ZenCtrl

간판 기능은 일관된 이미지 생성이다. ZenCtrl은 미세 조정을 전혀 하지 않고 같은 피사체를 새 이미지들 사이에서 안정적으로 붙잡는다. 건네는 건 데이터셋이 아니라 이미지 한 장이라, 다른 일관성 기법이 요구하는 데이터 수집과 학습 시간을 덜어낸다. LoRA 학습이 끝나길 기다려 본 사람일수록 여기서 작업 흐름이 가장 크게 바뀐다.

다시점 이미지 생성은 ZenCtrl이 피사체를 여러 카메라 각도와 시점에서 다시 만드는 기능이다. 제품 판매 페이지와 패션 미리보기가 가장 이득을 본다. 참조 한 장에서 시점 묶음이 한 번에 나오기 때문이다. 웹 앱은 이를 바로 켜 주고, 프로젝트는 모델이 사물에서 가장 잘 작동하고 사람에서는 다소 약하다고 적는다.

텍스트를 넘어 구조 신호로 출력을 이끈다. Canny 엣지, HED와 Scribble 윤곽, 깊이 맵, OpenPose와 DensePose 골격, 그리고 마스크와 카메라 제어다. 이것들을 겹치면 텍스트만 쓸 때보다 훨씬 정밀해진다. 이 층을 쌓는 방식이 ZenCtrl을 순수 텍스트 이미지 생성 도구와 갈라놓는다.

툴킷은 피사체를 주변에서 떼어내고 그 둘레에 새 배경을 짠다. 자유롭게 짜거나 구조 제어 아래에서 짠다. 계절 캠페인 교체와 가상 연출, 분위기 변경을 다시 찍지 않고 해낸다. 통제가 필요한 경우는 배경과 Canny 전용 모델이 맡는다.

ZenCtrl은 손질 도구를 폭넓게 묶는다. 배경 제거, 매팅, 형태 재구성, 세그멘테이션, 제거와 교체를 위한 인페인팅, 아웃페인팅, 재조명, 흐림 제거, 색 보정이다. 같은 모델 계열을 공유해서 여러 편집을 한 번에 이어 붙일 수 있다. 도구 사이를 옮겨 다니며 중간에 피사체의 정체성을 잃을 일이 없다.

오픈소스 모델 가중치는 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에 공개돼, 개발자가 무료로 실행하고 고치고 자기 제품에 넣는다. GPU를 관리하고 싶지 않을 때는 같은 기능을 Fotographer AI 웹 앱과 API 대시보드, Baseten 배포로 쓸 수 있다. 비용과 편의 사이의 저울은 스스로 정한다.