Redrob Image

English

Redrob Image는 Redrob의 오픈웨이트 확산 모델이고, 이장훈 (Janghoon Lee)가 만들었습니다.

Redrob의 비전은 AI를 민주화하는 것 같은데요. 이 모델은 Apache License 2.0 아래에서 무료로 쓰고, 상업적으로도 쓸 수 있습니다.

왜 이 모델인가

베이스보다 현실적인 쪽으로 맞췄습니다. 피부, 빛, 질감이 낫고, 플라스틱한 AI 피부 티가 덜합니다.
사진, 포트레이트, 분위기 이미지에서 강합니다.
Turbo 스타일 샘플링이라 DiT 기준 약 8스텝입니다.
Diffusers로 그냥 Python에서 돌리거나, ComfyUI에서는 머지된 UNET 하나로 씁니다.
Apache-2.0: 사용, 상업 이용, 재배포 가능합니다.

한계

읽히는 텍스트는 약합니다. 한글, 데바나가리, 비라틴 스크립트 대부분도 포함됩니다. 텍스트가 중요한 화면은 다른 경로로 빼는 게 맞다고 봅니다. 그래픽, 인쇄, 타이포 중심 작업도 사진/포트레이트보다 약합니다.

Turbo 샘플링은 classifier-free guidance 없이 돕니다 (guidance_scale=0 / ComfyUI cfg 1). 그래서 네거티브 프롬프트는 무시됩니다. 피하고 싶은 건 포지티브 쪽에 넣으세요.

빠른 시작 (Diffusers / Python)

엔터프라이즈·프로덕션 기본입니다. Hugging Face 업로드에 transformer/가 들어가 있으면, 그 Diffusers transformer를 로드하고 텍스트 인코더 / VAE는 베이스 파이프라인에서 가져옵니다.

pip install -U torch transformers accelerate safetensors
pip install -U diffusers

import torch
from diffusers import ZImagePipeline, ZImageTransformer2DModel

transformer = ZImageTransformer2DModel.from_pretrained(
    "redrob-labs/redrob-image",
    subfolder="transformer",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)

pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
    "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
    transformer=transformer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")

prompt = "A documentary portrait in natural window light, shallow depth of field"
image = pipe(
    prompt=prompt,
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=9,  # DiT forward 8회
    guidance_scale=0.0,     # Turbo에서 필수
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("redrob-image.png")

작은 GPU면 pipe.enable_model_cpu_offload()를 쓰면 됩니다.

빠른 시작 (ComfyUI)

파일	위치	출처
`redrob-image.safetensors`	`models/diffusion_models/`	이 저장소
`qwen_3_4b_fp8_mixed.safetensors`	`models/text_encoders/`	Comfy-Org/z_image_turbo
`ae.safetensors`	`models/vae/`	같은 Comfy-Org 팩

UNETLoader -> redrob-image.safetensors
CLIPLoader -> qwen_3_4b_fp8_mixed.safetensors (type: lumina2)
VAELoader -> ae.safetensors
샘플러: 8 steps, cfg 1, res_multistep / sgm_uniform

최소 그래프는 workflows/redrob-image-api.json입니다. 네거티브 컨디셔닝은 ConditioningZeroOut으로 비웁니다. 네거티브 텍스트가 이미지를 바꿀 거라고 기대하지 마세요.

파일

경로	역할
`redrob-image.safetensors`	ComfyUI 머지 UNET (LFS, ~12 GiB)
`transformer/`	Diffusers 레이아웃 (HF 업로드 시 생성)
`workflows/redrob-image-api.json`	최소 ComfyUI API 그래프
`README.md` / `README.ko.md`	모델 카드 (영어 / 한국어)
`LICENSE`	Apache License 2.0
`NOTICE`	출처 표기

transformer/는 git에 없습니다. Hugging Face 업로드 때 scripts/push_hf.sh가 Comfy UNET을 Diffusers 포맷으로 변환하거나, 미리 만든 TRANSFORMER_DIR을 복사합니다.

로컬에서 Comfy UNET을 직접 변환하려면:

python scripts/comfy_to_diffusers_zimage.py \
  --input redrob-image.safetensors \
  --output-dir transformer/

라이선스

저작 / 출처

제작: 이장훈 (Janghoon Lee) (@savagemanage)
저장소: redrob-labs/redrob-image
베이스: Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo - Apache License 2.0