사용자가 Z-Image-Turbo(ZIT)와 Qwen 2512를 비교하며 사용 경험을 공유했어요. ZIT는 빠른 속도지만 프롬프트를 무시하고, Qwen 2512는 느리지만 프롬프트를 잘 반영하는 편이에요. 두 모델 모두 latent upscale과 SD Upscale을 활용하면 AI 생성 이미지와 실제 사진을 구분하기 어려울 정도로 디테일한 결과물을 얻을 수 있어요.
ZIT는 LoRA 적용 시 다른 사용자의 결과물을 참고하는 반면, Qwen 2512는 LoRA에 대한 이해도가 부족해 보인다는 의견이에요. 사용자는 다양한 이미지를 Qwen3.5 VL 모델로 테스트하며 AI 생성 이미지와 실제 사진의 구분이 어려울 정도의 디테일이 가능하다는 것을 확인했어요.
사용자는 질문에 답변하되, 워크플로우(WF) 요청에는 Civitai 링크를 공유할 예정이라고 밝혔어요.