 생성 모델들은 웹에서 수집한 방대한 양의 이미지로 학습되는데, 이 과정에서 창작자들의 동의 없이 저작권이 있는 콘텐츠가 사용되는 경우가 많습니다. 이러한 배경에서 온라인 그래픽 디자인 플랫폼 Freepik과 AI 스타트업 Fal.ai가 협력하여 개발한 ‘F Lite’는 주목할 만한 새로운 접근법을 보여줍니다.

F Lite: 저작권 문제 없는 AI 이미지 생성 모델

Freepik은 2025년 4월 29일, 상업적으로 라이선스가 확보된 ‘작업 환경에 적합한(safe-for-work)’ 이미지만으로 학습된 새로운 ‘오픈’ AI 이미지 모델인 F Lite를 공개했습니다. 이 모델은 약 100억 개의 파라미터를 포함하며, 64개의 NVIDIA H100 GPU를 사용하여 2개월에 걸쳐 학습되었습니다.

F Lite는 Freepik의 내부 데이터셋인 약 8천만 개의 이미지로 학습되었으며, 이는 모두 저작권 안전(copyright-safe) 콘텐츠로 구성되어 있습니다. 이는 F Lite가 이 규모의 모델 중에서 법적으로 준수하고 작업 환경에 적합한 콘텐츠만으로 학습된 최초의 공개적으로 사용 가능한 모델이라는 점에서 큰 의미가 있습니다.

F Lite로 생성된 이미지 모자이크 F Lite로 생성된 이미지 모자이크 (출처: fal-ai/f-lite GitHub)

Standard와 Texture: 두 가지 모델 버전

F Lite는 ‘Standard’와 ‘Texture’ 두 가지 버전으로 제공됩니다. 각 버전은 서로 다른 특성과 용도를 가지고 있습니다:

Standard 모델

  • 일반적인 이미지 생성에 적합한 기본 모델
  • 프롬프트에 더 충실하고 예측 가능한 결과물 생성
  • Hugging Face 데모와 Fal.ai 데모에서 바로 체험 가능

Texture 모델

  • 더 풍부한 텍스처와 향상된 디테일을 제공하는 특화 버전
  • 더 자세한 프롬프트 필요
  • 변형이 발생할 가능성이 더 높음
  • 벡터 스타일 이미지에는 덜 효과적
  • Hugging Face 데모와 Fal.ai 데모에서 체험 가능

아래는 F Lite Standard 모델로 “A person standing in front of a sunset, in majestic surroundings”라는 프롬프트를 사용해 생성한 이미지입니다:

F Lite로 생성된 일몰 이미지 F Lite로 생성된 일몰 이미지 (출처: TechCrunch/Freepik)

F Lite 설치 및 사용 방법

F Lite는 개발자들이 맞춤화하고 개선할 수 있도록 오픈소스로 제공됩니다. 그러나 이 모델을 실행하기 위해서는 최소 24GB VRAM을 갖춘 GPU가 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 설치 및 사용 방법은 다음과 같습니다:

1. 명령줄을 통한 설치

먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

2. 명령줄을 통한 이미지 생성

제공된 generate.py 스크립트를 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다:

python -m f_lite.generate \
  --prompt "A photorealistic landscape of a mountain lake at sunset with reflections in the water" \
  --output_file "generated_image.png" \
  --model "Freepik/F-Lite" \
  --width 1344 \
  --height 896 \
  --steps 30 \
  --guidance_scale 6 \
  --seed 42

3. Diffusers 라이브러리 사용

Python 코드에서 F Lite 파이프라인을 사용하는 기본 예제입니다:

import torch
from f_lite import FLitePipeline

# Trick required because it is not a native diffusers model
from diffusers.pipelines.pipeline_loading_utils import LOADABLE_CLASSES, ALL_IMPORTABLE_CLASSES
LOADABLE_CLASSES["f_lite"] = LOADABLE_CLASSES["f_lite.model"] = {"DiT": ["save_pretrained", "from_pretrained"]}
ALL_IMPORTABLE_CLASSES["DiT"] = ["save_pretrained", "from_pretrained"]

pipeline = FLitePipeline.from_pretrained("Freepik/F-Lite", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipeline.enable_model_cpu_offload()  # 메모리 소비 감소를 위해
pipe.vae.enable_slicing()
pipe.vae.enable_tiling()

# 이미지 생성
output = pipeline(
    prompt="A photorealistic 3D render of a charming, mischievous young boy, approximately eight years old, possessing the endearingly unusual features of long, floppy donkey ears that droop playfully over his shoulders and a surprisingly small, pink pig nose that twitches slightly. His eyes, a sparkling, intelligent hazel, are wide with a hint of playful mischief, framed by slightly unruly, sandy-brown hair that falls in tousled waves across his forehead.",
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=30,
    guidance_scale=3.0,
    negative_prompt=None,
)

# 생성된 이미지 저장
output.images[0].save("image.png")

4. ComfyUI 사용

F Lite는 시각적 워크플로우 경험을 위해 ComfyUI 내에서도 사용할 수 있습니다. 두 가지 예제 워크플로우가 제공됩니다:

4.1 간단한 워크플로우 (F-lite-simple.json)

  • 추가 확장 없이 기본적인 F Lite 이미지 생성 기능 제공
  • ComfyUI에서 F-lite-simple.json을 가져와 워크플로우 로드
  • 추가 설정 없이 빠른 테스트에 적합

4.2 SuperPrompt를 사용한 고급 워크플로우 (F-lite-superprompt.json)

  • F Lite는 자세하고 긴 프롬프트에서 상당히 더 잘 작동하므로 권장됨
  • SuperPrompt 기능을 사용하여 간단한 프롬프트를 더 자세한 설명으로 확장
요구사항

이 워크플로우에는 다음과 같은 ComfyUI 확장이 필요합니다:

확장 프로그램을 설치하려면:

cd [your ComfyUI folder]/custom_nodes
git clone https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts
git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes

확장 프로그램을 설치한 후 ComfyUI를 다시 시작하고 F-lite-superprompt.json 워크플로우를 로드하세요.

저작권 이슈와 F Lite의 의미

AI 생성 기술은 현재 OpenAI, Midjourney 등을 상대로 한 저작권 소송의 중심에 있습니다. 대부분의 AI 모델은 웹의 공개 소스에서 가져온 방대한 양의 콘텐츠(저작권이 있는 콘텐츠 포함)를 사용하여 개발됩니다. 이러한 모델을 개발하는 대부분의 회사들은 저작권 소유자에게 보상 없이 학습 데이터로 저작권이 있는 데이터를 사용하는 관행을 ‘공정 사용(fair use)’이 보호한다고 주장합니다. 그러나 많은 창작자와 IP 권리 소유자들은 이에 동의하지 않습니다.

이러한 맥락에서 F Lite와 같이 라이선스가 있는 데이터로 학습된 생성 AI 모델은 작지만 점점 늘어나는 컬렉션에 합류합니다. 라이선스가 있는 데이터로 학습된 미디어 생성 모델을 개발하는 다른 회사로는 Adobe, Bria, Getty Images, Moonvalley, Shutterstock 등이 있습니다. AI 저작권 소송이 어떻게 전개되느냐에 따라 이 시장은 기하급수적으로 성장할 수 있습니다.

Freepik은 F Lite가 Midjourney의 V7, Black Forest Labs의 Flux 제품군 또는 다른 주요 이미지 생성기보다 우수한 이미지를 생성한다고 주장하지 않습니다. 회사에 따르면 목표는 개발자들이 모델을 맞춤화하고 개선할 수 있도록 오픈소스로 제공하는 것입니다.

F Lite의 한계와 가능성

F Lite는 개발자와 연구자들에게 큰 잠재력을 제공하지만, 몇 가지 한계점도 있습니다:

  1. 높은 하드웨어 요구사항: 최소 24GB VRAM을 갖춘 GPU가 필요합니다. 이는 일반 사용자보다는 전문 개발 환경에 더 적합합니다.
  2. 모델 성능: Freepik이 인정했듯이, F Lite는 Midjourney V7이나 Flux와 같은 최고의 이미지 생성기와 동등한 품질을 목표로 하지 않습니다. 대신 개발자 커뮤니티에 의해 개선될 수 있는 기반을 제공하는 데 중점을 둡니다.
  3. 미세 조정 및 LoRA 지원: F Lite는 사용자가 자신의 데이터로 모델을 미세 조정할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 Fine-tuning 문서를 참조하세요.

한편, F Lite의 개방적인 특성과 법적으로 안전한 학습 데이터는 다음과 같은 가능성을 제시합니다:

  1. 법적 안전성: 저작권 문제 없이 상업적 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.
  2. 확장 가능성: 오픈소스 접근 방식을 통해 커뮤니티가 모델을 개선하고 확장할 수 있습니다.
  3. 산업 표준 변화: 저작권 문제가 해결된 AI 모델 개발이 앞으로의 산업 표준이 될 가능성이 있습니다.

결론: AI 창작 도구의 미래와 F Lite의 역할

AI 이미지 생성 기술이 계속 발전함에 따라, 저작권 준수와 창작자의 권리 보호는 점점 더 중요한 문제가 되고 있습니다. F Lite와 같은 모델은 AI 기술의 혁신적 가능성을 유지하면서도 법적, 윤리적 우려를 해결하는 새로운 방향을 제시합니다.

특히 기업 환경에서는 저작권 문제로부터 안전한 AI 도구의 필요성이 계속 증가할 것입니다. F Lite는 이러한 요구에 부응하는 초기 단계의 모델로, 앞으로 더 많은 기업과 개발자들이 이러한 접근 방식을 채택할 것으로 예상됩니다.

오픈소스 커뮤니티와 상업적 엔티티 간의 이러한 협력은 AI 생성 기술의 미래에 대한 흥미로운 청사진을 제공합니다. 기술적 혁신과 윤리적 고려사항이 균형을 이루는 방향으로 나아가는 첫 걸음으로서, F Lite는 AI 이미지 생성 기술의 새로운 장을 열어가고 있습니다.

참고자료:

Comments

More posts