클라우드 기반의 이미지 생성 서비스는 매달 발생하는 구독 비용과 데이터 유출 우려를 동반한다. 소셜미디어 채널을 운영하며 매일 수많은 시각 자료를 제작하는 1인 크리에이터와 마케터에게 이는 지속적인 부담으로 작용한다. DiffusionBear는 Apple Silicon 맥 사용자들을 위한 무료 오픈소스 로컬 이미지 생성 앱으로, 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안을 제시한다. 인터넷 연결이나 계정 생성 없이 기기 내부에서 모든 이미지 생성 과정을 독립적으로 처리한다.

맥에서 구동하는 오픈소스 이미지 생성 앱

DiffusionBear는 M1부터 M6 시리즈까지의 Apple Silicon 맥 하드웨어에 맞춰 설계된 무료 오픈소스 로컬 이미지 생성 프로그램이다. 이 앱은 Apple의 MLX 프레임워크를 기반으로 구축되었으며, 외부 서버를 거치지 않고 사용자 맥의 GPU(Metal) 자원을 직접 활용하여 이미지를 연산하고 출력한다.

계정 생성이나 로그인, 클라우드 서버로의 데이터 업로드 과정이 전혀 없다. 모든 프롬프트 입력과 생성된 이미지 데이터가 기기 내부에서만 처리되므로 네트워크 연결이 차단된 상태에서도 작업이 완료된다. 구독료나 이미지 생성당 차감되는 결제 시스템이 없으며 MIT 라이선스를 적용하여 자유롭게 구동할 수 있다.

맥에서 구동하는 오픈소스 이미지 생성 앱 관련 사진

사진: Sumudu Mohottige · Unsplash

다양한 대형 이미지 모델 지원 현황

DiffusionBear는 단일 모델에 국한되지 않고 여러 최신 오픈소스 대형 이미지 생성 모델을 로컬 환경에서 실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 작업 목적에 따라 4억 파라미터부터 130억 파라미터에 이르는 다양한 크기의 모델을 선택할 수 있다.

지원되는 주요 모델의 파라미터 규모를 보면, 40억 및 90억 파라미터 구조의 FLUX.2 [Klein] 모델부터 56억 파라미터의 FLUX.3 Klein, 60억 파라미터의 Z-Image-Turbo, 70억 파라미터의 Qwen-Image 2.1, 130억 파라미터 규모인 Krea 2 Turbo 모델까지 포함된다. 추가로 Stable Diffusion XL(SDXL) 및 SDXL Lightning 모델도 로컬 환경에서 바로 불러와 구동할 수 있다.

이 도표는 DiffusionBear에서 로컬로 구동할 수 있는 주요 오픈소스 이미지 생성 모델들의 파라미터 규모를 보여준다.

4비트 양자화 기술을 통한 효율적 메모리 관리

대형 인공지능 모델을 개인용 컴퓨터에서 직접 구동할 때 발생하는 주요 장애 요소는 높은 메모리 점유율이다. DiffusionBear는 4비트 양자화(4-bit quantization) 기술과 스마트한 통합 메모리 관리 기법을 적용해 이러한 하드웨어 제약을 낮춘다.

4비트 양자화 기술을 활용하면 130억(13B) 파라미터 규모의 대형 모델을 연산할 때 필요한 최소 시스템 사양이 16GB 통합 메모리로 줄어든다. 최소 16GB 이상의 통합 메모리를 탑재한 Apple Silicon 맥 장비라면 대규모 연산이 필요한 이미지 모델도 무리 없이 실행할 수 있는 환경을 갖추게 된다.

이 도표는 13B 대형 모델을 맥에서 구동하기 위해 필요한 최소 통합 메모리 용량과 기술 사양을 보여준다.

앱 내 모델 관리와 프롬프트 도구

앱 내부에는 작업 속도를 높여주는 사용자 중심의 관리 기능들이 통합되어 있다. Civitai 및 Hugging Face 플랫폼과 직접 연동되어 별도의 웹 브라우저 접속 없이 앱 안에서 필요한 모델을 탐색하고 즉시 내려받을 수 있다.

생성된 결과물은 온디바이스 로컬 갤러리 기능을 통해 기기 내에서 정돈하고 관리할 수 있다. 입력한 프롬프트를 스스로 보완하고 개선해 주는 로컬 프롬프트 인핸서(Local Prompt Enhancer)가 내장되어 문장 작성을 돕는다. 외부 애플리케이션이나 자동화 워크플로와 연동할 수 있도록 API 구동 기능도 함께 제공된다.

앱 내 모델 관리와 프롬프트 도구 관련 사진

사진: reyna · Unsplash

참고