Flux AI 모델 차이와 Foundry에서 이미지 생성하는 방법

Flux AI를 이미지 만드는 앱 이름으로 알고 들어오면 어떤 서비스를 열어야 할지부터 막힙니다. FLUX는 Black Forest Labs가 개발한 이미지 생성·편집 모델군입니다. 글로 장면을 설명해 새 그림을 만들거나, 원본 사진을 넣고 배경과 표현을 바꾸는 데 씁니다. Microsoft Foundry에서는 모델을 배포한 뒤 이런 작업을 실행하며, 사용할 모델에 따라 사진 입력 개수와 출력 크기가 달라집니다.

Flux AI가 만드는 이미지와 편집하는 이미지

글로 시작할지 사진에서 시작할지

가을 숲에 있는 붉은 여우를 만들려면 대상과 배경을 글로 적으면 됩니다. 여우 사진을 미리 준비할 필요는 없습니다. 반대로 가지고 있는 사진에서 배경만 바꾸려면 참조 이미지와 변경 요청을 함께 넣습니다. 이때 원본은 유지할 대상의 출발점이 되고, 프롬프트는 어디를 어떻게 수정할지 전달하는 역할을 합니다.

같은 “바다 위로 해가 지는 배경”이라는 문장도 입력에 따라 쓰임이 달라집니다. 텍스트만 보내면 그 설명으로 새 장면을 만들고, 인물 사진을 함께 보내면 사진 속 인물을 바탕으로 배경을 바꾸는 작업이 됩니다. 작업을 시작할 때 새로 만들 대상과 남겨 둘 대상을 정해 두면 프롬프트도 덜 헤맵니다.

FLUX라는 이름만 보고 사진 업로드 기능을 찾으면 모델 선택부터 되돌아갈 수 있습니다. Microsoft Foundry에서 제공하는 모델별 입력 조건을 보고 고르는 게 빠릅니다. 배포와 요청 형식은 Foundry의 FLUX 사용 안내에서 이어서 볼 수 있습니다.

생성할 이미지에 맞는 FLUX 모델

FLUX2와 Kontext와 FLUX1점1의 쓰임

텍스트로만 새 이미지를 만들 때는 FLUX1.1 [pro]도 선택지에 들어갑니다. 사진 한 장을 바탕으로 수정 작업을 이어 가려면 Kontext가 맞고, 여러 사진을 함께 참조하려면 FLUX.2 계열을 골라야 합니다. 아래 해상도는 Foundry에서 제공하는 최대 출력 크기입니다.

모델	입력	주된 작업	최대 출력 해상도
FLUX1.1 [pro]	텍스트	설명으로 새 이미지 생성	1.6MP
FLUX.1 Kontext [pro]	텍스트와 참조 이미지 한 장	기존 이미지 편집과 인물 일관성을 활용한 작업	1MP
FLUX.2 [pro]	텍스트와 여러 참조 이미지	새 이미지 생성과 여러 자료를 참조한 편집	4MP
FLUX.2 [flex]	텍스트와 여러 참조 이미지	글자가 많은 구성과 세부 표현 조절	4MP

사진 편집이 목적이라면 이미지 입력 지원 여부부터 보면 됩니다. FLUX1.1 [pro]는 텍스트 입력용이라 원본 사진을 수정하는 작업에는 Kontext나 FLUX.2가 맞습니다. 이름에 붙은 숫자만 따라 고르기보다, 지금 손에 있는 것이 문장인지 사진인지부터 정하는 쪽이 실용적입니다.

FLUX.2 [flex]는 문구가 들어간 구성이나 작은 부분을 세밀하게 조절할 작업에 어울립니다. BFL 제공자 API에서 프롬프트 반영 강도와 추론 단계 수를 조정할 수 있기 때문입니다. 간단한 사진 생성부터 시작한다면 조절 항목을 늘리기보다 대상과 배경이 분명한 입력으로 결과를 보는 게 낫습니다.

Foundry에서 첫 이미지를 생성하는 과정

Azure 구독과 모델 배포 권한 준비하기

Foundry로 실행하려면 유효한 결제 수단이 연결된 Azure 구독이 필요합니다. 무료 이미지 사이트에 로그인해서 체험하는 흐름을 찾았다면 이 부분부터 생각이 달라질 겁니다. Azure의 유료 이용을 전제로 프로젝트와 리소스를 준비하고, 그 안에 사용할 모델을 배포하는 방식입니다. 모델을 선택할 때는 배포 과정에서 제시되는 이용 조건과 비용도 함께 살펴야 합니다.

프로젝트를 열 수 있어도 모델을 배포할 권한은 따로 필요합니다. Foundry 리소스에 필요한 역할 이름은 Cognitive Services Contributor입니다. 회사 계정을 쓴다면 프로젝트 접근만 받은 상태인지, 해당 리소스에서 모델 배포까지 허용된 상태인지 관리자에게 물어보면 됩니다. 로그인과 프로젝트 진입까지 됐는데 배포 단계에서 막힌다면 이 권한부터 살피는 게 순서입니다.

Foundry 포털에서 프로젝트를 준비한 다음 사용할 FLUX 모델을 골라 배포합니다. 배포가 끝나면 플레이그라운드에서 텍스트 프롬프트를 입력해 시험합니다. 처음부터 참조 사진과 여러 조절값을 한꺼번에 넣으면 어느 입력이 결과에 영향을 줬는지 살피기 번거롭습니다. 첫 실행은 글로 만드는 이미지 한 장이면 충분합니다.

여우 사진으로 첫 입력 시험하기

첫 생성에는 FLUX.2 [pro]를 사용하고, 프롬프트는 “가을 숲에 있는 붉은 여우의 사진”으로 시작합니다. 대상은 붉은 여우, 배경은 가을 숲, 표현 방식은 사진으로 잡은 입력입니다. 영어 입력 예시는 A photograph of a red fox in an autumn forest입니다. 길게 적는 것보다 무엇을 그릴지 분명하게 적는 데 집중하면 됩니다.

첫 입력을 시험할 때는 나중에 참조 사진을 쓰는 작업까지 이어 가려고 pro를 골랐습니다. 처음에는 출력 크기를 모델의 최대값에 맞춰야 하는 줄 알고 크기 설정부터 들여다봤는데, 시작 예시가 가로와 세로 모두 1024라서 그 값으로 되돌렸습니다. 프롬프트도 표현을 계속 덧붙이던 것을 지우고 여우와 가을 숲을 설명하는 문장만 남겼습니다. 그 뒤로는 대상과 배경을 정한 입력을 저장해 두고, 다음 요청에서 바꿀 부분만 고쳐 쓰고 있습니다.

원하는 구도를 덧붙일 때도 같은 방식이 편합니다. 예를 들어 여우가 화면 중앙에 있어야 한다면 그 위치를 적고, 배경의 낙엽이 보여야 한다면 주변에 무엇이 놓이는지 이어서 설명합니다. 사진처럼 표현할지 일러스트처럼 표현할지도 문장에 넣습니다. 서로 다른 구도와 표현을 한 문장 안에 잔뜩 섞기보다 한 장에서 필요한 요소를 연결하는 쪽을 권합니다.

플레이그라운드는 문장을 바꿔 가며 결과를 살피는 자리에 적합합니다. 이 단계에서 쓴 프롬프트를 그대로 보관하면 API로 옮겼을 때도 입력 내용을 유지할 수 있습니다. 포털에서 텍스트 생성이 되는 것을 본 뒤 자동화에 필요한 요청 형식을 붙이면, 문장 수정과 연결 설정을 한꺼번에 손대는 수고가 줄어듭니다.

같은 요청을 API로 보내고 파일 확인하기

API 연결에는 리소스 엔드포인트와 인증 정보가 필요합니다. Azure 포털의 리소스에 있는 Keys and Endpoint 항목이나 Foundry의 배포 상세 정보에서 값을 가져옵니다. 인증은 API 키와 Microsoft Entra ID 토큰을 지원하며, 첫 요청은 API 키 방식으로 구성하면 됩니다. 복사한 키는 환경 변수에 넣고 코드에서 읽어 쓰면 키를 바꿀 때도 코드 본문을 고칠 필요가 줄어듭니다.

BFL 제공자 API로 pro를 호출할 때는 리소스 엔드포인트 뒤에 /providers/blackforestlabs/v1/flux-2-pro?api-version=preview를 붙입니다. 요청 방식은 POST이고 본문은 JSON입니다. 헤더의 Content-Type에는 application/json, Authorization에는 Bearer 다음에 공백과 API 키를 넣습니다. Microsoft Entra ID를 쓰는 연결에서는 같은 인증 헤더에 발급받은 토큰을 전달합니다.

본문의 model은 FLUX.2-pro, prompt는 앞에서 시험한 여우 사진 설명으로 지정합니다. 크기는 width와 height를 각각 1024로, 파일 형식은 output_format을 jpeg로 넣습니다. 생성 수를 지정하는 num_images는 1입니다. 이 조합으로 정사각형 JPEG 이미지 한 장을 요청합니다.

1024 × 1024는 약 1MP입니다.

가로와 세로를 곱하면 1,048,576픽셀이므로, 첫 요청은 FLUX.2의 최대 4MP보다 작은 크기로 실행하는 셈입니다. MP는 이미지 전체 픽셀 수를 나타내므로 가로 길이를 정할 때 세로 길이도 함께 봐야 합니다. 정사각형으로 시작하면 크기 입력이 간단하고, 이후 가로형이나 세로형 결과가 필요할 때 두 값을 바꿔 요청할 수 있습니다.

요청 뒤에는 응답 상태를 살피고 반환된 JSON을 엽니다. 생성 이미지의 주소가 들어왔다면 해당 주소를 열거나 내려받아 결과를 봅니다. base64로 인코딩된 이미지 데이터가 들어왔다면 데이터를 디코딩한 뒤 요청한 형식에 맞는 이미지 파일로 저장합니다. 긴 문자열만 보인다고 생성 실패로 판단하면 파일을 꺼내는 단계를 놓치게 됩니다.

파일을 열어 여우와 가을 숲이 표현됐는지 살핀 다음, 필요한 변경을 프롬프트에 반영합니다. 생성 응답을 받는 것과 원하는 이미지를 얻는 것은 각각 살펴야 할 작업입니다. 연결이 끝난 뒤에는 대상의 위치나 배경 묘사를 고치며 결과를 다듬으면 됩니다. 원본 사진의 특정 부분을 바꾸려는 작업으로 넘어가면 요청에 이미지 입력을 추가합니다.

Kontext로 사진의 배경 바꾸기

원본 한 장에 바꿀 부분을 적기

FLUX.1 Kontext [pro]는 텍스트와 참조 이미지 한 장을 받아 생성과 편집을 수행합니다. 인물 사진의 배경을 바꾸려면 원본 파일과 함께 “배경을 바다 위로 해가 지는 풍경으로 변경”이라는 요청을 전달합니다. 유지하려는 인물과 바꾸려는 배경을 문장 안에서 지정하면 변경 의도가 분명해집니다. 원본 없이 바다와 일몰만 설명하면 새 장면을 만드는 요청이 됩니다.

Foundry의 Image API에서 새 이미지를 만드는 경로는 images/generations, 사진을 편집하는 경로는 images/edits입니다. Kontext 편집 요청에는 원본 파일을 이미지 입력으로 포함하고, 프롬프트에 변경 내용을 적습니다. 예를 들어 reference.jpg를 전달하면서 출력 크기를 1024x1024, 생성 수를 1로 지정하면 배경 변경 결과 한 장을 받는 구성입니다.

이미지를 보내는 부분까지 연결한 뒤에는 결과 파일에서 배경과 함께 인물의 얼굴, 옷, 윤곽도 살펴보는 게 좋습니다. Kontext는 연속 편집에서 인물 일관성을 활용하는 작업에 맞지만, 수정할 때마다 모든 세부가 그대로 유지되지는 않습니다. 배경 변경 요청을 한 번 처리한 뒤 다음 수정 내용을 좁혀 가면 어느 부분이 달라졌는지 비교하기 수월합니다.

여러 참조 이미지를 함께 사용하는 작업

입력 사진 수와 결과 이미지 수

여러 제품 사진이나 시각 자료를 함께 참조해야 한다면 FLUX.2 계열을 사용합니다. 이 기능은 Foundry에서 API로 연결해야 하므로, 플레이그라운드 안에서 사진을 여러 장 추가하는 기능을 찾다가 시간을 쓰기 쉽습니다. 텍스트 생성 시험을 마쳤다면 다음 작업은 요청 본문에 각 사진을 넣는 것입니다.

여러 참조 이미지 입력은 Foundry의 API에서 제공됩니다. FLUX.2 [pro]는 최대 8장, FLUX.2 [flex]는 최대 10장을 받으며 플레이그라운드에서는 다중 이미지 입력을 지원하지 않습니다.

사진 파일을 읽어 base64로 인코딩하고, 요청의 input_image, input_image_2 같은 이미지 입력 항목에 각각 넣습니다. 그다음 프롬프트에 여러 사진을 참조해 영화적인 조명을 적용하라는 내용을 적습니다. 예를 들어 어두운 분위기와 빛의 방향을 함께 설명하면 원하는 조명 표현을 전달할 수 있습니다. 파일 경로만 적어 두는 것으로 끝내지 말고 실제 파일 내용을 읽어 요청에 포함해야 합니다.

여러 사진을 넣어도 FLUX.2의 해당 요청에서 나오는 결과는 이미지 한 장입니다. 입력 사진 각각을 수정한 파일 묶음이 필요하다면 작업을 개별 요청으로 나눠 구성해야 합니다. 여러 참조 자료를 한 결과에 반영할 작업인지, 사진마다 별도의 결과가 필요한 작업인지에 따라 API 연결 방식도 달라집니다.

API 연결에서 헷갈리는 이름과 설정

모델 이름과 주소에 들어갈 이름 맞추기

FLUX.2 [pro]를 연결하면서 가장 눈여겨볼 문자열은 FLUX.2-pro와 flux-2-pro입니다. 요청 본문의 모델 식별자에는 앞의 값을, BFL 제공자 API 경로에는 뒤의 값을 넣습니다. 점과 하이픈, 대소문자가 서로 달라서 화면에서 본 이름을 그대로 주소 끝에 붙이면 호출이 어긋납니다. 배포 정보를 옮겨 적을 때는 모델을 지정하는 칸과 요청 주소를 각각 채우는 게 좋습니다.

BFL 제공자 API는 앞에서 살펴본 네 모델을 모두 지원합니다. Foundry의 Image API는 FLUX.1 Kontext [pro]와 FLUX1.1 [pro]에 제공되므로, 기존 이미지 API 코드를 이어 쓸 때는 이 두 모델의 지원 범위를 적용합니다. FLUX.2로 바꾸는 작업에서는 모델 이름과 함께 BFL 제공자 API의 주소와 요청 형식을 옮겨야 합니다.

flex에서 표현을 조절하려면 BFL 제공자 API의 guidance와 steps를 사용합니다. guidance는 프롬프트를 얼마나 강하게 따를지 조절하며 범위는 1.5~10, 기본값은 4.5입니다. steps는 추론 단계 수로 최대값과 기본값이 모두 50입니다. 단계를 높이면 세부 표현에 도움이 될 수 있지만 처리 속도도 느려지므로, 문구나 세부 표현을 다듬을 필요가 있는 요청에서 조절하는 게 낫습니다.

첫 연결에서 응답을 받지 못하면 선택한 모델의 요청 경로부터 리소스 엔드포인트, 인증 헤더 순서로 대조합니다. BFL 제공자 API 주소와 Image API 주소를 섞었는지, API 키나 토큰을 해당 방식에 맞게 전달했는지도 살핍니다. 마지막으로 새 이미지 생성 요청에는 프롬프트를, 기존 사진 편집 요청에는 프롬프트와 원본 이미지가 함께 들어갔는지 확인한 뒤 다시 실행합니다.

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