한 줄 답
인물과 제품 사진, 대량 시안은 Z-Image Turbo. 일러스트와 고해상도 상세컷은 Krea 2.
특히 한국인 얼굴이 필요하면 Z-Image가 기본값부터 유리하다.
같은 프롬프트를 두 모델에 시드 3개씩 넣어 직접 확인한 결과다.
두 모델 다 RTX 5070 Ti 16GB에서 돌아간다. 그래서 “뭐가 더 좋냐”보다 “언제 뭘 꺼내 쓰냐”가 실전에서 훨씬 중요한 질문d이라고 생각한다. 프롬프트를 어떻게 쓰느냐는 이미지 프롬프트 8단계 세부 설정법에서 다뤘고, 이 글은 그 실험 데이터를 용도별로 다시 배열한 것이다.
테스트 조건: RTX 5070 Ti 16GB, ComfyUI, 1024×1024, 8스텝, 프롬프트 인핸서 OFF, 시드 3개. Krea 2는 혼합정밀도 양자화 체크포인트, Z-Image Turbo는 BF16 원본.
인물 이미지 → Z-Image Turbo
한국 사용자에게는 이게 가장 실질적인 차이다. 직접 돌려보니 A woman 한 마디에 Z-Image는 세 번 다 동아시아계, Krea 2는 세 번 다 유럽계가 나왔다.
즉 Krea 2에서 한국인 얼굴을 원하면 “주제” 칸에 외모를 명시해야 한다. 8칸 중 한 칸의 예산을 인종 지정에 써야 한다는 뜻이다. Z-Image는 그 칸을 표정이나 의상에 쓸 수 있다. 블로그 썸네일 인물, 쇼핑몰 후기 컷, 강의 자료 삽화라면 기본값부터 유리하다.
※ 다만 “동아시아계”와 “한국인”은 다르다. 이번 테스트는 인종 수준까지만 확인했고, 한국인 특유의 얼굴형이나 헤어스타일까지 재현되는지는 검증하지 않았다. 정확히 원하면 결국 명시해야 한다.
제품 사진 → 상황에 따라 갈린다
여기서 중요한 건 화질이 아니라 예측 가능성이다. a mug 두 단어만 넣고 시드 3개를 돌려보니 Z-Image는 세 번 다 나무 테이블 위 단독 머그였는데, Krea 2는 한 번은 대리석 스튜디오컷, 한 번은 마카롱과 원두가 깔린 스톡컷이 나왔다. 제품컷에 부르지도 않은 소품이 끼어드는 건 리스크다. 마켓 썸네일 규격에서는 특히 그렇다.
단, 이건 8칸을 안 채웠을 때 얘기다. 8칸을 다 채운 보틀 테스트에서는 두 모델이 거의 똑같았다. 흰 배경 제품컷은 어느 쪽이든 잘 나온다.
상세페이지용 고해상도가 필요하면 얘기가 달라진다. 공식 문서 기준 Krea 2는 2K 네이티브 출력을 지원한다. Z-Image Turbo는 1024 중심이라 업스케일 단계가 하나 더 붙는다.
예술·비사진 이미지 → Krea 2
여기는 명확하다. Z-Image는 리소그래프도 수채화도 “인쇄물을 찍은 사진”으로 만들었다. 매체를 지정해도 사진으로 되돌아온다.
블로그 삽화, 카드뉴스 일러스트, 포스터, 무드보드처럼 사진이 아닌 게 필요한 순간엔 Krea 2다. 특정 화풍을 고정하고 싶다면 RAW로 LoRA를 학습해 Turbo에 얹는 구조도 쓸 수 있다. 이 조합은 Krea 2 스타일 LoRA 비교 글에서 따로 다뤘다.
한글 문구가 들어가는 이미지 → 둘 다 비추
Z-Image Turbo의 텍스트 렌더링은 공식 문서 기준 중국어와 영어가 강점이지, 한글은 아니다.
Krea 쪽도 한글 렌더링을 내세운 적이 없다.
이번에 한글 렌더링 테스트까지는 돌리지 않아 단정할 수는 없지만, 한글 배너나 썸네일 문구는 이미지 생성 후 편집 툴에서 얹는 쪽을 권한다. 모델 성능 문제라기보다 한글 학습 데이터 자체가 적어서 생기는 일이다.
시안 대량 생산 → Z-Image Turbo
웜 상태에서 6.33초 대 9.84초. 한 장 차이는 3초뿐이지만 시안을 30~50장 뽑는 단계에서는 누적된다.
다만 양자화 조건이 서로 달랐으니 절대치보다 경향으로 보자.
| 이런 이미지를 원한다면 | 추천 | 이유 |
|---|---|---|
| 한국인·동아시아계 인물 | Z-Image | 기본값이 동아시아계 (직접 확인) |
| 서구권 인물 | Krea 2 | 기본값이 유럽계 (직접 확인) |
| 마켓 썸네일 제품컷 | Z-Image | 씬 구성이 일관돼 예측 가능 |
| 상세페이지 고해상도 | Krea 2 | 2K 네이티브 (공식 문서) |
| 일러스트·수채화·포스터 | Krea 2 | 매체 자체를 렌더링 (직접 확인) |
| 한글 문구 삽입 | 후편집 | 양쪽 다 한글 미지원 |
| 시안 대량 생산 | Z-Image | 웜 기준 약 1.55배 (직접 측정) |
| 스타일 고정 (LoRA) | Krea 2 | RAW 학습 → Turbo 적용 (공식 문서) |
상업적으로 쓸 때는 확인이 하나 더 필요하다
라이선스 자체는 명확하다.
Z-Image는 Apache 2.0, Krea 2는 커뮤니티 라이선스로 개인과 50시트 이하 조직은 상업 이용이 무료다.
그런데 실제 판매 상품에 AI 생성 이미지를 쓸 때는 라이선스와 별개로 따져야 할 게 있다.
다음 조건에 따라 답이 달라진다.
- 실제 상품을 촬영한 것처럼 보이게 쓰는지, 연출 이미지 컷으로 쓰는지
- 판매 채널이 자체 AI 이미지 정책을 두고 있는지 (채널마다 다르다)
- 소비자가 실물과 다르게 인식할 소지가 있는 표현과 함께 쓰이는지
- 인물이 들어갈 경우 실존 인물로 오인될 여지가 있는지
사업자마다 상황이 다르니 위 조건도 다르게 적용될 수 있다. 그래서 여기서 “이렇게 하면 된다”고 단정하지 않는게 좋겠다.
판매용으로 쓸 계획이라면 해당 채널의 정책 문서를 먼저 확인하자.
정리하면
둘 중 하나를 고르는 문제가 아니다. 둘 다 받아두고 용도에 따라 꺼내 쓰는 게 맞다.
다만, 모델을 번갈아 돌리면 매번 40초 가까운 로딩을 다시 만들어 내니, 한 모델로 몰아서 뽑고, 그 다음 다른 모델로 갈아타는 걸 추천한다.
그리고 어느 쪽을 쓰든, 결과를 결정하는 건 모델보다 프롬프트의 8칸을 얼마나 채웠느냐다.
이 글의 모든 차이는 칸을 비워뒀을 때 무엇이 튀어나오는지를 본 것이다. 채우는 방법은 8단계 설정법 글에 정리해뒀다 🙌
출처: Krea 공식 문서 및 기술 리포트(krea.ai), Tongyi-MAI Z-Image 저장소 및 Hugging Face 모델 카드. 생성 결과와 측정치는 모두 직접 실행한 결과다.