stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
이프 온리 (영화)

| 이프 온리 If Only |
| --- | --- |
감독: 길 영거
각본: 크리스티나 웰시
제작: 질 길버트 제니퍼 러브 휴잇 길 영거 로버트 F. 뉴마이어 제프리 실버
출연: 제니퍼 러브 휴잇 폴 니컬스 루시 대븐포트 톰 윌킨슨 다이애나 하드캐슬
촬영: 자일스 넛전스
편집: 윌리엄 M. 앤더슨 포리그 매킨리
음악: 에이드리언 존스턴
배급사: 소니 픽처스 홈 엔터테인먼트
개봉일:  2004년 1월 23일 (2004-01-23)(새러소타 영화제)  2005년 9월 23일 (2005-09-23)(스페인)  2004년 10월 29일 (2004-10-29)(대한민국)  2006년 1월 15일 (2006-01-15)(미국(ABC 패밀리)) 
시간: 92분
국가:  미국  영국
언어: 영어
제작비: 300만 달러
흥행수익: 53만 2,673 달러
《이프 온리》(영어: If Only)는 길 영거 감독이 연출한 미국, 영국의 로맨틱 판타지 드라마 영화이다. 주연 배우 제니퍼 러브 휴잇이 직접 제작에 참여하여 화제를 모았던 작품이기도 하다.
한국에서는 2004년 10월 29일 첫 개봉을 했고, 2009년 1월 20일, 2017년 11월 29일에 재개봉했다. 2005년 9월 24일, 2007년 9월 2일, 2009년 2월 13일, 2012년 2월 10일에 텔레비전에서 방영되기도 했다.
줄거리

눈앞에서 사랑하는 연인을 잃은 남자는 다음 날 아침 자신의 옆에서 자고 있는 연인을 보고 소스라치게 놀란다. 기쁨도 잠시, 정해진 운명은 바꿀 수 없단 것을 깨달은 그는 더 늦기 전에 자신의 진정한 사랑을 운명의 하루를 통해 전하려 한다.
출연

제니퍼 러브 휴잇 - 서맨사 앤드루스 역
폴 니컬스 - 이언 윈덤 역
톰 윌킨슨 - 택시 기사 역
루시 대븐포트 - 로티 역
다이애나 하드캐슬 - 클레어 역
사운드트랙

Love will show you everything - 제니퍼 러브 휴잇
Take my heart back - 제니퍼 러브 휴잇
시청 등급

대한민국: 15세이상관람가
명대사

진정 사랑했다면 인생을 산 거잖아, 5분을 더 살든 50년을 더 살든. 오늘 네가 아니었다면 난 영영 사랑을 몰랐을 거야. 사랑하는 법을 알려주서 고마워. 또 사랑받는 법도.. - 택시에 오르기 직전, 이언
택시 타기 직전에 내가 사랑하는 법을 알려줬댔어. 나는 그저 내 마음이 가는 대로 사랑했을 뿐인데.. - 사고 후 병원에서, 서맨사
우리말 녹음

KBS 성우진 (2005년 9월 24일)
구자형 - 이언(폴 니컬스)
이선 - 서맨사(제니퍼 러브 휴잇)
임수아 - 클레어(다이애나 하드캐슬)
이용순 - 로티(루시 대븐포트)
온영삼 - 택시 기사(톰 윌킨슨)
성창수 - 호텔 직원(케빈 무어)
이주원 - 마이크(스튜어트 라이트)
유동균 - 팀(리처드 세이디)
김우정 - 나이절(대니 배빙턴)
송정희 - 올리버(앨 와일드) / 선생님
같이 보기

세렌디피티 (2001)
지금, 만나러 갑니다 (2004)
홍장원

|  홍장원 |
| --- | --- |
 제20대 국가정보원 제1차장
임기 : 2023년 11월 26일~2024년 12월 6일
전임 : 권춘택
후임 : 오호룡
대통령 : 윤석열
총리 : 한덕수

신상정보
군사 경력
소속군 : 대한민국 국군
근무 : 제707특수임무대대
최종계급 : 육군 소령 예비역
홍장원(1964년~)은 대한민국의 정무직공무원으로, 2023년부터 2024년까지 국가정보원 제1차장으로 재직하였다.
경력

육군사관학교 43기 졸업생으로, 군 복무 시절에는 제707특수임무대대에서 중대장으로 근무하며 대테러 작전 전문가로 활동했다. 예비역 육군 소령으로 전역했다.
국가안전기획부에 입부한 이후로 정보기관에 근무했으며, 주로 해외 첩보 수집과 공작 부서에서 근무했다. 이후 국가정보원장 비서실장, 국가정보원장 대북특보를 맡았다.
2023년 11월 국가정보원장과 1차장, 2차장이 전부 경질되고 난 후 국가정보원 1차장으로 임명되었다.
2024년 계엄령

2024년 대한민국 비상계엄 사태 때 당시 윤석열 대통령이 자신에게 국군방첩사령부를 도와 "이번 기회에 잡아들여 싹 정리"하라고 명령했으며, 윤 대통령과의 전화 뒤 여인형 방첩사령관에게 전화를 걸어 지시 사항을 전달하자 여 사령관은 이재명, 조국, 한동훈 등의 정치인 명단을 불러주며 위치 추적을 요청했다고 증언했다.
제주소방서

| --- | --- |
 제주소방서 이도119안전센터
기본정보
설치년도 : 1965년
주소 : 제주특별자치도 제주시 중앙로 342
지휘체계
국가 :  대한민국
상급기관 : 제주특별자치도 소방안전본부
관할구역 : 제주특별자치도 제주시 시내동 권역
관할센터 : 이도·삼도·오라·연동·노형·항만·화북·구조대
함께 읽기
웹사이트 : 제주소방서 - 공식 웹사이트
지도
ko
제주소방서(濟州消防署, Jeju Fire station)는 제주특별자치도 제주시의 시내동 권역을 관할하는 제주특별자치도 소방안전본부 산하의 소방서이다.
소방서장은 소방정으로 보한다.
연혁

1965년 1월 3일: 제주소방서 개서
1980년 8월 8일: 서귀포소방서 분리
2003년 6월 30일: 제주서부소방서 분리
2008년 9월 1일: 제주동부소방서 분리
조직

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|  소방행정과 소방행정팀  예산장비팀 |  예방안전과 예방기획팀  안전지도팀 |  방호구조과 대응지도팀 |
관할센터 및 관할구역

제주소방서는 7개의 119안전센터와 1개의 구조대를 산하에 두고 있다.
| 명칭 | 사진 | 주소 | 관할구역 | 지역대 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 이도119안전센터 |  | 중앙로 342 | 이도 1·2동, 아라동 |  |
| 삼도119안전센터 |  | 탑동로 101 | 삼도 2동, 용담 1·2동 |  |
| 오라119안전센터 |  | 서광로2길 24 | 오라동, 삼도 1동 |  |
| 연동119안전센터 |  | 문송길 14 | 연동 |  |
| 노형119안전센터 |  | 광평동로 2 | 노형동, 이호동, 외도동, 도두동 |  |
| 항만119안전센터 |  | 임항로 146 | 일도 1·2동, 건입동, 추자면 | 추자119지역대 |
| 화북119안전센터 |  | 동화로1길 3 | 화북동, 삼양동, 봉개동 |  |
| 제주소방서 119구조대 |  | 중앙로 342 | 제주특별자치도 제주시 일부 |  |
같이 보기

대한민국 소방청
대한민국의 소방
소방관 계급
Fallen Angels (밥 딜런의 음반)

| Fallen Angels> 밥 딜런의 정규 음반 |
| --- | --- |
발매일: 2016년 5월 20일
장르: 전통 팝 음악
길이: 37분 50초 
레이블: 컬럼비아 레코드
《Fallen Angels》는 2016년 5월 20일에 발매된 밥 딜런의 음반이다. 컬럼비아 레코드에 의해 발매되었다.
곡 목록

| # | 제목 | 작사·작곡 | 재생 시간 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1. | Young at Heart | Johnny Richards, Carolyn Leigh | 3:00 |
| 2. | Maybe Youâll Be There | Rube Bloom, Sammy Gallop | 2:56 |
| 3. | Polka Dots and Moonbeams | Jimmy Van Heusen, Johnny Burke | 3:20 |
| 4. | All the Way | Jimmy Van Heusen, Sammy Cahn | 4:00 |
| 5. | Skylark | Hoagy Carmichael, Johnny Mercer | 2:56 |
| 6. | Nevertheless | Harry Ruby, Bert Kalmar | 3:27 |
| 7. | All or Nothing at All | Arthur Altman, Jack Lawrence | 3:04 |
| 8. | On a Little Street in Singapore | Peter DeRose, Billy Hill | 2:15 |
| 9. | It Had to Be You | Isham Jones, Gus Kahn | 3:40 |
| 10. | Melancholy Mood | Walter Schumann, Vick R. Knight Sr. | 2:53 |
| 11. | That Old Black Magic | Harold Arlen, Johnny Mercer | 3:04 |
| 12. | Come Rain or Come Shine | Arlen, Mercer | 2:36 |
평가

| 전문가 평가> 총 점수.출처 | 전문가 평가> 총 점수.점수 |
| --- | --- |
AnyDecentMusic?: 7.0/10
메타크리틱: 77/100
평가 점수
출처: 점수
AllMusic: 
The A.V. Club: B+
Entertainment Weekly: B+
FLOOD Magazine: 5/10
The Independent: 
NOW: 
Paste: 8.5/10
Pitchfork Media: 6.4/10
PopMatters: 
The Telegraph:
진영 (1991년)

| 진영  |
| --- | --- |

기본 정보
본명: 정진영
출생: 1991년 11월 18일(1991-11-18)(33세) 대한민국 충청북도 충주시
성별: 남성
거주지: 대한민국 서울특별시
직업: 가수, 작사가, 작곡가, 프로듀서, 배우
장르: 발라드
활동 시기: 2011년 ~ 현재
학력: 청주대학교 연극영화학과
가족: 외할아버지 이병환(작사가) 부모님 누나
소속사: 매니지먼트 런
관련 활동: B1A4
웹사이트: 진영 - X 진영 - 인스타그램
진영(본명: 정진영, 1991년 11월 18일~)은 대한민국의 보이 그룹 《B1A4》의 리더, 보컬 리스트로 활동하였다. 현재는 배우로 활동중이다.
학력

남산초등학교 (졸업)
충주미덕중학교 (졸업)
중산외국어고등학교 중국어학과 (졸업)
청주대학교 연극영화학과
생애 > 데뷔 전

1991년 11월 18일, 충청북도 충주시에서 1남 1녀 중 막내로 태어났다. 외할아버지는 1986년 주현미의 4집 수록곡 〈탄금대 사연〉을 작사한 이병환 선생이다. 충주미덕중학교를 졸업하고 중산외국어고등학교에 입학하였다. 학창 시절(2002년)에, 연예인의 꿈을 키우며 홀로 주말마다 서울로 올라와 오디션을 보았다고 한다. 이때 보게 된 오디션에서 《왕의 남자》 공길의 연기를 하기도 하였다. 또 드라마 《최강 울엄마》와 《위기탈출 넘버원》 및 광고의 단역 출연, 퀴즈쇼 참가, 아침방송 《생방송 세상의 아침》 코너 독특한 10분 극장 출연 등 여러 가지로 활동하였다.
고등학교 3학년에 이르는 해, WM 엔터테인먼트에 캐스팅 제의를 받고 오디션을 통해 바로에 이어 B1A4에 두 번째로 합류하게 된다. 2011년 4월 23일, MBC 《쇼! 음악중심》에서 B1A4 데뷔 앨범 Let's Fly의 타이틀곡 "O.K"로 정식 데뷔 무대를 열었다.
생애 > 데뷔 후

이 부분의 본문은 B1A4입니다.
2012년 8월 31일, B1A4가 메인 OST를 불렀던 MBC 금요드라마 《천 번째 남자》에 구미진 (배우 강예원)의 첫사랑 '민규'의 대학생 시절 역으로 특별출연하였다.
2013년 4월부터 7월까지 방영된 tvN 금요드라마 《우와한 녀》의 '공민규' 역에 캐스팅되었다. 돈만 밝히는 양아치 역의 학생인 진영의 상대배우는 민규의 지도선생 '유난희' 역의 양진성이었다. 시한부인 난희를 애절하게 사랑한 순정파 '공민규' 역을 무난히 소화해 시청자들로부터 호평을 이끌어냈다.
2014년 1월, 2013년에 촬영한 영화 《수상한 그녀》가 개봉되었다. 맡은 배역은 주인공 '오두리'의 손자 '반지하' 역이다. 2015년 1월, Mnet 뮤직드라마 칠전팔기 구해라의 서브 남자주인공 '강세찬/레이킴' 역에 캐스팅되었다.
2015년 5월 13일부터 7월 2일까지 MBC 수목 미니시리즈 《맨도롱 또똣》에 출연하였다. 이번 드라마는 진영에게 첫 지상파 드라마 고정이다. 배역 이름은 '정풍산'으로, '백건우' (배우 유연석)가 운영하는 레스토랑 '맨도롱 또똣'에서 일하는 20대 중반의 직원이다. 관찰력과 표현력이 뛰어나 모든 일들을 세밀히 관찰하여 타인에게 자극적으로 각색해 설명해주는 인물이다.
2018년 6월 WM 엔터테인먼트와의 전속계약이 만료되었으며, 이후 링크에잇 엔터테인먼트와 계약하여 개인 스튜디오인 J.GROUND를 세웠다. WM 엔터테인먼트에서는 B1A4를 3인조로 재편할지, 진영을 B1A4 활동에 동참시킬지는 정해지지 않았다고 밝혔다.
2018년 11월 16일 WM엔터테인먼트에서 B1A4 3인 체제로 유지한다고 공식 발표했다. 그러나 진영은 B1A4 탈퇴한다고 하지 않았고 기회가 되면 다시 5인 체제로 활동할 수 있기 때문에 아직 B1A4 소속이다.
현재는 매니지먼트 런 소속이다.
출연 작품 > 드라마

| 연도 | 방송사 | 제목 | 배역 | 출연 횟수 | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2012 | MBC | 천 번째 남자 | 민규 대학생 시절 | 1회 | 특별출연 |
| 2013 | tvN | 우와한 녀 | 공민규 | 12회 | 첫 연기고정 |
| 2015 | Mnet | 칠전팔기 구해라 | 강세찬/레이킴 | 12회 | 1-2회 강세찬,   3-12회 레이킴 |
| 2015 | MBC | 맨도롱 또똣 | 정풍산 | 16회 | 첫 지상파 연기작 |
| 2015 | 네이버 TV | 연애탐정 셜록K | 금강산(탐정의 조수) | 10회 | 첫 웹드라마 연기작 |
| 2016 | KBS2 | 구르미 그린 달빛 | 김윤성 |  | kbs 연기대상 신인상 수상 |
| 2017 | KBS2 | KBS 드라마 스페셜 - 우리가 계절이라면 | 오동경 |  | 단막극 |
| 2019 | 네이버 TV | 웹드라마 풍경 | 다니엘/이건우 |  | 웹드라마 |
| 2019 | 넷플릭스 | 첫사랑은 처음이라서 | 서도현 |  | 넷플릭스오리지널 |
| 2021 | KBS2 | 경찰수업 | 강선호 |  |  |
| 2023 | KBS2 | 어쩌다 마주친, 그대 | 해준과 윤영의 아들 |  | 특별출연 |
| 2023 | 넷플릭스 | 스위트 홈 2 | 박찬영 |  | 넷플릭스오리지널 |
| 2024 | 넷플릭스 | 스위트홈 시즌 3 | 박찬영 |  | 넷플릭스오리지널 |
| 2024 | KBS2 | 수상한 그녀 | 대니얼 한 |  |  |
출연 작품 > 영화

| 연도 | 제목 | 배역 | 감독 | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2014년 | 수상한 그녀 | 반지하 | 황동혁 |  |
| 2016년 | 벅스 어택 - 바퀴 편 |  | 황동혁 | 옴니버스 웹 무비 |
| 2019년 | 내안의 그놈 | 김동현 | 강효진 |  |
| 2022년 | 씽2게더 | 조니 역 | 가스 제닝스 |  |
| 2025년 | 그 시절, 우리가 좋아했던 소녀 | 진우 역 | 조영명 |  |
출연 작품 > 예능 프로그램

2011년 SBS MTV 《매치업》 ... 고정 출연
2014년 KBS2 《밀리언셀러》 - 주현미의 〈동행〉 작곡 (2위)
2015년 Mnet 《PRODUCE 101》 ... 프로듀스로 출연
2016년 Mnet 《음악의 신 2》 ... 게스트 출연
2016년 MBC 《미스터리 음악쇼 복면가왕》 - (날 울리지마 겁쟁이사자) ... 게스트 출연
2016년 MBC 《은밀하게 위대하게》 ... 게스트 출연
2016년 SBS 《꽃놀이패》 ... 게스트 출연
2017년 KBS2 《슈퍼맨이 돌아왔다》 (특별출연)
음반

B1A4로 발매한 음반에 대해서는B1A4의 음반 목록  문서를 참고하십시오.
| 앨범 정보 | 트랙리스트 |
| --- | --- |
칠전팔기 구해라 OST Part 1 발매일   : 2015년 1월 10일  배급사   : CJ E&M:  힘내  당신과 만난 이날   (Feat. 바로 of B1A4)
칠전팔기 구해라 OST Part 5 발매일   : 2015년 2월 7일  배급사   : CJ E&M:  널 만난 이후
칠전팔기 구해라 OST Part 6 발매일   : 2015년 2월 14일  배급사   : CJ E&M:  널 사랑해  작은 기다림
칠전팔기 구해라 OST Part 7 발매일   : 2015년 2월 21일  배급사   : CJ E&M:  진심  I'm In Love
칠전팔기 구해라 OST Part 10 발매일   : 2014년 3월 14일  배급사   : CJ E&M:  길#거짓말  그녀가 웃잖아  Bounce
작곡·작사곡 목록

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 단독 | 단독 (타 멤버   랩메이킹 참여) | 공동 | 불참 | (Inst.) 제외 |
| 앨범 | 연도 | 발매일 | 곡 | 곡 | 작사 | 작곡 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| B1A4 1st Mini Album 《Let's Fly》 | 2011년 | 4월 21일 | 04 | Bling Girl | 단독 | 단독 |
| B1A4 2nd Mini Album 《It B1A4》 | 2011년 | 9월 16일 | 04 | Wonderful Tonight | 단독 | 단독 |
| B1A4 1st Album   《THE B1A4 I IGNITION》 | 2012년 | 3월 14일 | 01 | BABY I'M SORRY | 단독 | 단독 |
| B1A4 1st Album   《THE B1A4 I IGNITION》 | 2012년 | 3월 14일 | 07 | FEELING | 단독 | 단독 |
| B1A4 1st Album   《THE B1A4 I IGNITION》 | 2012년 | 3월 14일 | 10 | WONDERFUL TONIGHT  (UNPLUGGED REMIX) | 단독 | 단독 |
| B1A4 1st Album Repackage   《THE B1A4 I IGNITION SPECIAL EDITION》 | 2012년 | 5월 24일 | 01 | 잘자요 굿나잇 | 단독 | 단독 |
| B1A4 1st Album Repackage   《THE B1A4 I IGNITION SPECIAL EDITION》 | 2012년 | 5월 24일 | 02 | 너 때문에 | 단독 | 단독 |
| B1A4 Japanse 1st Album 《1》 | 2012년 | 10월 24일 | 01 | Beautiful Lie | 공동 | 단독 |
| B1A4 3rd Mini Album 《In The Wind》 | 2012년 | 11월 12일 | 01 | Intro - In The Wind | - | 공동 |
| B1A4 3rd Mini Album 《In The Wind》 | 2012년 | 11월 12일 | 02 | 걸어 본다 | 단독 | 단독 |
| B1A4 3rd Mini Album 《In The Wind》 | 2012년 | 11월 12일 | 05 | 뭐 할래요 | 단독 | 단독 |
| B1A4 4th Mini Album 《이게 무슨 일이야》 | 2013년 | 5월 6일 | 02 | 이게 무슨 일이야 | 단독 | 단독 |
| B1A4 4th Mini Album 《이게 무슨 일이야》 | 2013년 | 5월 6일 | 04 | Good Love | 단독 | 단독 |
| B1A4 2nd Album 《Who Am I》 | 2014년 | 1월 13일 | 01 | Intro - Prologue | - | 공동 |
| B1A4 2nd Album 《Who Am I》 | 2014년 | 1월 13일 | 02 | Lonely (없구나) | 단독 | 단독 |
| B1A4 2nd Album 《Who Am I》 | 2014년 | 1월 13일 | 03 | 사랑 그땐 (Feat. 하림) | 단독 | 단독 |
| B1A4 2nd Album 《Who Am I》 | 2014년 | 1월 13일 | 05 | Baby | 단독 | 단독 |
| B1A4 2nd Album 《Who Am I》 | 2014년 | 1월 13일 | 08 | 예뻐 | 단독 | 단독 |
| B1A4 2nd Album 《Who Am I》 | 2014년 | 1월 13일 | 09 | Who Am I | 공동 | 공동 |
| 《수상한 그녀 OST》 | 2014년 | 1월 28일 | 04 | 한번 더 | 공동 | 불참 |
| B1A4 Japanese 2nd Album 《2》 | 2014년 | 3월 19일 | 04 | Hey!! | 공동 | 단독 |
| 《밀리언셀러》 | 2014년 | 4월 3일 | 02 | 동행 | 불참 | 공동 |
| B1A4 5th Mini Album 《SOLO DAY》 | 2014년 | 7월 14일 | 01 | SOLO DAY | 단독 | 단독 |
| B1A4 5th Mini Album 《SOLO DAY》 | 2014년 | 7월 14일 | 02 | 내가 뭐가 돼 | 단독 | 단독 |
| B1A4 5th Mini Album 《SOLO DAY》 | 2014년 | 7월 14일 | 03 | 잘 돼가 | 공동 | 공동 |
| B1A4 5th Mini Album 《SOLO DAY》 | 2014년 | 7월 14일 | 04 | 물 한잔 | 단독 | 단독 |
| B1A4 5th Mini Album 《SOLO DAY》 | 2014년 | 7월 14일 | 06 | YOU (Feat. 선미) | 단독 | 단독 |
| B1A4 Japanese 4th Single 《SOLO DAY》 | 2014년 | 9월 10일 | 04 | Tell Me Why | 공동 | 단독 |
| B1A4 Japanese 5th Single 《白いキセキ》 | 2015년 | 1월 21일 | 01 | 白いキセキ | 공동 | 단독 |
| B1A4 6th Mini Album 《Sweet Girl》 | 2015년 | 8월 10일 | 01 | Sweet Girl | 단독 | 공동 |
| B1A4 6th Mini Album 《Sweet Girl》 | 2015년 | 8월 10일 | 02 | You Are a Girl I Am a Boy | 단독 | 단독 |
| B1A4 6th Mini Album 《Sweet Girl》 | 2015년 | 8월 10일 | 03 | 10년 후 | 단독 | 단독 |
| B1A4 6th Mini Album 《Sweet Girl》 | 2015년 | 8월 10일 | 04 | Wait | 단독 | 공동 |
| 《그대는》 | 2018년 | 11월 18일 | 1 | 그대는 | 단독 | 단독 |
3번째 정규 앨범 Good timing
intro.
title:거짓말이야 | 단독 || 작사는 바로와 함께 진행
팬송 함께
수상 및 후보

| 연도 | 시상식 | 부문 | 작품 | 결과 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2014 | 제50회 백상예술대상 | 영화부문 남자 인기상 | 수상한 그녀 | 후보 |
| 2016 | KBS 연기대상 | 네티즌상 | 구르미 그린 달빛 | 후보 |
| 2016 | KBS 연기대상 | 남자 신인상 | 구르미 그린 달빛 | 수상 |
| 2017 | 제53회 백상예술대상 | TV부문 남자 인기상 | 구르미 그린 달빛 | 후보 |
| 2017 | 제53회 백상예술대상 | TV부문 남자 신인연기상 | 구르미 그린 달빛 | 후보 |
| 2017 | 제10회 코리아 드라마 어워즈 | 남자 신인상 | 구르미 그린 달빛 | 후보 |
| 2019 | 제19회 디렉터스 컷 어워즈 | 올해의 새로운 남자배우상 | 내안의 그놈 | 후보 |
| 2021 | KBS 연기대상 | 남자 인기상 | 경찰수업 | 수상 |
| 2021 | KBS 연기대상 | 베스트 커플상  (with 차태현)  | 경찰수업 | 수상 |
멜론 땡큐콘서트 중인 진영
스테이블 디퓨전

| --- | --- |
"a photograph of an astronaut riding a horse"라는 프롬프트에 기반하여 스테이블 디퓨전으로 만든 이미지.
원저자: Runway, CompVis, Stability AI
개발자: Stability AI
발표일: 2022년 8월 22일

안정화 버전: SD 3.5 (model)    / 2024년 10월 22일
 
저장소: github.com/Stability-AI/stablediffusion
프로그래밍 언어: 파이썬
운영 체제: CUDA 커널을 지원하는 모든 운영 체제
종류: 텍스트 대 이미지 모델
라이선스: Creative ML OpenRAIL-M
웹사이트: stability.ai/stable-image 
스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 2022년에 출시된 딥 러닝, 텍스트-이미지 모델이다. 텍스트 설명에 따라 상세한 이미지를 생성하는 데 주로 사용되지만 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 생성과 같은 다른 작업에도 적용할 수 있다. 스타트업 스태빌리티 AI(Stability AI)가 여러 학술 연구원 및 비영리 단체와 공동으로 개발했다.
스테이블 디퓨전은 심층 생성 신경망의 일종인 잠재 확산 모델이다. 코드 및 모델 가중치가 공개되었으며 최소 8GB VRAM이 있는 일반 GPU가 장착된 대부분의 소비자 하드웨어에서 실행할 수 있다. 이는 클라우드 서비스를 통해서만 액세스할 수 있었던 DALL-E 및 Midjourney와 같은 이전의 독점 텍스트-이미지 모델에서 출발했다.
개발

스테이블 디퓨전의 개발은 스타트업 회사인 스태빌리티 AI(Stability AI)에서 자금을 지원하고 형성했다. 이 모델의 기술 라이선스는 뮌헨의 루트비히 막시밀리안 대학교의 CompVis 그룹에서 출시되었다. 개발은 런웨이(Runway)의 패트릭 에세르(Patrick Esser)와 CompVis의 로빈 롬바흐(Robin Rombach)가 주도했으며, 이들은 이전에 스테이블 디퓨전에서 사용된 잠재 확산 모델 아키텍처를 발명한 연구자 중 하나였다. 스태빌리티 AI는 또한 EleutherAI와 LAION(스테이블 디퓨전이 훈련된 데이터 세트를 수집한 독일 비영리 단체)을 프로젝트의 후원자로 인정했다.
2022년 10월 스태빌리티 AI는 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners)와 코트 매니지먼트(Coatue Management)가 주도한 라운드에서 1억 100만 달러를 모금했다.
기술 > 아키텍처

스테이블 디퓨전은 LMU 뮌헨의 CompVis 그룹에서 개발한 LDM(잠재 확산 모델)이라는 일종의 확산 모델(DM)을 사용한다. 2015년에 도입된 확산 모델은 훈련 이미지에서 가우스 잡음의 연속 적용을 제거하는 목적으로 훈련된다. 이는 일련의 노이즈 제거 자동 인코더로 생각할 수 있다. 스테이블 디퓨전은 VAE(Variational Autoencoder), U-Net 및 선택적 텍스트 인코더의 세 부분으로 구성된다. VAE 인코더는 이미지를 픽셀 공간에서 더 작은 차원의 잠재 공간으로 압축하여 이미지의 보다 근본적인 의미를 포착한다. 가우스 노이즈는 순방향 확산 중에 압축된 잠재 표현에 반복적으로 적용된다. ResNet 백본으로 구성된 U-Net 블록은 순방향 확산의 출력을 역방향으로 제거하여 잠재 표현을 얻는다. 마지막으로 VAE 디코더는 표현을 다시 픽셀 공간으로 변환하여 최종 이미지를 생성한다.
잡음 제거 단계는 텍스트 문자열, 이미지 또는 다른 형식에 따라 유연하게 조절될 수 있다. 인코딩된 조건 데이터는 교차 주의 메커니즘을 통해 노이즈 제거 U-Net에 노출된다. 텍스트 조건을 지정하기 위해 사전 훈련된 고정 CLIP ViT-L/14 텍스트 인코더를 사용하여 텍스트 프롬프트를 임베딩 공간으로 변환한다. 연구원들은 LDM의 장점으로 훈련 및 생성을 위한 계산 효율성 향상을 지적한다.
U-Net에 8억 6천만 개의 매개변수가 있고 텍스트 인코더에 1억 2천 3백만 개의 매개변수가 있는 스테이블 디퓨전은 2022년 기준으로 상대적으로 가벼운 것으로 간주되며 다른 확산 모델과 달리 소비자 GPU에서 실행될 수 있다.
23년 7월 26일 stability ai 에서 공식적인 업그레이드 버전 SDXL 을 출시했다. SDXL 이전 SD1.5 가 학습 파라미터가 약 1억개인 반면에 SDXL 은 6.6억개로 6배를 넘는 파라미터로 학습한 모델이다. 기본적인 해상도는 1024 x 1024 를 지원하며 이미지의 디테일과 정확도를 높이기위한 Refiner 모델과 vae도 따로 제공한다.
SDXL은 SD 1.5 와 비교해서 뛰어난 성능을 보여주고, 실제로 세계적으로 많이 사용하는 것은 사실이지만, 속도가 SD 1.5 쓰던 사람들에게는 느리게 느껴질정도다. SDXL 터보도 출시되었으나 여러모로 불안정하다는 평도 있는편, 사용할 모델이나 로라도 아직 적은것이 현실이다.
기술 > 훈련 데이터

스테이블 디퓨전은 웹에서 스크랩한 커먼 크롤(Common Crawl) 데이터에서 파생된 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트인 LAION-5B에서 가져온 이미지와 캡션 쌍에 대해 교육되었다. 여기서 50억 개의 이미지-텍스트 쌍은 언어를 기준으로 분류되고 해상도에 따라 별도의 데이터 세트로 필터링되었다. 워터마크를 포함할 것으로 예측된 가능성 및 예측된 "미적" 점수(예: 주관적인 시각적 품질). 이 데이터 세트는 Stability AI로부터 자금을 지원받는 독일 비영리 단체인 LAION에 의해 생성되었다. 스테이블 디퓨전 모델은 LAION-5B의 세 가지 하위 집합인 laion2B-en, laion-high-solution 및 laion-aesthetics v2 5+에서 훈련되었다. 모델 교육 데이터에 대한 제3자 분석에 따르면 사용된 원본 데이터 세트에서 가져온 1,200만 개의 이미지 중 작은 하위 집합 중에서 이미지 샘플 크기의 약 47%가 100개의 서로 다른 도메인에서 나온 것으로 나타났으며 핀터레스트가 8.5%를 차지했다. WordPress, Blogspot, Flickr, DeviantArt 및 위키미디어 공용과 같은 웹사이트가 그 뒤를 따르다. 바이에리셔 룬드펑크(Bayerischer Rundfunk)의 조사에 따르면 허깅 페이스에서 호스팅되는 LAION의 데이터 세트에는 대량의 개인 정보 및 민감한 데이터가 포함되어 있는 것으로 나타났다.
기술 > 훈련 절차

모델은 처음에 laion2B-en 및 laion-high-solution 하위 집합에서 훈련되었으며, 마지막 몇 라운드의 훈련은 LAION-Aesthetics v2 5+에서 수행되었다. 인간은 자신이 자신을 얼마나 좋아하는지 평가하라고 하면 평균적으로 10점 만점에 5점 이상을 줄 것이다. LAION-Aesthetics v2 5+ 하위 집합은 저해상도 이미지와 LAION-5B-WatermarkDetection에서 80% 이상의 확률로 워터마크가 있는 것으로 식별된 이미지도 제외했다. 최종 훈련 라운드에서는 분류자 없는 확산 지침을 개선하기 위해 텍스트 조건 조정의 10%를 추가로 줄였다.
이 모델은 아마존 웹 서비스에서 256개의 Nvidia A100 GPU를 사용하여 총 150,000 GPU 시간 동안 $600,000의 비용으로 훈련되었다.
기술 > 제한사항

안정 확산에는 특정 시나리오에서 성능 저하 및 부정확성 문제가 있다. 모델의 초기 릴리스는 512×512 해상도 이미지로 구성된 데이터 세트에서 훈련되었다. 즉, 사용자 사양이 "예상" 512×512 해상도에서 벗어날 때 생성된 이미지의 품질이 눈에 띄게 저하된다. 나중에 스테이블 디퓨전 모델의 버전 2.0 업데이트에서는 768×768 해상도의 이미지를 기본적으로 생성하는 기능이 도입되었다. 또 다른 과제는 LAION 데이터베이스의 팔다리 데이터 품질이 좋지 않아 인간 팔다리를 생성하는 것이다. 데이터베이스에 대표적인 특징이 부족하여 모델이 사람의 팔다리와 얼굴을 이해하도록 충분히 훈련되지 않았으며 모델이 이러한 유형의 이미지를 생성하도록 유도하면 모델이 혼란스러울 수 있다. 2023년 7월에 출시된 스테이블 디퓨전 XL(SDXL) 버전 1.0은 기본 1024x1024 해상도를 도입하고 팔다리 및 텍스트 생성을 개선했다.
개별 개발자의 접근성도 문제가 될 수 있다. 애니메이션 캐릭터 생성("waifu diffusion")과 같이 데이터 세트에 포함되지 않은 새로운 사용 사례에 맞게 모델을 사용자 정의하려면 새로운 데이터와 추가 교육이 필요하다. 추가 재교육을 통해 생성된 스테이블 디퓨전의 미세 조정된 적응은 의료 영상부터 알고리즘으로 생성된 음악에 이르기까지 다양한 사용 사례에 사용되었다. 그러나 이러한 미세 조정 프로세스는 새 데이터의 품질에 민감한다. 저해상도 이미지 또는 원본 데이터와 다른 해상도는 새로운 작업을 학습하는 데 실패할 뿐만 아니라 모델의 전반적인 성능을 저하시킬 수 있다. 모델이 고품질 이미지에 대해 추가로 훈련을 받더라도 개인이 가전제품에서 모델을 실행하는 것은 어렵다. 예를 들어, waifu-diffusion을 위한 훈련 프로세스에는 최소 30GB의 VRAM이 필요하다. 이는 약 12GB에 불과한 엔비디아의 지포스 30 시리즈와 같은 소비자 GPU에서 제공되는 일반적인 리소스를 초과한다.
스테이블 디퓨전의 제작자는 모델이 주로 영어 설명이 포함된 이미지에 대해 훈련되었기 때문에 알고리즘 편향의 가능성을 인정한다. 결과적으로 생성된 이미지는 사회적 편견을 강화하고 서구적 관점에서 나온 것이다. 제작자는 모델에 다른 커뮤니티 및 문화의 데이터가 부족하다는 점을 지적했다. 이 모델은 다른 언어로 작성된 프롬프트에 비해 영어로 작성된 프롬프트에 대해 더 정확한 결과를 제공하며, 서양 또는 백인 문화가 기본 표현인 경우가 많다.
기술 > 최종 사용자 미세 조정

모델의 초기 훈련의 한계를 해결하기 위해 최종 사용자는 보다 구체적인 사용 사례에 맞게 생성 출력을 미세 조정하기 위한 추가 훈련을 구현하도록 선택할 수 있다. 이 프로세스는 개인화라고도 한다. 사용자가 접근할 수 있는 미세 조정을 스테이블 디퓨전 모델 체크포인트에 적용할 수 있는 세 가지 방법이 있다.
"임베딩"은 사용자가 제공한 이미지 모음에서 학습할 수 있으며 생성 프롬프트 내에서 임베딩 이름이 사용될 때마다 모델이 시각적으로 유사한 이미지를 생성할 수 있다. 임베딩은 엔비디아의 지원을 받아 2022년 텔브아비브 대학교의 연구원이 개발한 "텍스트 반전" 개념을 기반으로 한다. 여기서 모델의 텍스트 인코더에서 사용되는 특정 토큰에 대한 벡터 표현은 새로운 의사 단어에 연결된다. 임베딩을 사용하면 원본 모델 내의 편향을 줄이거나 시각적 스타일을 모방할 수 있다.
"하이퍼네트워크"는 더 큰 신경망 내의 다양한 지점에 적용되는 작은 사전 훈련된 신경망으로, 원래 텍스트 생성 변환기 모델을 위해 NovelAI 개발자 쿠루무즈(Kurumuz)가 2021년에 만든 기술을 나타낸다. 하이퍼네트웍스(Hypernetworks)는 결과를 특정 방향으로 조정하여 스테이블 디퓨전 기반 모델이 원본 모델에서 아티스트를 인식하지 못하더라도 특정 아티스트의 아트 스타일을 모방할 수 있도록 한다. 머리카락이나 눈과 같은 중요한 주요 영역을 찾아 이미지를 처리한 다음 이 영역을 2차 잠재 공간에 패치한다.
드림부스(DreamBooth)는 2022년 구글 리서치(Google Research)와 보스턴 대학교의 연구원들이 개발한 딥 러닝 생성 모델로, 모델을 미세 조정하여 주제를 묘사하는 이미지 세트를 통한 학습 후 특정 주제를 묘사하는 정확하고 개인화된 출력을 생성할 수 있다.
기능

스테이블 디퓨전 모델은 출력에 포함되거나 생략될 요소를 설명하는 텍스트 프롬프트를 사용하여 처음부터 새로운 이미지를 생성하는 기능을 지원한다. 확산-노이즈 제거 메커니즘을 통해 텍스트 프롬프트("안내 이미지 합성" 프로세스)에 설명된 새로운 요소를 통합하기 위해 모델에서 기존 이미지를 다시 그릴 수 있다. 또한 이 모델을 사용하면 다양한 오픈 소스 구현이 존재하는 이러한 기능을 지원하는 적절한 사용자 인터페이스와 함께 사용할 때 인페인팅 및 아웃페인팅을 통해 기존 이미지를 부분적으로 변경하는 프롬프트를 사용할 수 있다.
스테이블 디퓨전은 10GB 이상의 VRAM으로 실행하는 것이 좋지만 VRAM이 적은 사용자는 기본 float32 대신 float16 정밀도로 가중치를 로드하여 더 낮은 VRAM 사용량으로 모델 성능을 절충할 수 있다.
기능 > 텍스트를 이미지로 변환

"txt2img"로 알려진 스테이블 디퓨전 내의 텍스트-이미지 샘플링 스크립트는 샘플링 유형, 출력 이미지 크기 및 시드 값을 포함하는 다양한 옵션 매개변수 외에도 텍스트 프롬프트를 사용한다. 스크립트는 프롬프트에 대한 모델의 해석을 기반으로 이미지 파일을 출력한다. 생성된 이미지에는 눈에 보이지 않는 디지털 워터마크가 태그되어 사용자가 스테이블 디퓨전에 의해 생성된 이미지를 식별할 수 있다. 단, 이미지 크기를 조정하거나 회전하면 이 워터마크의 효과가 사라진다.
각 txt2img 생성에는 출력 이미지에 영향을 미치는 특정 시드 값이 포함된다. 사용자는 생성된 다양한 출력을 탐색하기 위해 시드를 무작위로 선택하거나 동일한 시드를 사용하여 이전에 생성된 이미지와 동일한 이미지 출력을 얻을 수 있다. 사용자는 샘플러의 추론 단계 수를 조정할 수도 있다. 값이 높을수록 시간이 오래 걸리며, 값이 작을수록 시각적 결함이 발생할 수 있다. 또 다른 구성 가능한 옵션인 분류자 없는 안내 척도 값을 사용하면 사용자는 출력 이미지가 프롬프트에 얼마나 밀접하게 부합하는지 조정할 수 있다. 보다 실험적인 사용 사례에서는 더 낮은 스케일 값을 선택할 수 있는 반면, 보다 구체적인 출력을 목표로 하는 사용 사례에서는 더 높은 값을 사용할 수 있다.
추가 text2img 기능은 사용자가 텍스트 프롬프트의 특정 부분에 부여된 가중치를 수정할 수 있도록 하는 스테이블 디퓨전의 프런트 엔드 구현을 통해 제공된다. 강조 표시를 사용하면 사용자는 키워드를 대괄호로 묶어 키워드에 강조를 추가하거나 줄일 수 있다. 프롬프트 부분에 가중치를 조정하는 또 다른 방법은 "부정 프롬프트"이다. 부정적인 프롬프트는 스태빌리티 AI의 자체 드림스튜디오 클라우드 서비스를 포함한 일부 프런트 엔드 구현에 포함된 기능으로, 사용자가 이미지 생성 중에 모델이 피해야 하는 프롬프트를 지정할 수 있다. 지정된 프롬프트는 사용자가 제공한 긍정적인 프롬프트 또는 모델이 원래 훈련된 방식으로 인해 이미지 출력 내에 존재할 수 있는 바람직하지 않은 이미지 특징일 수 있으며, 인간 손이 일반적인 예이다.
기능 > 이미지 수정

스테이블 디퓨전에는 텍스트 프롬프트, 기존 이미지 경로, 0.0에서 1.0 사이의 강도 값을 사용하는 또 다른 샘플링 스크립트인 "img2img"도 포함되어 있다. 스크립트는 텍스트 프롬프트 내에 제공된 요소도 포함하는 원본 이미지를 기반으로 새 이미지를 출력한다. 강도 값은 출력 이미지에 추가된 노이즈의 양을 나타낸다. 강도 값이 높을수록 이미지 내에서 더 많은 변형이 생성되지만 제공된 프롬프트와 의미상 일치하지 않는 이미지가 생성될 수 있다.
원본 이미지에 노이즈를 추가하는 img2img 기능은 이미지 데이터의 시각적 특징을 변경하고 익명화하는 데이터 익명화 및 데이터 증대에 잠재적으로 유용하다. 동일한 프로세스가 이미지 해상도를 높이고 잠재적으로 이미지에 더 많은 세부 정보를 추가하는 이미지 업스케일링에도 유용할 수 있다. 또한 이미지 압축을 위한 도구로 스테이블 디퓨전이 실험되었다. JPEG 및 WebP와 비교하여 스테이블 디퓨전에서 이미지 압축에 사용되는 최근 방법은 작은 텍스트와 얼굴을 보존하는 데 한계가 있다.
img2img를 통한 이미지 수정에 대한 추가 사용 사례는 스테이블 디퓨전 모델의 수많은 프런트 엔드 구현을 통해 제공된다. 인페인팅에는 사용자가 제공한 레이어 마스크로 묘사된 기존 이미지의 일부를 선택적으로 수정하는 작업이 포함되며, 이는 제공된 프롬프트에 따라 새로 생성된 콘텐츠로 마스크된 공간을 채운다. 인페인팅(Inpainting) 사용 사례를 위해 특별히 미세 조정된 전용 모델은 스테이블 디퓨전 2.0 출시와 함께 Stability AI에 의해 생성되었다. 반대로, 아웃페인팅은 이미지를 원래 크기 이상으로 확장하여 제공된 프롬프트에 따라 생성된 콘텐츠로 이전의 빈 공간을 채운다.
"length2img"라는 깊이 기반 모델이 2022년 11월 24일 스테이블 디퓨전 2.0 출시와 함께 도입되었다. 이 모델은 제공된 입력 이미지의 깊이를 추론하고 텍스트 프롬프트와 깊이 정보를 기반으로 새로운 출력 이미지를 생성한다. 이를 통해 생성된 출력에서 원본 입력 이미지의 일관성과 깊이가 유지될 수 있다.
기능 > 컨트롤넷

컨트롤넷(ControlNet)은 추가 조건을 통합하여 확산 모델을 관리하도록 설계된 신경망 아키텍처이다. 이는 신경망 블록의 가중치를 "잠긴" 복사본과 "훈련 가능한" 복사본으로 복제한다. "학습 가능한" 복사본은 원하는 조건을 학습하는 반면 "잠긴" 복사본은 원래 모델을 유지한다. 이 접근 방식은 이미지 쌍의 작은 데이터 세트를 사용한 교육이 생산 준비 확산 모델의 무결성을 손상시키지 않도록 보장한다. "제로 컨볼루션"은 가중치와 편향이 모두 0으로 초기화된 1×1 컨볼루션이다. 훈련 전에 모든 제로 컨볼루션은 제로 출력을 생성하여 컨트롤넷으로 인한 왜곡을 방지한다. 어떤 레이어도 처음부터 훈련되지 않는다. 원래 모델을 안전하게 유지하면서 프로세스는 여전히 미세 조정 중이다. 이 방법을 사용하면 소규모 또는 개인용 장치에서도 교육이 가능하다.
출시

| 버전 번호 | 출시일 | 참고 | 각주 |
| --- | --- | --- | --- |
1.0: 
| 1.4 | 2022년 8월 |  |  |
| 1.5 | 2022년 10월 |  |  |
| 2.0 | 2022년 11월 |  |  |
| 2.1 | 2022년 12월 |  |  |
| XL 1.0 | 2023년 7월 |  |  |
라이선스

DALL-E와 같은 모델과 달리 스테이블 디퓨전은 모델(사전 훈련된 가중치)과 함께 소스 코드를 사용할 수 있도록 한다. 모델(M)에 RAIL(Responsible AI License)의 일종인 Creative ML OpenRAIL-M 라이선스를 적용한다. 이 라이선스는 범죄, 명예훼손, 희롱, 신상 털기, "미성년자 착취", 의학적 조언 제공, 법적 의무 자동 생성, 법적 증거 생성, "... . 사회적 행동 또는 ... 개인 또는 성격 특성 ... [또는] 법적으로 보호되는 특성 또는 범주"에 속한다. 사용자는 생성된 출력 이미지에 대한 권리를 보유하며 상업적으로 자유롭게 사용할 수 있다.
같이 보기

인공지능 예술
DALL-E
허깅 페이스
구글 브레인
WayV CONCERT "ON THE Way"

《WayV CONCERT "ON THE Way"》은 중국의 음악 그룹 WayV의 첫 번째 콘서트 투어이다.
개요

2024년 6월 17일, NCT 일본 공식 홈페이지를 통해 WayV의 첫번째 아시아 투어의 일환으로 개최될 일본 투어의 일정을 앞서 공개하였으며 뒤이어 18일에는 NCT 공식 SNS를 통해 국내, 일본 외 아시아 지역 내의 투어 상세 일정이 공개되었다,
FINAL IN SEOUL

2024년 12월 11일, 공식 SNS와 Weverse를 통해 투어의 대미를 장식하는 2일 간의 국내 투어 일정을 공지하였고 5일 뒤인 16일에 팬클럽 선행 예매가 17일에는 일반 예매가 인터파크를 통해 진행되었다. 기존의 구성에 6번째 미니앨범 〈Frequency〉의 수록곡들을 추가한 구성으로 WayV는 6개월간에 걸친 총 20회의 아시아 투어를 통해 약 16만여명의 누적 관객을 기록하였다.
투어 일정

| 일정 | 도시 | 국가 | 장소 | 관객 동원 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2024년 8월 17일 | 나고야시 |  일본 | 포트 멧세 나고야 제1전시관 | 통산 26,000명 |
| 2024년 8월 18일 | 나고야시 |  일본 | 포트 멧세 나고야 제1전시관 | 통산 26,000명 |
| 2024년 8월 21일 | 북경 |  중국 | 내셔널 인도어 스타디움 | 8,000명 |
| 2024년 8월 24일 | 광주 |  중국 | 광저우 체육관 | 8,000명 |
| 2024년 8월 28일 | 무한 |  중국 | 우한 국제 박람센터 B5관 | 10,000명 |
| 2024년 8월 31일 | 상해 |  중국 | 메르세데스 벤츠 아레나 | 13,000명 |
| 2024년 9월 2일 | 성도 |  중국 | 동안강 체육공원 체육관 | 7,000명 |
| 2024년 9월 7일 | 남경 |  중국 | 난징 유스 올림픽 체육 공원 | 10,000명 |
| 2024년 9월 22일 | 고베시 |  일본 | 고베 월드 기념 홀 | 통산 10,000명 |
| 2024년 9월 23일 | 고베시 |  일본 | 고베 월드 기념 홀 | 통산 10,000명 |
| 2024년 9월 28일 | 동경 |  일본 | 국립 요요기 경기장 제1체육관 | 통산 24,000명 |
| 2024년 9월 29일 | 동경 |  일본 | 국립 요요기 경기장 제1체육관 | 통산 24,000명 |
| 2024년 10월 5일 | 자카르타 |  인도네시아 | 이스토라 세나얀 | 3,000명 |
| 2024년 11월 2일 | 방콕 |  태국 | 임팩트 아레나 무앙 통 타니 | 통산 30,000명 |
| 2024년 11월 3일 | 방콕 |  태국 | 임팩트 아레나 무앙 통 타니 | 통산 30,000명 |
| 2024년 11월 9일 | 타이베이 |  대만 | 신베이 박람회장 | 3,000명 |
| 2025년 1월 4일 |  홍콩 |  홍콩 | 아시아 월드 엑스포 홀 10 | 5,000명 |
| 2025년 2월 15일 |  마카오 |  마카오 | 스튜디오 시티 이벤트 센터 | 6,000명 |
| 2025년 2월 22일 | 서울 |  대한민국 | 블루스퀘어 마스터카드 홀 | 통산 3,000명 |
| 2025년 2월 23일 | 서울 |  대한민국 | 블루스퀘어 마스터카드 홀 | 통산 3,000명 |