사용자 glusphere가 Boogu, Flux Klein, Qwen-Image-Edit 모델을 비교 분석했어요. 세 모델은 각각 멀티 레퍼런스 합성, 복합 지시 편집, 멀티 앵글 뷰 신서시스 테스트를 거쳤어요. Boogu는 기존 시스템을 대체할 만큼 뛰어난 성능을 보여줬으며, 환경 및 인물 일관성을 유지했어요.
멀티 레퍼런스 합성 테스트에서 Klein은 화면에 문을 잘못 생성했고, Boogu는 인물을 정확한 위치에 배치했어요. 복합 지시 편집 테스트에서 Boogu는 장면 맥락을 더 잘 파악했고, Qwen은 배경을 잃어버렸어요.
멀티 앵글 뷰 신서시스 테스트에서 Boogu는 별도의 LoRA나 plate 없이 단일 이미지에서 뷰 신서시스를 수행했고, 기존 방식보다 더 나은 결과를 보여줬어요. 사용자들은 Boogu를 새로운 오픈 소스 편집 모델로 평가하며, 사용 경험을 공유하고 있어요.