Krea 2 Identity Edit LoRA로 인물을 유지한 채 이미지 편집하기

이미지 생성 모델로 인물 사진을 편집할 때 가장 자주 무너지는 것은 얼굴이다. 배경을 바꾸거나 옷 색을 바꾸는 순간 그 사람이 미묘하게 다른 사람이 되어 버린다. Krea 2가 공개된 뒤 커뮤니티에서 이 문제를 정면으로 다룬 LoRA가 나왔다. conradlocke가 공개한 krea2-identity-edit는 Krea 2 Raw(12.9B single-stream MMDiT)를 파인튠한 비공식 LoRA로, 자연어 지시만으로 편집하되 요청하지 않은 부분은 그대로 보존하는 것을 목표로 한다.

어떤 문제를 푸는가

이 LoRA의 핵심은 지시 기반(instruction-based) 편집과 identity 보존의 결합이다. "이 사람이 야시장에 있는 사진을 만들어 줘"라고 지시하면 얼굴과 옷차림을 점과 흉터 수준까지 유지하면서 새 장면의 조명에 맞게 인물을 다시 그린다. 카메라 앵글과 포즈도 함께 바뀐다.

지원하는 편집 유형은 네 갈래다. 인물을 새 장면으로 옮기는 재배치, 색상 변경·객체 추가/제거/교체·의상 변경 같은 국소 편집, 참조 이미지로 대상을 바꾸는 교체, 그리고 구도를 보존한 전체 스타일 변환이다. 장면과 인물을 별도 참조로 넣는 다중 입력도 지원하는데, 이때 입력 순서는 장면이 먼저로 고정된다.

실행에 필요한 구성 요소

베이스 모델은 Krea 2 Raw이고, LoRA 파일은 세 가지 크기로 제공된다. 전체 rank 버전 외에 r128(0.91GB), r64(0.46GB) 저용량 버전이 있어 VRAM 여유에 따라 고를 수 있다. 권장 버전은 v1.1이다. v1 대비 얼굴 유사도와 이미지 충실도가 개선되고 편집 지역성이 강해졌으며, 두 인물이 함께 있을 때의 identity 분리가 나아졌다.

주의할 점은 표준 ComfyUI 노드만으로는 동작하지 않는다는 것이다. 이 LoRA는 in-context VAE 토큰과 Qwen3-VL 기반 이미지 인코딩을 함께 쓰는 이중 컨디셔닝으로 학습되어, 전용 노드팩인 ComfyUI-Krea2Edit를 설치해야 한다. 기본 워크플로우 두 개가 노드팩에 포함되어 있다.

작업 유형별 권장 설정

모델 카드가 제시하는 설정은 작업 유형에 따라 갈린다.

작업	베이스	스텝	CFG
대부분의 편집	Turbo	8–12	1.0
객체 제거·삭제	Raw	20	3.0

공통 권장값은 LoRA 강도 1.0, grounding_px 384–768(기본 768)이다. 출력 종횡비는 소스 이미지와 맞추고, 생성 해상도는 2MP 이하로 유지한다. 고해상도에서는 서로 다른 인물의 특징이 섞이는 identity 혼합이 발생할 수 있다.

알려진 한계

모델 카드가 스스로 밝히는 한계가 명확하다. 얼굴의 기하학적 특징, 예컨대 코 모양이나 눈 사이 간격은 전형적인 비율로 회귀하는 경향이 있다. 점이나 흉터 같은 텍스처는 잘 보존하지만 골격은 평균으로 끌려간다는 뜻이다. 두 인물을 함께 넣으면 얼굴이 서로 섞이며 드리프트할 수 있고, 객체 제거는 신뢰성이 낮아 항상 Raw에 CFG 3.0을 쓰라고 권한다. 의상 교체는 결과를 예측하기 어렵고, 국소 편집에서 의도하지 않은 색상 변화가 생기기도 한다.

라이선스와 사용 시 주의점

라이선스는 Krea 2 Community License를 따른다. 연 매출 100만 달러 미만이면 상업적 사용이 가능하고, 이 모델을 서비스로 배포하려면 합리적인 콘텐츠 조정을 구현해야 하며, 규제가 있는 지역에서는 AI 생성물 공시 의무가 적용된다. Krea.ai의 공식 지원이나 보증이 없는 커뮤니티 파인튠이라는 점도 기억해야 한다.

기술적 한계와 별개로, 실존 인물의 사진을 본인 동의 없이 재배치하거나 편집하는 데 쓸 수 있는 도구라는 점은 분명한 위험이다. 라이선스가 콘텐츠 조정을 요구하는 이유도 여기에 있다. 자신의 사진이나 동의를 받은 이미지로 실험 범위를 한정하는 것이 안전하다.