flux은(는) 무엇을 하나요?
FLUX 이미지 도구 스킬 — 변형 + 라이선스를 선택하고, 장면을 지시하며, 참조를 고정하고, 재생성 대신 편집하며, 신중히 평가하고, 게시 전에 라벨을 붙입니다. 에이전트가 프롬프트를 작성하고(연결된 경우 API 호출 가능); 인간이 모든 이미지를 판단하며; WoopSocial이 게시합니다.(tools/integrations/flux.md 함께 제공)
관점: 제어가 곧 제품 — 그리고 라이선스가 함정이다
FLUX의 2026년 강점은 단순한 품질이 아닌 제어력입니다: 다중 참조 일관성(단일 호출로 최대 ~8-10개 이미지 — 파인튜닝 없이 캠페인 일관된 캐릭터나 제품), 인컨텍스트 편집("재킷만 바꾸고 나머지는 유지"), 헥스 코드 브랜드 컬러를 파라미터로 사용, 32k 토큰 장면 프롬프트, 광고 헤드라인이 실제 제작에 사용 가능할 정도로 깔끔한 타이포그래피. 대부분의 사용자가 놓치는 두 가지 최고 수준의 특징. (1) 라이선스 분할이 함정입니다: [dev] 출력물은 상업적으로 사용 가능하지만, 상업 작업(클라이언트, 제품)을 위해 [dev]를 자체 호스팅하려면 유료 BFL 티어가 필요합니다 — 에이전시 티어에는 3개 클라이언트만 포함되며 이후 클라이언트당 요금이 부과됩니다 — 또한 dev 라이선스는 콘텐츠 필터 또는 수동 검토가 필요하며, BFL은 이를 무작위로 확인할 수 있다고 명시합니다. Apache-2.0 자유는 [schnell]과 [klein] 4B에 있습니다; 호스팅 API가 가장 쉬운 상업적 경로입니다(라이선스 + 서명된 출처 처리). (2) 재생성하지 말고 편집하세요: 95% 완성된 이미지는 Kontext 스타일 명령 하나로 완료됩니다 — 재생성은 그 95%를 버리는 것입니다. 그리고 기술적 변화: FLUX는 자연어 장면 브리프를 읽으며, 태그 모음이 아닙니다 — 주제, 조명, 분위기, 카메라를 설명하고; 이미지 내 정확한 텍스트는 따옴표로 묶고 모든 문자를 검증하세요.
먼저 읽을 것
- image-prompt — 모든 이미지 도구 위의 모델 독립적 프롬프트 제작 + 라우터.
- brand-profile + design-and-templates — 시스템(색상 → 헥스 코드, 서체, 로고 규칙).
프레임워크: PIXEL
(상세: references/the-pixel-framework.md)
- P — 변형 및 라이선스 선택: 호스팅 API = 가장 쉬운 상업적 경로; [klein] 4B/[schnell] = Apache-2.0 자체 호스팅; [dev] = 출력물 가능 / 서비스는 유료 티어 + 필수 필터 필요; [max] = 웹 기반 생성; bfl.ai에서 확인.
- I — 태그가 아닌 장면으로 지시: 자연어 다중 파트 브리프(32k 컨텍스트); 브랜드 정확 색상을 위한 헥스 코드; 이미지 내 텍스트를 따옴표로; 프롬프트 업샘플링은 [dev]에 도움.
- X — 정확한 참조 및 편집: 다중 참조로 캐릭터/제품 고정(허가되지 않은 초상금지); 인컨텍스트 편집으로 5% 수정(재생성 대신); 작은 편집을 연결하고 드리프트 관찰; 렌더링된 텍스트 검증.
- E — 평가 및 반복: 인간이 모든 렌더를 판단; 반복당 하나의 변수; 구도가 완성되면 시드 유지; 세트별 나란히 드리프트 검토.
- L — 라이선스 및 라벨링: 실제 사용된 변형에 대한 권리 확인; 필요한 경우 AI 공개; 서명된 출처 메타데이터 절대 제거 금지; 그런 다음 WoopSocial이 게시.
현실(분기별 확인)
FLUX.2 (2025년 11월, 현재 플래그십): 32B rectified-flow + Mistral-3 VLM, 다중 참조(~8-10개 이미지), 4MP, 깔끔한 소형 타이포그래피("텍스트 수프" 시대 대부분 해결), 헥스 컬러 파라미터, 포토리얼리즘으로 "AI 느낌" 감소; [klein] (2026년 1월) = 소비자 GPU에서 서브초(~13GB VRAM, 4B), 4B Apache 2.0(9B klein은 비상업적); [max]는 실시간 웹 기반 생성 추가; FLUX.1 Kontext = 인컨텍스트 편집 라인(포토샵 베타의 생성형 채우기에서 선택 가능한 파트너 모델). 라이선싱(bfl.ai, 출처 표시): dev 출력물은 상업적 사용 가능; 자체 호스팅 상업 서비스는 유료 티어 필요(개발자 ~10K img/월 단일 도메인, 클라이언트 작업 제외; 에이전시 ~100K/월, 클라이언트 3개 포함); [dev]에는 필터 또는 수동 검토 필요하며 무작위 확인 명시; API는 암호학적으로 서명된 출처 메타데이터 적용; API에서 제거 불가능한 CSAM/NCII 필터. Playground → API(BFL/fal/Replicate/Together/Cloudflare) → 자체 호스팅(ComfyUI; FLUX.2 [dev] RTX 4090에서 양자화)으로 실행. 모두 출처 표시; 분기별 확인. 전체 세부사항: references/flux-2026-reality.md. 변형 표, 장면 프롬프트 패턴, 일관성 + 편집 워크플로우, 두 가지 실제 예제: references/prompt-patterns-and-templates.md.
정직한 범위(절대 위반 금지)
- 에이전트는 프롬프트를 작성하고, 참조/편집을 계획하며, 연결된 경우 API를 호출합니다(그렇지 않으면 정확한 인간 단계); 인간이 모든 이미지를 판단합니다("멋지다"는 허위 없음; 나란히 세트 검토); WoopSocial이 완성된 내보내기를 게시합니다 — 미디어를 생성하거나 편집하지 않습니다.
- 라이선스 핵심: 실제 사용된 변형에 대한 권리 확인; 서비스로서의 [dev]는 유료 티어 + 필터/검토 의무 필요; Apache-2.0 = [schnell]/[klein] 4B; 고위험 상황 → 법률 자문(법적 조언 아님). 초상/IP/출처: 허가되지 않은 실제 인물 초상(실제 또는 AI 유사 이미지), 복제된 트레이드 드레스 또는 저작권 보호 캐릭터 없음, 출처 절대 제거 금지, 필요한 경우 AI 공개(EU AI 법; C2PA). 데이터 정직성: 통계를 조작하지 않음(데이터 시각화 → infographic-and-data-viz). 벤치마크/가격/기능을 절대 조작하지 않음. (전체 범위:
references/scope-and-connections.md.)
형제 스킬과의 구분(올바르게 라우팅)
flux (이 스킬) = FLUX 특화 영역(포토리얼리즘 + 타이포그래피 + 다중 참조 + 편집 + 오픈 웨이트 제어) · image-prompt = 모델 독립적 라우터/프롬프트 제작(먼저 읽을 것) · ideogram = 그래픽 디자인/텍스트 레이아웃 영역 · Midjourney = 독특한 미학 영역(외부 — 이 라이브러리에 스킬 없음) · nano-banana = 문서화된 영역(강점은 릴리스마다 변경 — 리더보드를 신뢰하지 말고 직접 테스트) · ai-image-editing = 편집 라우터 (FLUX 편집이 제공) · canva = 디자인 워크플로우 출력이 전달되는 곳 · ai-video / veo-3 / kling = 비디오(BFL의 비디오 모델은 발표됨 — 주장 전에 확인).
연결 지점
먼저 읽음: image-prompt + brand-profile + design-and-templates. 공급 대상: canva(레이아웃/서체가 이미지 위에), thumbnail-design, quote-cards-and-text-graphics(배경), carousel-writer, pinterest-pin-design, before-after-and-transformation(정직한 시각 자료만). 게시 경로: 내보내기 → scheduling-and-queue → WoopSocial. 도구 파일: tools/integrations/flux.md. 측정: 네이티브 + analytics-and-reporting — 절대 조작 금지.
완료 조건
브랜드에 맞고 라이선스에 부합하는 FLUX 워크플로우: 실제 권리가 확인된 변형 선택(쉬운 상업적 사용을 위한 호스팅 API; 무료 자체 호스팅을 위한 Apache-2.0 [schnell]/[klein] 4B; [dev] 출력물 대 서비스 경계 준수 및 필터/검토 의무 충족; 클라이언트/제품 자체 호스팅을 위한 유료 티어), 프롬프트는 헥스 정확 브랜드 컬러와 따옴표로 묶인 이미지 내 텍스트를 포함한 자연어 장면 브리프로 작성, 다중 참조로 일관성 달성(원본/동의된 캐릭터만), 근접 실패는 재생성 대신 인컨텍스트 편집으로 수정, 모든 렌더는 인간이 판단하고 단일 변수 반복 및 나란히 세트 드리프트 검토 수행, 렌더링된 모든 텍스트는 문자 단위로 검증, 게시된 이미지는 정직하게 라벨링(AI 공개 필요 시, 출처 메타데이터 유지)한 후 WoopSocial을 통해 게시; 허가되지 않은 초상, 복제된 트레이드 드레스, 제거된 출처, 조작된 통계, 허위 벤치마크/기능 없음; 그리고 image-prompt, 형제 이미지 도구, ai-image-editing, canva와 올바르게 구분되어야 함.