hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
구마사와 가즈키
구마사와 가즈키(일본어: 熊澤 和希 (くまさわ かずき), 2001년 1월 13일~)는 일본의 축구 선수이다.
구마사와 가즈키 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 가시와 레이솔에 입단했다. 2023년 천황배 우승을 차지했다.
안자이 소마
안자이 소마(일본어: 安斎 颯馬 (あんざい そうま), 2002년 9월 29일~)는 일본의 축구 선수이다.
안자이 소마 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 FC 도쿄에 입단했다.
도이 간타
도이 간타(일본어: 土肥 幹太 (どい かんた), 2004년 11월 10일~)는 일본의 축구 선수이다.
도이 간타 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 FC 도쿄에 입단했다.
니시도 히사토시
니시도 히사토시(일본어: 西堂 久俊 (にしどう ひさとし), 2001년 3월 27일~)는 일본의 축구 선수이다.
니시도 히사토시 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 FC 도쿄에 입단했다. 2023년 8월부터 2024년까지 제프 유나이티드 지바, 가고시마 유나이티드 FC, FC 기후에서 뛰었다. 2025년 FC 도쿄로 복귀했다.
아라이 유타 (2004년)
아라이 유타(일본어: 荒井 悠汰 (あらい ゆうた), 2004년 6월 13일~)는 일본의 축구 선수이다.
아라이 유타 (2004년) 구단 경력
그는 2022년 J1리그의 FC 도쿄에 입단했다. 2024년 7월 J3리그의 카탈레 도야마로 이적했다.
야마다 고키
야마다 고키(일본어: 山田 剛綺 (やまだ ごうき), 2000년 9월 19일~)는 일본의 축구 선수이다.
야마다 고키 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 도쿄 베르디에 입단했다. 2023년 J2리그 3위를 기록하여 J1리그로 승격했다.
시라이 료스케
시라이 료스케(일본어: 白井 亮丞 (しらい りょうすけ), 2005년 5월 17일~)는 일본의 축구 선수이다.
시라이 료스케 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 도쿄 베르디에 입단했다. 2023년 J2리그 3위를 기록하여 J1리그로 승격했다.
아라이 유타
아라이 유타(일본어: あらい ゆうた)는 다음 사람을 가리킨다.
아라이 유타 (2003년)
아라이 유타(일본어: 新井 悠太 (あらい ゆうた), 2003년 3월 24일~)는 일본의 축구 선수이다.
아라이 유타 (2003년) 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 도쿄 베르디에 입단했다. 2023년 J2리그 3위를 기록하여 J1리그로 승격했다.
하야시 고타로
하야시 고타로(일본어: 林 幸多郎 (はやし こうたろう), 2000년 11월 16일~)는 일본의 축구 선수이다.
하야시 고타로 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 요코하마 FC에 입단했다. 2024년 FC 마치다 젤비아로 이적했다.
기무라 다쿠토
기무라 다쿠토(일본어: 木村 卓斗 (きむら たくと), 2000년 5월 16일~)는 일본의 축구 선수이다.
기무라 다쿠토 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 요코하마 F. 마리노스에 입단했다. 2023년 7월 J3리그의 에히메 FC로 임대 이적했다. 2024년 J2리그의 방포레 고후에서 뛰었다. 2025년 요코하마 F. 마리노스로 복귀했다.
반이아덴 숀
반이아덴 숀(일본어: ヴァンイヤーデン ショーン, 2004년 4월 16일~)는 일본의 축구 선수이다.
반이아덴 숀 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 요코하마 FC에 입단했다. 2024년 J3리그의 YSCC 요코하마로 임대 이적했다. 2025년 요코하마 FC로 복귀했다.
이시이 히사쓰구
이시이 히사쓰구(일본어: 石井 久継 (いしい ひさつぐ), 2005년 7월 7일~)는 일본의 축구 선수이다.
이시이 히사쓰구 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 쇼난 벨마레에 입단했다.
오치아이 리쿠
오치아이 리쿠(일본어: 落合 陸 (おちあい りく), 1999년 5월 23일~)는 일본의 축구 선수이다.
오치아이 리쿠 구단 경력
그는 2018년 일본 지역 리그의 본즈 이치하라에 입단했다. 2019년부터 2022년까지 도쿄 국제대학에서 활동했다. 2022년 J1리그의 가시와 레이솔로 입단했다. 2024년 J2리그의 미토 홀리호크로 이적했다. 2025년 J1리그의 알비렉스 니가타로 이적했다.
사이토 세나
사이토 세나(일본어: 齊藤 聖七 (さいとう せな), 2000년 11월 21일~)는 일본의 축구 선수이다.
사이토 세나 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 시미즈 에스펄스에 입단했다. 2023년 8월 J3리그의 SC 사가미하라로 임대 이적했다. 2024년 J2리그의 더스파 군마에서 뛰었다. 2025년 J1리그의 시미즈 에스펄스로 복귀했다.
다카기 센
다카기 센(일본어: 高木 践 (たかぎ せん), 2002년 3월 14일~)는 일본의 축구 선수이다.
다카기 센 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 시미즈 에스펄스에 입단했다. 2024년 J2리그 우승으로 J1리그로 승격했다.
후쿠다 신노스케
후쿠다 신노스케(일본어: 福田 心之助 (ふくだ しんのすけ), 2000년 9월 4일~)는 일본의 축구 선수이다.
후쿠다 신노스케 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 교토 상가 FC에 입단했다.
히라가 소라
히라가 소라(일본어: 平賀 大空 (ひらが そら), 2005년 3월 2일~)는 일본의 축구 선수이다.
히라가 소라 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 교토 상가 FC에 입단했다.
사카타 레이야
사카타 레이야(일본어: 阪田 澪哉 (さかた れいや), 2004년 5월 11일~)는 일본의 축구 선수이다.
사카타 레이야 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 세레소 오사카에 입단했다.
오사코 루이
오사코 루이(일본어: 大迫 塁 (おおさこ るい), 2004년 10월 13일~)는 일본의 축구 선수이다.
오사코 루이 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 세레소 오사카에 입단했다. 2024년 J2리그의 이와키 FC로 임대 이적했다. 2025년 세레소 오사카로 복귀했다. 2025년 3월 J3리그의 SC 사가미하라로 이적했다.
도미나가 니이나
도미나가 니이나(일본어: 冨永 虹七 (とみなが にいな), 2004년 7월 8일~)는 일본의 축구 선수이다.
도미나가 니이나 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 비셀 고베에 입단했다. 2023년 9월 J3리그의 가마타마레 사누키로 임대 이적했다. 가마타마레 사누키에서 24경기에 출전하여, 6득점을 넣었다. 2024년 7월 비셀 고베로 복귀했다.
고시미치 소타
고시미치 소타(일본어: 越道 草太 (こしみち そうた), 2004년 4월 3일~)는 일본의 축구 선수이다.
고시미치 소타 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 산프레체 히로시마에 입단했다. 2023년 J1리그 3위, 2024년 J1리그 2위.
고다마 준
고다마 준(일본어: 児玉 潤 (こだま じゅん), 1997년 9월 8일~)는 일본의 축구 선수이다.
고다마 준 구단 경력
그는 2020년 일본 풋볼 리그의 도쿄 무사시노 시티 FC에 입단했다. 2021년부터 2022년까지 후쿠야마 시티 FC에서 뛰었다. 2023년 J3리그의 YSCC 요코하마로 이적했다. 2024년 3월 J1리그의 홋카이도 콘사돌레 삿포로로 이적했다. 2024년후 J2리그에 강등했다.
구도 아오이
구도 아오이(일본어: 工藤 蒼生 (くどう あおい), 2000년 5월 31일~)는 일본의 축구 선수이다.
구도 아오이 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 베갈타 센다이에 입단했다.
우메다 리쿠
우메다 리쿠(일본어: 梅田 陸空 (うめだ りく), 2000년 10월 27일~)는 일본의 축구 선수이다.
우메다 리쿠 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 베갈타 센다이에 입단했다. 2024년 리그 데뷔했다.
카자흐스탄-파키스탄 관계
카자흐스탄-파키스탄 관계는 카자흐스탄과 파키스탄 간의 양자 관계를 말한다. 파키스탄은 1991년 12월, 카자흐스탄이 독립을 달성했을 때 이를 인정한 최초의 몇 안 되는 국가 중 하나였다. 양국 간 외교 관계는 1992년 누르술탄 나자르바예프 카자흐스탄 대통령의 파키스탄 공식 방문 중에 수립되었다.
파키스탄과 카자흐스탄은 세계 문제에 대한 공통된 접근 방식뿐 아니라 상호 이해, 무슬림 형제단, 서로에 대한 호의에 기반한 우호 관계를 유지하고 있다.
2015년, 나자르바예프 대통령은 "나는 파키스탄이 우리의 독립 운동을 가장 먼저 지지한 나라 중 하나라는 것을 결코 잊지 않을 것이다"라고 직접 언급했다. 카자흐스탄은 내륙국이기 때문에, 파키스탄은 유라시아 중심부를 아라비아해와 남아시아와 연결하는 자연스러운 육상 경로 및 연결성을 제공한다.
카자흐스탄은 파키스탄산 제품의 신흥 시장이며, 양국은 다양한 분야에서 35건 이상의 양해각서를 체결하고 있다.
카자흐스탄-파키스탄 관계 역사
오늘날의 파키스탄과 카자흐스탄 지역은 고대로부터 연결되어 있었다. 카자흐스탄과 파키스탄 모두 고대 실크로드를 통해 상호 연결되어 있었다. 역사적 유대에 따라, 카자흐스탄을 포함한 중앙아시아는 현대 파키스탄에 큰 영향을 끼쳤다.
1920년부터 1939년 사이, 많은 카자흐인들이 소련의 탄압에 의해 인도로 이주하였다. 이에 대응하여, 파키스탄의 창시자인 무함마드 알리 진나의 지도 아래 전인도 무슬림 연맹(AIML) 중앙위원회는 1942년 2월 23일, 델리에서 회의를 열고, 카자흐 이주민들의 상황에 대해 깊은 우려와 염려를 표명하는 결의안을 채택하였으며, 당시 정부에 대해 카자흐인들을 위한 적절한 조치와 지원을 요구하였다. 그 결과, 이들은 인도 북서부 지역 (현재 파키스탄의 북부 지역)에 평화롭게 정착하였다.
파키스탄은 카자흐스탄을 가장 먼저 승인한 국가들 중 하나였다. 파키스탄과 카자흐스탄 간의 외교 관계는 1992년 누르술탄 나자르바예프가 이슬라마바드를 방문하면서 더욱 긴밀해졌으며, 이 방문에서 양국 관계 발전의 법적 기초를 마련하는 여러 중요한 문서들이 체결되었다.
파키스탄과 카자흐스탄은 동일한 시간대를 공유한다.
묘간 도야
묘간 도야(일본어: 名願 斗哉 (みょうがん とうや), 2004년 6월 29일~)는 일본의 축구 선수이다.
묘간 도야 구단 경력
그는 2023년 J1리그의 가와사키 프론탈레에 입단했다. 2024년 J2리그의 베갈타 센다이로 이적했다.
이시이 하야타
이시이 하야타(일본어: 石井 隼太 (いしい はやた), 2001년 7월 6일~)는 일본의 축구 선수이다.
이시이 하야타 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 미토 홀리호크에 입단했다. 2025년 베갈타 센다이로 이적했다.
이노우에 시온
이노우에 시온(일본어: いのうえ しおん)는 다음 사람을 가리킨다.
이노우에 시온 (2000년)
이노우에 시온(일본어: 井上 詩音 (いのうえ しおん), 2000년 4월 25일~)는 일본의 축구 선수이다.
이노우에 시온 (2000년) 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 방포레 고후에 입단했다. 2023년 리그 30경게 출전하여 1득점을 기록했다. 2024년 J1리그의 나고야 그램퍼스로 이적했다. 2025년 J2리그의 베갈타 센다이로 이적했다.
이노우에 료타
이노우에 료타(일본어: いのうえ りょうた)는 다음 사람을 가리킨다.
코멜리코수페리오레
단타디카도레 (Comelico Superiore)는 이탈리아 베네토주의 벨루노도에 위치한 코무네 (지방자치단체)이다. 베네치아에서 북쪽 약 130 킬로미터 (81 mi), 벨루노에서 북동쪽 약 60 킬로미터 (37 mi) 거리에 있으며, 오스트리아와 국경을 맞고 있다.
아우론초디카도레, 단타디카도레, 카르티치 (오스트리아), 산니콜로디코멜리코, 젝스텐 등 지자체과 경계를 이루고 있다.
이노우에 료타 (2000년)
이노우에 료타(일본어: 井上 竜太 (いのうえ りょうた), 2000년 7월 25일~)는 일본의 축구 선수이다.
이노우에 료타 (2000년) 구단 경력
그는 2023년 J2리그의 츠바이겐 가나자와에 입단했다. 2023년후 J3리그에 강등했다. 2024년까지 56경기에 출전하여, 2득점을 넣었다. 2025년 J2리그의 블라우블리츠 아키타로 이적했다.
사이먼 브룩스-워드
사이먼 브룩스-워드, CVO, CBE, TD, VR  영국의 행사 기획자이자 전직 육군 예비역 고위 장교입니다.그의 회사 통해,HPower 그룹,
그는 대규모 행사를 주최하는 것으로 가장 잘 알려져 있습니다.전 세계의 승마 대회.
사이먼 브룩스-워드 군사 경력
브루克斯-워드는 임명되어 1987년 10월 4일 왕실 기병대. 그는 이라크 전쟁에서 사령관으로 복무했습니다.왕실 예오너리 부대 장교,이 분쟁 기간 동안 전투 영예를수여받은 유일한 육군 예비군 부대입니다. 2004년에 그는 지역 훈장을 수여받았습니다. 2005년에 그는 영국 제국 훈장(OBE)의 기사 작위를 수여받았습니다. 이라크에서의 서비스 및 국방 분야에 대한.
 그는 이후 왕립 기갑 부대 본부에서 기병 대령으로 복무했습니다.그리고 샌드허스트 왕립 군사 아카데미에서 대령 TA 훈련을 받았습니다.2012년 1월 그는 준장으로 승진했으며 사단부사령관으로 임명되었습니다.불포드에 주둔한 영국 제3사단. 2015년 10월 그는 소장으로 승진했으며, 야전군 부사령관으로 취임했습니다. 육군 예비군에서 가장 높은 직위. 그는 2022년 6월에 은퇴했습니다.
그는 예오맨리 왕립 기갑대의 대령 지휘관으로 임명되었습니다.2024년 1월 1일 육군 예비군.
브루크스-워드는 영국 제국 훈장(CBE)의 지휘관으로 임명되었습니다.2022년 신년 훈장 수여식에서.
캣부스트
캣부스트(CatBoost)는 얀덱스가 개발한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 이는 다른 기능들과 더불어, 고전적인 알고리즘에 대한 순열 기반 대안을 사용하여 범주형 특성을 해결하려는 그라디언트 부스팅 프레임워크를 제공한다. 리눅스, Windows, macOS에서 작동하며,
파이썬,
R로 사용할 수 있으며, 캣부스트를 사용하여 구축된 모델은 C++, 자바, C 샤프, 러스트, Core ML, ONNX, PMML에서 예측에 사용될 수 있다. 소스 코드는 아파치 라이선스 하에 라이선스되어 있으며 GitHub에서 이용할 수 있다.
인포월드 잡지는 2017년에 이 라이브러리에 "최고의 기계 학습 도구" 상을 수여했다. 이는 텐서플로, PyTorch, XGBoost 및 8개의 다른 라이브러리와 함께 선정되었다.
캐글은 캣부스트를 세계에서 가장 자주 사용되는 기계 학습(ML) 프레임워크 중 하나로 선정했다. 2020년 설문조사에서 가장 자주 사용되는 ML 프레임워크 상위 8위로, 2021년 설문조사에서는 상위 7위로 등재되었다.
2022년 4월 기준으로, 캣부스트는 PyPI 저장소에서 하루 약 100,000회 설치되고 있다.
캣부스트 기능
캣부스트는 주로 다음 기능들 덕분에 다른 그라디언트 부스팅 알고리즘에 비해 인기를 얻었다.
캣부스트 역사
2009년 안드레이 굴린은 얀덱스에서 검색 결과 순위를 매기는 데 사용된 독점적인 그라디언트 부스팅 라이브러리인 MatrixNet을 개발했다.
2009년부터 MatrixNet은 추천 시스템 및 일기 예보를 포함한 얀덱스의 다양한 프로젝트에 사용되었다.
2014-2015년에 안드레이 굴린은 연구팀과 함께 "범주형 데이터 작업 방법" 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 Tensornet이라는 새로운 프로젝트를 시작했다. 그 결과 범주형 데이터 처리에 대한 다른 접근 방식을 가진 여러 독점적인 그라디언트 부스팅 라이브러리가 탄생했다.
2016년 안나 도로구시가 이끄는 기계 학습 인프라 팀은 Matrixnet과 Tensornet을 포함한 얀덱스에서 그라디언트 부스팅 작업을 시작했다. 그들은 범주형 및 텍스트 데이터, GPU 훈련, 모델 분석, 시각화 도구를 지원하는 CatBoost라는 그라디언트 부스팅 라이브러리의 다음 버전을 구현하고 오픈 소스화했다.
캣부스트는 2017년 7월에 오픈 소스화되었으며 얀덱스와 오픈 소스 커뮤니티에서 활발히 개발되고 있다.
체이너
체이너(Chainer)는 파이썬 기반의 NumPy 및 CuPy 파이썬 라이브러리 위에 순수 파이썬으로 작성된 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크이다. 일본 벤처 기업 Preferred Networks가 IBM, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아와의 협력을 통해 개발을 주도하고 있다.
체이너는 "정의-실행(define-by-run)" 방식의 조기 채택과 대규모 시스템에서의 성능으로 유명하다. 첫 버전은 2015년 6월에 출시되었으며, 그 이후 일본에서 큰 인기를 얻었다. 또한 2017년에는 KDnuggets에서 상위 10개 오픈 소스 기계 학습 파이썬 프로젝트에 선정되었다.
2019년 12월, Preferred Networks는 체이너에서 PyTorch로의 개발 노력 전환을 발표했으며, v7 출시 후에는 유지 보수 패치만 제공할 예정이다.
체이너 Define-by-run
체이너는 정의-실행(define-by-run) 방식을 도입한 최초의 딥 러닝 프레임워크이다. 네트워크를 훈련하는 전통적인 절차는 두 단계로 이루어져 있었다. 첫째, 네트워크에서 수학적 연산(행렬 곱셈 및 비선형 활성화 등) 간의 고정된 연결을 정의하고, 둘째, 실제 훈련 계산을 실행하는 것이다. 이를 정의-실행(define-and-run) 또는 정적 그래프 방식이라고 한다. 테아노와 텐서플로는 이러한 방식을 채택한 주요 프레임워크이다. 반면, 정의-실행(define-by-run) 또는 동적 그래프 방식에서는 훈련 시작 시 네트워크의 연결이 결정되지 않는다. 네트워크는 실제 계산이 수행됨에 따라 훈련 중에 결정된다.
이 방식의 장점 중 하나는 직관적이고 유연하다는 것이다. 네트워크에 조건문과 반복문과 같은 복잡한 제어 흐름이 있을 경우, 정의-실행 방식에서는 이러한 구조를 위한 특별히 설계된 연산이 필요하다. 반면, 정의-실행 방식에서는 if 문과 for 루프와 같은 프로그래밍 언어의 기본 구조를 사용하여 이러한 흐름을 설명할 수 있다. 이러한 유연성은 특히 순환 신경망을 구현하는 데 유용하다.
체이너 Define-by-run
또 다른 장점은 디버깅이 쉽다는 것이다. 정의-실행 방식에서는 훈련 계산 중 오류(예: 숫자 오류)가 발생했을 때, 네트워크를 정의하는 코드와 실제 오류 발생 지점이 분리되어 있어 문제를 검사하기 어려운 경우가 많다. 정의-실행 방식에서는 언어에 내장된 디버거를 사용하여 계산을 중단하고 네트워크 코드에서 흐르는 데이터를 검사할 수 있다.
정의-실행 방식은 체이너의 도입 이후 인기를 얻었으며, PyTorch 및 텐서플로를 포함한 다른 많은 프레임워크에서도 구현되었다.
체이너 확장 라이브러리
체이너는 ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV 및 ChainerUI의 네 가지 확장 라이브러리를 가지고 있다. ChainerMN은 체이너를 여러 GPU에서 사용할 수 있게 하며, 다른 딥 러닝 프레임워크보다 훨씬 빠른 성능을 제공한다. 1024개의 GPU에서 체이너를 실행하는 슈퍼컴퓨터는 ResNet-50 네트워크에서 90 에포크의 이미지넷 데이터셋을 15분 만에 처리했는데, 이는 페이스북이 보유한 이전 기록보다 4배 빠르다. ChainerRL은 최신 딥 강화 학습 알고리즘을 추가하고, ChainerUI는 관리 및 시각화 도구이다.
체이너 응용
체이너는 사용자 입력을 최소화하여 흑백, 선화, 스케치 그림을 자동으로 컬러링하는 서비스인 페인츠체이너(PaintsChainer)의 프레임워크로 사용된다.
ComfyUI
ComfyUI는 오픈 소스 노드 기반 프로그램으로, 사용자가 일련의 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있도록 한다. 이 프로그램은 스테이블 디퓨전과 같은 무료 확산 모델을 이미지 기능의 기본 모델로 사용하며, ControlNet 및 LCM 저순위 적응(Low-rank adaptation)과 같은 다른 도구들과 결합하여 각 도구가 프로그램 내의 노드로 표현된다.
ComfyUI 역사
ComfyUI는 2023년 1월 깃허브에 출시되었다. 개발자 comfyanonymous에 따르면, 프로젝트의 주요 목표는 사용자 인터페이스 측면에서 기존 소프트웨어 설계를 개선하는 것이었다. 개발자는 스태빌리티 AI에 참여했지만, 2024년 6월 3일부로 참여가 종료되었고 핵심 개발자들과 함께 Comfy Org라는 조직이 설립되었다. 2024년 7월, 엔비디아는 자사의 RTX Remix 모딩 소프트웨어 내에서 ComfyUI 지원을 발표했다. 2024년 8월, 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs)가 개발한 Flux 확산 모델에 대한 지원이 추가되었고, Comfy Org는 리눅스 재단이 설립한 오픈 모델 이니셔티브에 합류했다. 2024년 11월 현재, 이 프로젝트는 깃허브에서 58.6k개의 별을 받았다. ComfyUI는 Automatic1111과 함께 스테이블 디퓨전의 가장 인기 있는 사용자 인터페이스 중 하나이다.
ComfyUI 기능
ComfyUI의 주요 기능은 노드 기반이라는 점이다. 각 노드에는 "모델 로드" 또는 "프롬프트 작성"과 같은 기능이 있다. 노드들은 워크플로우라고 불리는 제어 흐름 그래프를 형성하기 위해 연결된다. 프롬프트가 대기열에 추가되면, "체크포인트 로드"부터 시작하여 최종 이미지와 저장 위치로 끝나는 현재 실행 중인 노드 주위에 강조된 프레임이 나타난다. 워크플로우는 일반적으로 수십 개의 노드로 구성되어 복잡한 유향 비순환 그래프를 형성한다. 노드 유형에는 모델 로드, 프롬프트 지정, 샘플러, 스케줄러, VAE 디코더, 얼굴 복원 및 업스케일링 모델, LoRA, 임베딩, ControlNet 등이 포함된다.
ComfyUI 기능
Euler, Euler_a, dpmpp_2m_sde 및 dpmpp_3m_sde와 같은 여러 샘플러가 지원된다. 워크플로우는 파일로 저장할 수 있어 사용자가 노드 워크플로우를 재사용하고 다른 사용자와 공유할 수 있다. 워크플로우 파일 형식은 JSON이며 생성된 이미지에 임베드될 수 있다. 사용자들은 또한 새로운 노드로 노출되는 기본 시스템에 대한 사용자 지정 확장 기능을 만들었으며, 예를 들어 비디오 생성을 목표로 하는 AnimateDiff 확장이 있다. ComfyUI는 Automatic1111과 같은 다른 확산 UI에 비해 더 복잡하다고 묘사되어 왔다. 프로그램에는 기본 노드 그룹도 포함되어 있다.
2024년 12월 현재 1,674개의 노드가 지원된다. ComfyUI는 스테이블 디퓨전, Flux, 텐센트의 Hunyuan-DiT를 포함한 여러 텍스트-이미지 모델과 Pony와 같은 Civitai의 사용자 지정 모델을 지원한다.
ComfyUI LLMVision 확장 프로그램 침해
2024년 6월, "Nullbulge"라는 해커 그룹이 ComfyUI 확장 프로그램을 침해하여 악성 코드를 추가했다. 침해된 ComfyUI_LLMVISION이라는 확장 프로그램은 인터페이스를 AI 언어 모델 GPT-4 및 Claude 3과 통합하는 데 사용되었으며 깃허브에 호스팅되었다. Nullbulge는 웹사이트에 수백 명의 ComfyUI 사용자의 여러 서비스 로그인 정보를 담은 목록을 게시했으며, 확장 프로그램 사용자들은 수많은 로그인 알림을 받았다고 보고했다. vpnMentor는 확장 프로그램에 대한 보안 연구를 수행하고 "암호화폐 지갑을 훔치고, 사용자 화면을 스크린샷하고, 장치 정보 및 IP 주소를 노출하며, 특정 키워드나 확장자를 포함하는 파일을 훔칠 수 있다"고 주장했다.
ComfyUI LLMVision 확장 프로그램 침해
Nullbulge의 웹사이트는 자신들이 "우리 죄 중 하나"를 저지른 사용자들을 대상으로 했다고 주장하며, 여기에는 AI 아트 생성, 예술품 도용, 암호화폐 홍보, 그리고 Patreon과 같은 아티스트로부터의 다른 종류의 도용이 포함된다. 그들은 "예술가의 권리를 보호하고 그들의 작업에 대한 공정한 보상을 보장하는 것의 중요성을 믿는 개인들의 집단"이며, "AI 생성 예술 작품이 창의 산업에 해롭고 권장되어서는 안 된다"고 믿는다고 주장했다.
노드 그래프 아키텍처
노드 그래프 아키텍처(Node graph architecture)는 노드 그래프 개념을 중심으로 구성된 소프트웨어 설계이다. 소스 코드와 사용자 인터페이스는 모두 원자적 기능 단위의 편집 및 구성(또는 연결)을 중심으로 설계된다. 노드 그래프는 시각적 프로그래밍 언어의 한 유형이다.
소프트웨어 애플리케이션의 소스 코드는 노드라고 불리는 원자적 기능 단위로 구성된다. 이는 일반적으로 모든 노드의 기반 클래스에서 파생된 클래스를 사용하여 수행된다. 각 노드는 입력과 출력을 가질 수 있으며, 이는 일반적으로 모든 입력 및 모든 출력의 기반 클래스에서 파생된 클래스를 사용하여 구현된다. 출력과 입력은 서로를 참조할 수 있으며, 일반적으로 다른 출력 또는 입력의 인스턴스에 대한 포인터를 보유하여 참조한다. 노드가 기능을 실행할 때, 노드는 입력에 저장된 포인터를 따라 다른 노드에서 출력된 데이터를 검색하여 입력을 가져온다. 그런 다음 노드는 이러한 입력에 대해 작업을 실행하여 자체 출력을 생성한다. 이러한 방식으로 노드를 함께 연결하는 능력은 복잡한 작업이나 문제를 이해하기 쉬운 원자적 노드 단위로 분해할 수 있게 한다.
노드 그래프 아키텍처
소프트웨어 애플리케이션의 사용자 인터페이스는 종종 사용자에게 노드 그래프를 시각적으로 표시한다. 노드는 종종 직사각형으로 그려지며, 노드 간의 연결은 선 또는 스플라인으로 그려진다.
노드 그래프 아키텍처의 사용은 1960년대에 시작되었다. 오늘날 노드 그래프의 사용은 폭발적으로 증가했다. 그래픽스, 게임 및 기계 학습 분야는 이 소프트웨어 설계의 주요 채택자이며 대부분의 도구가 노드 그래프 아키텍처를 사용한다.
오늘날까지 시각적 프로그래밍과 노드 그래프 아키텍처의 이점에 대한 논쟁이 있다. 옹호자들은 노드 그래프가 제공하는 추상화가 도구를 사용하기 쉽게 만든다고 강조한다. 비판자들은 시각적 프로그래밍이 너무 제한적이며 작업을 수행하기 위해 소스 코드나 스크립트를 수정해야 한다고 강조한다.
노드 그래프 아키텍처 역사
모든 소프트웨어 애플리케이션에 있는 모든 노드 그래프 사용자 인터페이스의 스냅샷을 수집하려는 에릭 호식 - X의 지속적인 노력이 있다. 이 노력은 노드 그래프 사용자 인터페이스의 초기 뿌리부터 시작하여 진화와 폭발을 문서화하려고 시도한다. 이 시각적 역사는 Visual Programming Languages - Snapshots라는 블로그 페이지에서 호스팅된다. 노드 그래프 아키텍처와 시각적 프로그래밍으로 이어진 작업은 1960년대 "인간-기계 통신"이라는 분야에서 시작된 것으로 보인다.
윌리엄 로버트 서덜랜드의 MIT 논문(1966년) "Online Graphical Specification of Procedures"에서 그는 2D 그림 언어를 둘러싼 주제를 설명하고 분석한다. 이것은 데이터플로 기반 워크플로 또는 프로그램에 대한 최초의 조사 중 하나이다. 그 이후 그의 논문은 오늘날 데이터플로 아이디어에 대한 소송을 진압하기 위한 "선행 기술"로 사용되어 왔다. 그의 작업은 오늘날 컴퓨터 지원 설계(CAD)로 알려진 것에 길을 열었다고 종종 생각된다.
노드 그래프 아키텍처 역사
1969년, T. O. 앨리스, J. F. 힐프너, W. L. 시블리는 GRAIL(Graphical Input Language)에 관한 논문을 발표했다. 그들의 작업은 아이번 서덜랜드가 사용자가 태블릿에 직접 컴퓨터 명령을 쓸 수 있는 시스템인 스케치패드 연구에서 시작된 RAND 태블릿과 관련이 있었다. GRAIL 시스템은 흐름도 기반의 그래픽 프로그래밍 언어를 사용했으며 손글씨와 제스처를 인식할 수 있었다. 앨런 케이는 GRAIL 시스템의 여러 데모를 선보였지만, 그는 시스템 생성에 참여하지 않았다.
노드 그래프 아키텍처의 최근 사용 중 일부는 2005년경에 시작되었다. 이 시기의 노드 그래프는 노드 그래프의 복잡성을 다루기 위한 패러다임을 개발하기 시작한다. 그래프의 노드와 링크 수가 증가함에 따라 복잡성이 발생했다. 복잡성을 다루는 주요 아이디어 중 하나는 노드를 그 자체 내부에 숨기고 그룹의 입력과 출력만 노출하는 그룹 또는 패키지 노드 개념이었다.
노드 그래프 아키텍처 추상화 및 복잡성
"소프트웨어 아키텍처의 계층적 작은 세계(Hierarchical Small Worlds in Software Architecture)"라는 논문에서 저자 세르히 발베르데는 대부분의 대규모 소프트웨어 시스템이 모듈식 및 계층적 방식으로 구축되며, 노드 그래프를 사용하여 대규모 소프트웨어 시스템을 분석할 수 있다고 주장한다. 다른 많은 소프트웨어 분석 논문은 종종 노드 그래프를 사용하여 대규모 소프트웨어 시스템을 분석하며, 이는 노드 그래프가 소프트웨어의 내부 구조 및 작동에 대한 좋은 모델임을 시사한다.
노드 그래프 아키텍처 시각적 프로그래밍 논쟁
노드 그래프는 더 넓은 범위의 시각적 프로그래밍 언어의 하위 집합이다. 노드 그래프를 사용하면 소스 코드를 작성하는 대신 시각적이고 구조적인 방식으로 프로그램을 설계할 수 있다. 영화 및 비디오 게임 산업에서 노드 그래프는 시각적 프로그래밍과 동의어이다. 현재 노드 그래프 및 시각적 프로그래밍 언어의 힘, 추상화 및 필요성에 대한 논쟁이 진행 중이다.
이는 오늘날까지 공개 포럼에서 새로운 토론이 이루어지는 활발한 논쟁 영역으로 남아 있다. 다음은 현재까지 가장 큰 토론 중 일부이다.
연구는 이러한 토론에 더 많은 세부 사항을 제공하고 노드 그래프의 장점과 단점을 더 많이 강조하는 경향이 있다. 연구 결과는 노드 그래프와 시각적 프로그래밍이 새로운 사용자에게는 이해하기 쉽지만, 사용자가 더 복잡한 작업으로 전환할 때 종종 텍스트 소스 코드를 작성해야 한다는 것을 보여준다. 또 다른 설문조사는 시각적 프로그래밍의 인지적 효과에 대한 사람들의 신념에 초점을 맞추었으며, 전문 프로그래머가 시각적 프로그래밍에 가장 회의적이라는 것을 발견했다. 다른 연구에서는 심리 실험에서 시각적 프로그래밍이 인지 작업의 성능에 상당한 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다.
노드 그래프 아키텍처 노드 그래프
소프트웨어 구조의 맥락에서 노드 그래프는 노드라고 불리는 원자 단위로 소프트웨어 기능을 조직하고, 노드들이 링크를 통해 서로 연결될 수 있는 것을 의미한다. 노드 그래프에서 노드와 링크를 조작하는 것은 종종 프로그래밍 가능한 API를 통해 또는 마우스를 사용하여 시각적 인터페이스를 통해 수행할 수 있다. 위 다이어그램에서 노드 그래프는 오른쪽에 나타난다.
현대적 용법에서 "node graph"라는 용어는 개방 복합어이다. 그러나 이전 소프트웨어에서는 "nodegraph"라는 폐쇄 복합어로 불렸다.
노드는 어떤 종류의 계산을 수행한다. 노드는 이러한 실행 가능한 기능을 캡슐화하며 종종 입력 값을 받아들이고 실행의 부산물로 출력 값을 생성한다. 간단한 예시는 두 숫자를 더하는 노드이다. 입력은 더할 두 숫자이고 출력은 두 숫자의 합이다.
노드는 다음 형태의 수학 함수와 유사하다.
여기서 는 노드의 계산, 는 노드의 입력 값 벡터, 는 노드의 출력 값 벡터이다.
시각적으로 노드는 종종 직사각형으로 표현된다. 그러나 이는 모든 애플리케이션에서 따르는 규칙은 아니다. 위 다이어그램에는 "비디오", "별 추가", "원 추가"라고 레이블된 세 개의 노드가 있다.
노드 그래프 아키텍처 노드 그래프
노드는 종종 실행을 정의하는 추가 매개변수를 갖는다. 이 매개변수들은 노드의 소스 코드에 있는 자료형에 의해 뒷받침된다.
수학적으로는 노드의 계산 함수에 대한 추가 입력 값으로 생각할 수 있다. 유일한 차이점은 이러한 값이 다른 노드에 의해 실행의 부산물로 출력되는 대신 사용자가 직접 제어한다는 것이다. 예를 들어, 두 숫자를 더하는 노드에 대한 위 간단한 예시에서, 노드에 편향 매개변수를 도입하여 노드가 합계에 추가 고정 숫자를 더할 수 있도록 할 수 있다.
시각적으로 노드의 매개변수는 사용자가 노드를 클릭한 후에 종종 노출된다. 이는 노드 그래프의 시각적 혼잡을 줄이는 데 도움이 된다. 위 다이어그램에서 "별 추가" 노드 옆에 매개변수 창이 열리는 것을 볼 수 있다.
위에서 논의했듯이 노드는 종종 입력과 출력을 갖는다. 입력과 출력은 노드의 소스 코드에 있는 자료형에 의해 뒷받침된다. 입력과 출력은 노드의 실행 전후에 값을 저장하는 데 중요하다.
수학적으로 노드의 입력과 출력은 함수의 입력과 출력 값과 유사하다.
여기서 는 노드의 계산, 는 노드의 입력 값 벡터, 는 노드의 출력 값 벡터이다.
노드 그래프 아키텍처 노드 그래프
시각적으로 노드의 입력과 출력은 종종 원으로 표현된다.
링크는 자료형에 저장된 값을 다른 노드 간에 전송한다. 이는 수학적 합성(composition)과 유사하다. 예를 들어, 노드 A가 노드 B에 출력을 공급하는 경우, 이는 수학적으로 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서 와 는 노드 B와 노드 A에 의해 수행되는 작업, 는 노드 A의 입력 값 벡터, 는 노드 B의 출력 값 벡터이다.
노드의 유형은 실행될 때 수행할 계산 작업을 나타낸다. 노드 그래프에는 종종 다양한 노드 유형이 참여한다. 다음은 몇 가지 예시이다.
복잡성을 관리하는 데 가장 중요한 노드 유형은 그룹 노드이다. 이 노드 유형은 다른 노드와 같은 방식으로 소프트웨어 코드를 실행하지 않는다. 이 노드는 연결된 노드 하위 집합을 함께 그룹화하고 그룹 안팎으로의 입력 및 출력을 관리한다. 이는 그룹 노드 내부의 복잡성을 숨기고 그룹 외부의 다른 노드와의 결합을 제한한다. 이는 더 작은 그래프가 그룹 노드에 포함되는 계층 구조로 이어진다. 다음은 연결된 노드 하위 집합을 그룹화하고 그래프를 단순화하는 데 사용되는 그룹 노드의 예이다.
노드 그래프 아키텍처 노드 그래프
노드 그래프 아키텍처를 사용하는 소프트웨어 애플리케이션은 일반적으로 노드 그래프를 시각적으로 또는 그래픽적으로 사용자에게 노출하여 사용자가 노드 그래프를 변경할 수 있도록 한다. 마우스를 사용하여 사용자는 일반적으로 다음을 수행할 수 있다.
노드 그래프 사용이 증가함에 따라 사용자 친화적인 인터페이스를 만드는 데 대한 관심이 높아지고 있다. 종종 이러한 새로운 인터페이스는 사용자 인터페이스 전문가와 그래픽 디자이너에 의해 설계되고 있다. 다음은 예술가와 디자이너가 설계한 일부 사용자 인터페이스이다.
그래프 이론의 많은 이론적 결과는 노드 그래프, 특히 위상과 관련하여 적용된다. 노드가 함께 연결되어 그래프를 형성하는 이 주제 영역은 잘 연구되어 있다.
노드 그래프 평가 중 특히 우려되는 영역은 순환이다. 노드 그래프에 순환이 존재하면 링크를 따라 노드가 계속 실행되므로 평가가 끝나지 않는다. 이러한 문제를 피하기 위해 많은 노드 그래프 아키텍처는 유향 비순환 그래프로 알려진 그래프의 하위 집합으로 자신을 제한한다.
노드 그래프 아키텍처 컴퓨터 그래픽스에서의 사용
소프트웨어 설계에서 노드 그래프 아키텍처의 사용은 영화 및 비디오 게임 산업에서 특히 인기가 많다. 위 다이어그램은 비디오 편집 및 제작을 위한 예술 도구의 단순화된 사용자 인터페이스를 보여준다. 노드는 직사각형으로 표시되며 곡선(베지에 곡선)으로 서로 연결된다. 이 소프트웨어의 작동 모델에서는 비디오 시퀀스가 선을 통해 다음 노드로 전달되고, 각 노드는 비디오 시퀀스에 추가적인 수정을 수행한다. 이 예시에서는 하나의 비디오가 2D로 변환되고, 다른 하나는 픽셀화되며, 마지막으로 두 스트림이 병합된다.
다음은 영화 및 비디오 게임 산업에서 노드 그래프 아키텍처를 사용하는 소프트웨어의 몇 가지 예시이다.
노드 그래프 아키텍처 기계 학습에서의 사용
소프트웨어 설계에서 노드 그래프 아키텍처의 사용은 최근 기계 학습 애플리케이션에서 매우 인기를 얻었다. 위 다이어그램은 3개의 계층으로 구성된 간단한 신경망을 보여준다. 3개의 계층은 입력 계층, 은닉 계층 및 출력 계층이다. 각 계층의 요소는 가중치이며 다른 계층의 가중치에 연결된다. 추론 중에 기계 학습 알고리즘은 이전 계층의 가중치에 대한 일련의 함수 평가를 통해 출력 계층의 가중치를 평가한다. 훈련 중에 기계 학습 알고리즘은 손실 함수를 최소화하기 위해 최적화를 사용하며, 손실 함수는 출력 계층의 가중치와 예상 값의 차이에 따라 달라진다. 노드 그래프는 이러한 신경망 계층을 시각화하고, 구성하고, 디버깅하는 데 사용된다.
다음은 노드 그래프용 그래픽 인터페이스가 없는 노드 그래프 아키텍처를 사용하는 기계 학습 소프트웨어의 예시이다.
다음은 노드 그래프 아키텍처를 사용하는 기계 학습 소프트웨어의 몇 가지 예시이다.
LAION
LAION(Large-scale Artificial Intelligence Open Network의 약자)은 오픈 소스 인공지능 모델과 데이터셋을 만드는 독일의 비영리 단체이다. 이 단체는 웹에서 스크랩한 대규모 이미지 및 캡션 데이터셋을 공개하여 잘 알려져 있으며, 이 데이터셋은 스테이블 디퓨전과 이마젠을 포함한 여러 유명 텍스트-이미지 모델을 훈련하는 데 사용되었다.
2023년 2월, LAION은 게티이미지가 스테이블 디퓨전을 상대로 제기한 소송에 비당사자로 언급되었다. 2023년 4월, LAION은 자신의 이미지를 훈련 세트에서 제거하기를 원하는 독일 사진작가에 의해 직접 고소되었다. 2024년 9월, 함부르크 지방법원은 독일과 EU 전반에서 "AI 훈련 데이터에 대한 TDM(텍스트 및 데이터 마이닝) 예외에 대한 획기적인 판결"로 묘사되는 소송을 기각했다.
2023년 4월 15일, LAION과 기여자들은 OpenAssistant라는 오픈 소스 AI 어시스턴트 챗봇을 공개 출시했다.
LAION 이미지 데이터셋
LAION은 AI 연구자들이 널리 사용하는 대규모 이미지-캡션 쌍 데이터셋을 다수 공개했다. 이 데이터는 스크랩된 웹 페이지 데이터셋인 Common Crawl에서 파생되었다. 개발자들은 크롤링된 HTML에서 <img> 태그를 검색하고 해당 Alt 속성을 캡션으로 처리했다. 그들은 CLIP을 사용하여 내용이 캡션과 일치하지 않는 이미지를 식별하고 폐기했다. LAION은 스크랩된 이미지 자체의 콘텐츠를 호스팅하지 않으며, 데이터셋은 이미지에 대한 URL을 포함하고 있어 연구자들이 직접 다운로드해야 한다.
LAION 이미지 데이터셋
최초의 데이터셋인 LAION-400M은 2021년 8월에 공개되었으며, 4억 개의 이미지-캡션 쌍으로 구성되어 있었다. 이 쌍들은 2014년에서 2021년 사이에 Common Crawl에 의해 스크랩된 웹페이지의 무작위 하위 집합에서 추출되었다. 이는 오픈AI가 CLIP 모델 훈련에 사용한 4억 개의 이미지-캡션 쌍을 수집한 과정을 재현하려는 시도였다. 이 회사는 모델의 코드와 가중치는 오픈 소스로 공개했지만, 훈련 데이터셋은 공개하지 않았다. 2022년 구글 브레인에서 발표한 텍스트-이미지 모델인 이마젠은 LAION-400M과 개인 내부 데이터셋을 조합하여 훈련되었다.
50억 쌍 이상으로 구성된 후속작인 LAION-5B는 2022년 3월에 공개되었다. 출시 당시, 이 데이터셋은 현존하는 가장 큰 무료 이미지-캡션 쌍 데이터셋이었다. 이 데이터셋의 제작은 Doodlebot, 허깅 페이스, 그리고 스테이블 디퓨전 텍스트-이미지 모델의 자금 지원을 담당한 AI 기업인 Stability AI의 자금 지원을 받았다. 이 모델은 LAION-5B로 훈련되었다.
LAION 이미지 데이터셋
여러 연구에 따르면 LAION-5B의 이미지에는 강간, 포르노그래피, 악의적인 고정관념, 인종차별적 비방 및 기타 매우 문제가 되는 내용의 이미지와 텍스트 쌍이 포함되어 있다.
바이어리셔 룬트풍크의 조사에 따르면 허깅 페이스에서 호스팅되는 LAION의 데이터셋에는 공개 웹사이트에서 수집된 대량의 사적이고 민감한 데이터가 포함되어 있다.
2023년 12월, 스탠포드 인터넷 옵저버토리는 LAION-5B에 대한 보고서를 발표했는데, 3,226건의 아동 성착취물 링크 의심 사례가 발견되었으며 이 중 1,008건이 외부에서 확인되었다. 이에 LAION은 "불법 콘텐츠에 대한 무관용 정책"과 "과도한 주의"를 이유로 LAION-5B와 LAION-400M을 일시적으로 제거했다. 2024년 8월, LAION은 Re-LAION-5B라는 이름의 정제된 데이터셋을 출시했다.
LAION OpenAssistant
OpenAssistant는 작업을 이해하고, 타사 시스템과 상호 작용하며, 이를 위해 정보를 동적으로 검색할 수 있는 인공지능 (AI) 오픈 소스 챗 기반 어시스턴트이다. 이 프로젝트는 LAION과 협력하여 자원봉사자 그룹에 의해 개발되고 있다. 개발 목표 중 하나는 소비자 하드웨어에서 로컬로 실행할 수 있는 대형 언어 모델에 대한 무료 액세스를 포함한다. 이 프로젝트는 60만 건의 사람이 생성한 데이터 포인트를 만든 13,500명 이상의 자원봉사자가 참여한 전 세계적인 크라우드소싱 노력의 지원을 받는다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델)
플럭스(Flux, FLUX.1으로도 알려짐)는 독일 프라이부르크임브라이스가우에 본사를 둔 Black Forest Labs (BFL)가 개발한 텍스트-이미지 모델이다. Black Forest Labs는 스태빌리티 AI의 전 직원들이 설립했다. 다른 텍스트-이미지 모델과 마찬가지로, 플럭스는 생성형 이미지를 프롬프트라고 불리는 자연어 설명에서 생성한다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 역사
Black Forest Labs (BFL)는 스태빌리티 AI의 전 직원인 로빈 롬바흐, 안드레아스 블라트만, 패트릭 에서가 2024년에 설립했다. 세 명의 창립자 모두 이전에 뮌헨 대학교에서 비외른 옴머의 연구 조교로 인공지능 이미지 생성에 대한 연구를 수행했다. 이들은 2022년에 이미지 생성에 대한 연구 결과를 발표했고, 이 연구는 스테이블 디퓨전을 탄생시켰다. BFL의 투자자로는 벤처 캐피탈 회사인 앤드리슨 호로위츠, 브렌던 이리베, 마이클 오비츠, 개리 탄, 그리고 블라드렌 콜툰이 포함되었다. 이 회사는 초기 투자금으로 US$31 만 달러를 받았다.
2024년 8월, 플럭스는 xAI가 개발한 그록 챗봇에 통합되었고, X (이전 트위터)의 프리미엄 기능의 일부로 제공되었다. 그록은 나중에 2024년 12월에 자체 텍스트-이미지 모델인 오로라로 전환했다.
2024년 11월 18일, 미스트랄 AI는 Le Chat 챗봇에 플럭스 프로가 이미지 생성 모델로 통합되었다고 발표했다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 역사
2024년 11월 21일, BFL은 기존 플럭스 모델 위에 사용하도록 설계된 편집 도구 모음인 플럭스.1 도구를 출시한다고 발표했다. 이 도구는 inpainting 및 outpainting을 위한 플럭스.1 필(Flux.1 Fill), 입력 이미지 및 프롬프트의 추출된 깊이 지도를 기반으로 하는 제어를 위한 플럭스.1 뎁스(Flux.1 Depth), 입력 이미지 및 프롬프트의 추출된 캐니 윤곽선을 기반으로 하는 제어를 위한 플럭스.1 캐니(Flux.1 Canny), 기존 입력 이미지 및 프롬프트 혼합을 위한 플럭스.1 리덕스(Flux.1 Redux)로 구성된다. 각 도구는 프로(Pro) 및 개발(Dev) 모델 모두에서 사용할 수 있다.
2025년 1월, BFL은 엔비디아의 블랙웰 마이크로아키텍처의 파운데이션 모델로 플럭스 모델을 포함하기 위한 엔비디아와의 파트너십을 발표했다. 또한 이 회사는 플럭스 생성 이미지의 맞춤화 및 파인 튜닝을 위해 설계된 Flux Pro Finetuning API의 출시와 콘텐츠 제작의 일부로 플럭스 프로(Flux Pro)를 사용하기 위한 독일 미디어 회사 Hubert Burda Media와의 파트너십을 발표했다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 역사
2025년 5월 29일, BFL은 텍스트와 이미지 모두를 사용하여 프롬프트를 입력할 수 있도록 하여 문맥 내 이미지 생성 및 편집을 가능하게 하는 모델 모음인 플럭스.1 콘텍스트(Flux.1 Kontext)를 발표했다. 이와 함께 플럭스 모델을 테스트하기 위한 인터페이스인 BFL 플레이그라운드(BFL Playground)도 출시되었다.
2025년 7월 31일, BFL은 Krea AI와 협력하여 개발한 모델인 플럭스.1 크레아 개발(Flux.1 Krea Dev)을 발표했다. 이 모델은 기존 텍스트-이미지 모델에 비해 더 나은 성능, 더 다양한 미학, 더 나은 사실감을 달성하도록 훈련되었다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 모델
플럭스는 텍스트-이미지 모델 시리즈이다. 이 모델들은 120억 개로 확장된 정류 흐름 트랜스포머 블록을 기반으로 한다. 플럭스.1 모델은 다른 라이선스로 출시되었는데, Schnell(독일어로 빠르거나 신속하다는 뜻)은 아파치 라이선스 하의 오픈 소스 소프트웨어로, Dev는 비상업적 라이선스 하의 소스 입수 가능 소프트웨어로 (사용자는 BFL에서 Dev에 대한 자체 상업 라이선스를 얻을 수 있음), Pro는 사유 소프트웨어로 출시되었으며, 타사 사용자가 라이선스를 받을 수 있는 API로만 제공된다. 사용자는 사용된 모델과 관계없이 생성된 출력물에 대한 소유권을 유지했다.
이 모델들은 ComfyUI 및 Stable Diffusion WebUI Forge (Automatic1111 WebUI의 포크)와 같은 생성형 인공지능 사용자 인터페이스를 사용하여 온라인 또는 로컬에서 사용할 수 있다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 모델
향상된 주력 모델인 플럭스 1.1 프로(Flux 1.1 Pro)는 2024년 10월 2일에 출시되었다. 11월 6일에는 두 가지 추가 모드가 추가되었는데, 제어 속도에 영향을 미치지 않으면서 4배 더 높은 해상도와 최대 4메가픽셀의 이미지를 생성할 수 있는 울트라(Ultra)와 스냅샷 스타일의 초현실적인 이미지를 생성할 수 있는 로(Raw) 모드이다.
플럭스.1 콘텍스트는 문맥 내 이미지 생성 및 편집 기능을 갖춘 시리즈이다. 프로(Pro), 맥스(Max), 개발(Dev) 모델로 제공된다. 프로는 최고 품질 모델로, 프롬프트를 사용하여 기존 이미지를 반복적으로 수정할 수 있으며, 맥스는 생성 속도에 최적화되어 있다. 개발은 플럭스.1 개발과 동일하게 비상업적 라이선스 하에 공개된 개방형 가중치 모델이다.
플럭스와 관련된 텍스트-비디오 모델 SOTA는 2025년 June월 기준 개발 중이다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 평가
아르스 테크니카가 수행한 테스트에 따르면, 플럭스.1 개발과 플럭스.1 프로에서 생성된 출력물은 프롬프트 충실도 측면에서 DALL-E 3와 비교할 만하며, 사진 현실성은 미드저니 6과 거의 일치했고, 스테이블 디퓨전 XL과 같은 이전 모델보다 사람 손을 더 일관성 있게 생성했다.
플럭스는 매우 사실적인 이미지 생성으로 비판을 받았다. 언론 보도에 따르면, 도널드 트럼프가 총을 들고 포즈를 취한 이미지부터 충격적인 장면까지 묘사되었으며, 이는 플럭스 모델의 윤리적 함의에 대한 논의를 촉발했다.
모델 출시 후, 소셜 미디어 플랫폼 X는 플럭스 생성 이미지로 넘쳐났다. Black Forest Labs는 모델 훈련에 사용된 데이터에 대한 정확한 세부 정보를 제공하지 않았다. 아르스 테크니카는 플럭스가 웹 스크래핑을 통해 무단으로 수집된 대량의 이미지 컬렉션을 기반으로 하며, 이는 잠재적인 법적 결과를 초래할 수 있는 논란의 여지가 있는 관행이라고 의심했다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 평가
일본 기술 뉴스 웹사이트 Gigazine이 플럭스.1 콘텍스트에 대해 수행한 테스트에 따르면, 이 모델 시리즈는 영어에 대한 이해도가 높고 사용자가 제공한 프롬프트에 따라 이미지를 사실적인 스타일에서 애니메이션 스타일로 쉽게 변환할 수 있지만, 일본어 이해 능력은 상당히 떨어진다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델) 가용성
자사 웹사이트의 공식 BFL 플레이그라운드 외에도, 플럭스 모델은 창의적 및 전문적 용도를 위해 다양한 타사 플랫폼을 통해서도 널리 사용할 수 있다. 여기에는 허깅 페이스 및 Replicate와 같은 플랫폼의 저장소가 포함된다.
IBM 그래닛
IBM 그래닛(IBM Granite)은 IBM이 만든 디코더 전용 AI 파운데이션 모델 시리즈이다. 2023년 9월 7일 발표되었으며, 4일 후에 초안 논문이 발표되었다. 처음에는 IBM의 클라우드 기반 데이터 및 생성형 인공지능 플랫폼 Watsonx에서 다른 모델들과 함께 사용하기 위한 목적이었으나, IBM은 일부 코드 모델의 소스 코드를 공개했다. 그래닛 모델은 인터넷, 학술 출판물, 코드 데이터셋, 법률 문서 및 금융 문서에서 큐레이션된 데이터셋으로 훈련된다.
IBM 그래닛 파운데이션 모델
파운데이션 모델은 광범위한 데이터로 대규모로 훈련되어 다양한 하위 작업에 적용할 수 있는 AI 모델이다.
그래닛의 첫 번째 파운데이션 모델은 Granite.13b.instruct와 Granite.13b.chat이었다. 이름에 있는 "13b"는 당시 대부분의 대규모 모델보다 적은 130억 개의 매개변수에서 유래했다. 이후 모델은 30억에서 340억 개의 매개변수로 다양하게 출시되었다.
2024년 5월 6일, IBM은 그래닛 코드 모델의 네 가지 변형 소스 코드를 소프트웨어의 완전한 자유로운 사용, 수정 및 공유를 허용하는 오픈 소스 퍼미시브 라이선스인 아파치 2로 공개하고, 이를 허깅 페이스에 올려 대중이 사용할 수 있도록 했다. IBM의 자체 보고서에 따르면, 그래닛 8b는 유사한 매개변수 범위 내에서 여러 코딩 관련 작업에서 라마 3보다 뛰어난 성능을 보인다.
LightGBM
LightGBM은 Light Gradient-Boosting Machine의 약자로, 기계 학습을 위한 자유-오픈 소스 분산 그라디언트 부스팅 프레임워크이며, 원래 마이크로소프트에서 개발했다. 이 프레임워크는 결정 트리 알고리즘을 기반으로 하며 순위 학습, 통계적 분류 및 기타 기계 학습 작업에 사용된다. 개발 중점은 성능과 확장성에 있다.