Black Forest Labs, Hugging Face 등 연구 커뮤니티에 이미지 생성 모델의 색상 공간 활용 방안을 제안했어요. 기존 sRGB 방식의 비효율성을 개선하기 위해 Oklab을 내부 색상 표현으로 사용하는 연구를 촉구했어요.
Oklab은 인간의 시각과 더 일치하는 색상 공간으로, Euclidean 거리와 지각된 색상 차이가 유사해요. 이를 활용하면 모델 학습 과정의 불필요한 곡률을 줄이고, 더 빠르고 안정적인 색상 제어가 가능해요.
연구 제안에는 경사 기반 최적화, 잠재 공간 분리, 색상 조건화 경로 등 다양한 방법론이 포함돼 있으며, 색상 안정성 및 팔레트 준수를 위한 커뮤니티 실험 및 벤치마킹을 장려해요.