Qwen-Image 대 Crea(Flux1 Dev): 두 오픈 이미지 모델 비교

내 하드웨어에서 이미지를 생성하려면, 어떤 모델을 고르느냐에 따라 필요한 GPU와 결과물로 할 수 있는 일이 정해집니다. 여기서는 두 오픈 텍스트-이미지 모델을 비교합니다.

모델	개발사	라이선스	크기
Qwen-Image	Alibaba	Apache 2.0	높은 VRAM, 다중 정밀도
Crea (Flux1 Dev)	Black Forest Labs	자체 라이선스(일부 용도는 비상업용)	효율적, 더 낮은 VRAM

여기서 다루는 비교에서는 두 모델 모두 ComfyUI에서 같은 프롬프트 세트로 실행했고, 프롬프트를 얼마나 충실히 따르는지, 이미지 품질, 다른 언어 처리, 사실감을 기준으로 평가했습니다.

주요 차이

기능	Qwen-Image	Crea (Flux1 Dev)
프롬프트 충실도	높음, 특히 구조화된 프롬프트에서	높음, 약간 더 사실적
사실감	약간 인위적인 스타일	더 사진 같고 자연스러움
속도	이미지당 약 4에서 5분(전체 정밀도)	이미지당 약 30에서 40초
VRAM 사용량	80GB+(전체 정밀도)	약 34GB
언어	중국어에 강하고 영어에 약함	영어 중심
이미지 속 텍스트	중국어 텍스트에 매우 좋음	무난하지만 강점은 아님
편집	발표되었지만 아직 제공되지 않음	없음
적합한 용도	텍스트가 많은 프롬프트, 중국 미술	사진 같은 사실감, 서구적 미감

프롬프트별 결과

프롬프트	결과
트램펄린이 있는 군데군데 빈 잔디밭	Qwen-Image가 장면의 디테일을 더 많이 살렸음
행사장의 애니메이션 코스프레	Crea의 이미지가 더 자연스러웠음
전통 중국 수묵화	Qwen은 실패했고 Crea는 성공했음
물감이 흘러내리는 연꽃	둘 다 잘했고 Crea가 더 선명했음
중국어 텍스트 렌더링	Qwen-Image가 분명히 더 나았음
혼합 프롬프트(문화적 디테일, 코드, 사실감)	서구의 시각적 맥락에서는 Crea가 더 강했음

수묵화 결과가 의외입니다. 중국 모델이 중국 미술 프롬프트에서 졌습니다.

ComfyUI에서 두 모델 설정하기

요구 사항

• OS: Linux(Ubuntu 권장), macOS, 또는 WSL2를 쓰는 Windows
• VRAM:
  • Qwen-Image: 48GB 이상(전체 정밀도에는 80GB 권장)
  • Crea: 24에서 34GB(RTX 3090이나 4090에서 작동)
• ComfyUI: 필수

ComfyUI 설치

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
python main.py

Python 의존성이 아직 없다면 먼저 requirements.txt로 설치하십시오.

모델 추가

Qwen-Image:

1. Hugging Face에서 모델을 내려받습니다.
2. 웨이트를 ComfyUI/models/checkpoints/qwen_image/에 넣습니다.

Crea (Flux1 Dev):

1. https://huggingface.co/BlackForestAI/crea-flux1-dev 에서 내려받습니다.
2. ComfyUI 체크포인트 폴더에 넣습니다.

미리 만든 워크플로 불러오기

미리 만든 .json 워크플로가 원 제작자들의 저장소와 동영상 안내에 공유되어 있습니다. ComfyUI에서 하나를 불러와 드롭다운에서 모델을 고르고 실행하십시오.

무엇을 고를까

용도	더 나은 모델
사진 같은 사실감	Crea (Flux1 Dev)
중국풍 미술과 텍스트	Qwen-Image
속도와 효율	Crea
상세하고 표현력 있는 프롬프트	Qwen-Image
상업적 사용	Qwen-Image(Apache 2.0)

주의할 점: Qwen-Image의 품질에는 많은 하드웨어가 듭니다. 전체 정밀도에서는 VRAM 80GB와 그림 한 장에 몇 분이 필요하지만, Crea는 24GB 게이밍 카드에 들어가고 1분 안에 끝납니다.

결론: Crea는 카드 한 장으로 빠르고 사진 같은 이미지를 만드는 일상용 모델입니다. Qwen-Image는 프롬프트에 디테일이 빽빽하거나, 이미지에 중국어 텍스트가 필요하거나, 라이선스가 상업적 작업을 허용해야 할 때 제 몫을 합니다.