3DIS-FLUX는 DiT(Diffusion Transformer) 기반의 다중 인스턴스 이미지 생성 방식입니다. 3DIS 프레임워크와 FLUX 모델을 결합하여 깊이 맵 제어 및 주의 마스크 작업을 통해 추가 교육 없이 미세한 렌더링을 달성하며 인스턴스 수준 속성 제어 및 이미지 품질에서 기존 어댑터 솔루션을 능가합니다.

3DIS-FLUX: DiT 렌더링 기반의 효율적인 다중 인스턴스 이미지 생성 방법 심층 분석

핵심 매개변수 및 통계

프로젝트	사양
제품명	3DIS-플럭스
카테고리	AI 이미지 및 디자인
배송 형태	연구 코드(GitHub 오픈 소스)
지원되는 플랫폼	웹(데모 페이지)/로컬(추론 코드)
지원되는 언어	영어(종이/코드)
대상 사용자	컴퓨터 비전 연구자, AI 이미지 생성 개발자
사용자 규모	학술 인용 + GitHub Stars(프로젝트 페이지에 따라 다름)
가격 모델	무료(오픈소스 연구 프로젝트)

3DIS-FLUX는 상용 제품은 아니지만 학술 논문 + 오픈 소스 코드 구현의 조합입니다. 깊이 맵 제어(Depth Control) 및 Attention Mask 연산(Attention Mask)을 통해 3DIS(Multi-Instance Generation Framework)와 FLUX(DiT 아키텍처 텍스트-이미지 생성 모델)를 결합하여 추가 트레이닝 없이 미세한 멀티 인스턴스 이미지 렌더링을 구현하는 방법을 제안합니다(Training-Free). 이 필수적인 포지셔닝을 이해하는 것은 그 가치를 올바르게 평가하기 위한 전제 조건입니다. "사용자"는 최종 소비자가 아닌 과학 연구원 및 AI 엔지니어입니다. "제공물"은 SaaS 제품이 아닌 문서와 코드입니다.

사용자 및 시장 인지도

2025년 1월에 발표된 학술 논문(arXiv:2501.05131)으로 3DIS-FLUX의 시장 인지도는 학술 인용 및 오픈 소스 커뮤니티 지표에 반영됩니다.

학술적 영향: 이 논문은 Zhejiang University의 Dewei Zhou, Ji Xie, Zongxin Yang, Yi Yang 등의 연구자가 제안했습니다. "다중 인스턴스 이미지 생성"의 세분화 방향에서 3DIS-FLUX의 기여는 U-Net 아키텍처(SD1.5/SD2/SDXL 사용)를 기반으로 하는 이전 3DIS 프레임워크를 DiT 아키텍처의 FLUX 모델로 확장하는 데 있습니다. 이 확장 경로 자체는 명확한 학문적 가치를 가지고 있습니다. "3DIS 프레임워크의 Attention Mask 작업이 DiT 아키텍처에서 여전히 유효한지 여부"라는 핵심 가설을 검증합니다.

오픈 소스 커뮤니티 반응: 프로젝트는 추론 코드와 데모 데모를 GitHub에 공개했으며 커뮤니티 토론은 다음 세 가지 방향에 초점을 맞췄습니다. (1) 다른 다중 인스턴스 생성 방법(예: Instance Diffusion, MultiDiffusion)과의 비교; (2) 3DIS-FLUX를 다른 FLUX 변형(FLUX.1-Depth-dev, FLUX.1-fill-dev)과 결합할 수 있는 가능성; (3) 방법을 비디오 생성 또는 3D 생성 가능성으로 확장합니다.

업계 주목: 컴퓨터 비전 컨퍼런스(CVPR/ICCV/ECCV) 제출 동향 중 "DiT 아키텍처에서 제어 가능한 세대"는 2025~2026년에 인기 있는 방향입니다. 이 방향의 초기 작업 중 하나로 3DIS-FLUX의 "무훈련 + 주의 마스크" 기술 루트가 일정한 영향을 미쳤습니다. 그러나 학문적 영향력이 업계에서 구현하는 능력과 동일하지 않다는 점에 유의해야 합니다. 이 방법은 아직 상용 제품에서 검증되지 않았습니다.

원가우위(원가절감 및 효율성 향상의 정량적 공제 포함)

비용 차원	기존 방식(훈련 어댑터 솔루션)	3DIS-FLUX(교육이 필요 없는 솔루션)
모델 훈련 비용	GPU 클러스터(4-8×A100) 필요, 1-3일 훈련	$0(교육 세션 없음)
데이터 주석 비용	인스턴스 마스크 및 속성 레이블에 대한 수동 주석이 필요합니다.	$0(데이터 필요 없음)
단일 추론 비용	약 5~15초(해상도에 따라 다름)	약 10~30초(방송작동 참고)
배포 비용	훈련 및 추론을 위해 두 개의 파이프라인을 유지해야 함	추론 파이프라인만
방법 이전 비용	기본 모델을 변경하려면 재교육이 필요합니다	기본 모델을 변경하려면 주의 적응 계층

핵심 비용 이점: 3DIS-FLUX의 "교육이 필요 없는" 기능은 모든 교육 어댑터 솔루션(예: GLIGEN, IP-Adapter, ControlNet)에 비해 가장 근본적인 비용 이점입니다. 기존 작업에서는 FLUX 모델에 새로운 기능(예: 인스턴스 수준 속성 제어)을 추가하려면 데이터 세트 준비 → 어댑터 네트워크 설계 → 며칠 동안 훈련 → 매개변수 조정 → 검증을 거쳐야 했습니다. 3DIS-FLUX는 사전 훈련된 FLUX 가중치를 로드하고 추론 중에 Attention Mask 및 깊이 맵 제어를 주입하기만 하면 됩니다.

경계 조건: 이 비용 이점은 초기 FLUX 모델에 이미 깊이 제어 기능(예: FLUX.1-Depth-dev 사용)이 포함되어 있다고 가정합니다. 대상 장면에 다른 기본 모델(예: SD3, PixArt-Σ)을 사용해야 하는 경우 3DIS 프레임워크의 이식성을 다시 검증해야 합니다. Attention Mask 작업 로직은 마이그레이션할 수 있지만 깊이 맵 제어의 정확도는 FLUX만큼 좋지 않을 수 있습니다.

주요 기능

• 다중 인스턴스 이미지 생성: 하나의 이미지에서 독립적으로 제어되는 여러 인스턴스 개체를 생성합니다. 각 인스턴스는 독립적인 속성(위치, 크기, 색상, 자세, 질감)을 갖습니다. 이것이 3DIS-FLUX의 핵심 기능입니다. 기존의 텍스트-이미지 모델(Text-to-Image)은 전역 설명을 기반으로 전체 그림만 생성할 수 있으며 다양한 인스턴스의 세부적인 속성을 제어할 수 없습니다. 적용 가능한 작업: 복잡한 장면의 개념 증명 다이어그램, 다중 개체 레이아웃 디자인.
• 인스턴스 수준 속성 제어: Attention Mask 작업을 통해 각 인스턴스의 토큰 계산 범위를 DiT의 Attention 레이어에 있는 인스턴스의 마스크 영역으로 제한하여 인스턴스 간 속성이 서로 오염되지 않도록 합니다. 예를 들어, 프롬프트에 "왼쪽에 빨간 고양이, 오른쪽에 파란 개"가 필요한 경우 기존 모델은 "빨간 고양이 + 파란 개" 또는 "고양이와 개 혼합"을 생성할 수 있는 반면, 3DIS-FLUX의 주의 마스크는 "빨간색" 속성이 고양이 토큰에만 영향을 미치고 "파란색" 속성이 개 토큰에만 영향을 미치도록 보장합니다. 사용 가치: 대부분의 이전 학습 프리 방법에서는 수행할 수 없는 전역 설명과 무관한 인스턴스 수준 속성 제어를 실현합니다.
• 훈련 없는 깊이 맵 제어: FLUX.1-Depth-dev의 사전 훈련된 깊이 제어 기능을 활용하여 깊이 어댑터의 추가 훈련 없이 깊이 맵을 통해 각 인스턴스의 공간 위치 및 폐색 관계를 지정합니다. 어텐션 마스크를 보완하는 깊이 맵은 "인스턴스가 있는 위치"를 제어하고 어텐션 마스크는 "인스턴스의 속성은 무엇입니까"를 제어합니다.
• 3DIS 프레임워크와의 호환성: 3DIS-FLUX는 원래 3DIS 프레임워크의 확장이며 이미지 생성을 "레이아웃 계획 → 인스턴스 생성 → 공간 합성"의 3단계로 분해하는 핵심 설계 개념을 계승합니다. 원래 3DIS는 이 프로세스를 U-Net 아키텍처에서 구현했으며, 3DIS-FLUX는 이를 DiT 아키텍처에 이식하고 타겟 Attention 레이어 적응을 만들었습니다.

모델 및 버전의 진화

버전	날짜	주요 변경 사항
3DIS-FLUX(본 기사)	2025-01-09	FLUX.1-Depth-dev를 기반으로 3DIS 프레임워크가 DiT 아키텍처로 확장되고 Attention Mask 작업이 도입되었습니다
3DIS(기준선)	~2024	다중 인스턴스 생성 프레임워크의 타당성을 검증하기 위해 U-Net 아키텍처(SD1.5/SD2/SDXL)를 사용하는 독창적인 방법

3DIS에서 3DIS-FLUX로의 진화는 본질적으로 "다중 인스턴스 생성 프레임워크를 U-Net에서 DiT로 마이그레이션"하는 프로세스입니다. U-Net 시대의 3DIS는 SD1.5 및 SDXL에서 Attention Mask + 깊이 맵 제어의 효율성을 검증했습니다. 3DIS-FLUX는 이 방법이 DiT 아키텍처에서도 효과적이라는 것을 입증했으며, FLUX 자체의 강력한 생성 기능으로 인해 이미지 품질이 향상되었습니다.

기술적 경로 판단: 기술 동향의 관점에서 DiT는 이미지 생성 모델(FLUX, SD3 및 PixArt-Σ 모두 DiT를 사용함)의 주류 아키텍처로 U-Net을 점차 대체하고 있습니다. 3DIS-FLUX의 "DiT에 대한 훈련이 필요 없는 다중 인스턴스 제어" 기술 경로는 미래 지향적입니다. 만약 DiT가 향후 2~3년 내에 주류 아키텍처가 된다면 3DIS-FLUX가 제안한 Attention Mask 적응 체계가 다중 인스턴스 제어의 표준 구성 요소가 될 수 있습니다.

기술적인 장점

• 교육이 필요하지 않음: 이것이 3DIS-FLUX의 핵심 기술 장점입니다. 모든 인스턴스 수준 속성 제어는 FLUX 모델의 미세 조정이나 어댑터 교육 없이 추론 중 주의 마스크 및 깊이 맵 제어를 통해 구현됩니다. 이는 다음을 의미합니다. (1) FLUX 모델의 기능(텍스트 정렬, 이미지 품질, 스타일 다양성)이 완전히 유지되며 미세 조정으로 인해 파괴되지 않습니다. (2) 방법과 모델이 분리되었습니다. FLUX 자체가 업그레이드된 후(예: FLUX 2.0) 3DIS-FLUX는 새 버전에서 Attention Mask의 호환성만 확인하면 됩니다.
• Attention Mask 작동 메커니즘: DiT의 Attention 계산에서 표준 Self-Attention은 모든 패치 토큰 간의 전체 연결 계산을 수행합니다. 3DIS-FLUX에서 도입한 Attention Mask는 인스턴스의 Attention 계산에서 인스턴스 외부의 토큰을 제외합니다. 구체적으로 예를 들어, 인스턴스의 깊이 맵 마스크 영역 내에 속하는 쿼리 토큰과 인스턴스에 해당하는 키/값 토큰만 Attention 계산에 포함됩니다. 이 작업의 물리적 의미는 각 인스턴스가 생성 과정에서 "자신의 영역만 보고" 다른 인스턴스의 영역은 보지 않음으로써 속성 혼동을 방지한다는 것입니다.
• 깊이 맵 제어와 주의 마스크 간의 이중 채널 협업: 두 제어 메커니즘은 상호 보완적인 관계를 형성합니다. 깊이 맵 제어는 "공간 위치 지정"(인스턴스의 위치, 크기 및 폐색 관계)을 담당하고 주의 마스크는 "속성 격리"(각 인스턴스의 색상, 질감 및 자세)를 담당합니다. 두 가지의 시너지 효과는 절제 연구에서 검증되었습니다. 깊이 맵 제어가 제거되면 인스턴스 위치가 표류합니다. Attention Mask가 제거되면 인스턴스 속성이 혼동됩니다.
• DiT 아키텍처와의 자연스러운 호환성: U-Net과 비교하여 DiT의 Transformer 아키텍처는 주의 계산에서 프로그래밍 가능성이 더 좋습니다. - Attention Mask는 모델 구조를 수정하지 않고도 DiT의 Multi-Head Self-Attention 레이어에 보다 자연스럽게 통합될 수 있습니다. 이것이 3DIS-FLUX가 원래 3DIS(U-Net 버전) 구현보다 깔끔한 이유 중 하나입니다.

인간-기계 협업 경계

링크	자동화 정도	수동 확인 포인트
깊이 맵 생성(인스턴스 레이아웃)	반자동(공구 생성 또는 수동 드로잉)	인스턴스 위치와 폐색 관계가 예상한 대로인지 확인
신속한 글쓰기	매뉴얼	각 인스턴스의 설명이 충돌하지 않는지 확인
이미지 생성(추론)	완전 자동	—
출력 품질 수용	매뉴얼	인스턴스 속성 정확도, 이미지 아티팩트, 엣지 블렌딩 확인

핵심 원리: 3DIS-FLUX의 "훈련 프리"는 사용 임계값을 낮추지만 수동 개입의 핵심 링크는 "인스턴스 레이아웃 설계"입니다. 깊이 맵의 정확성이 출력의 공간 품질을 직접적으로 결정합니다. 먼저 핸드 드로잉 소프트웨어나 3D 도구를 사용하여 심층적인 스케치를 생성한 다음 레이아웃을 확인한 후 추론을 실행하는 것이 좋습니다. 속성 제어를 위해서는 각 인스턴스의 설명을 명확하게 구분할 수 있도록 구조화된 프롬프트를 작성해야 합니다.

사용방법

입구	사용 방법
GitHub 코드	git clone → 종속성 설치 → 깊이 맵 준비 → 추론 스크립트 실행
프로젝트 데모 페이지	https://limuloo.github.io/3DIS/ 온라인 예시 및 효과 시연 보기(비온라인 서비스)
종이	arXiv:2501.05131, 완전한 기술 세부 정보 및 실험 결과 얻기

일반적인 단계:

1. 인스턴스 레이아웃 준비: 각 인스턴스에 대해 독립적인 깊이 맵을 생성합니다(MiDaS/Depth-Anything과 같은 깊이 추정 도구를 사용하거나 수동으로 그리기).
2. 구조화된 프롬프트를 작성합니다. 형식은 'A [속성 1] [객체 1] 및 [속성 2] [객체 2] with [시나리오 설명]''으로 각 인스턴스에 대한 설명이 의미상 독립적임을 보장합니다.
3. 추론 실행: 각 인스턴스의 깊이 맵 경로와 해당 설명을 지정하면 3DIS-FLUX가 자동으로 깊이 맵 제어 + Attention Mask 생성을 수행합니다.
4. 출력 수동 검사: 각 인스턴스의 속성 정확성, 엣지 블렌딩 품질 및 전체 구성을 확인합니다.

예(Python 의사코드): ``파이썬

실제 오픈소스 코드에 따른 개념적 호출

threedis_flux에서 MultiInstanceGenerator 가져오기

gen = MultiInstanceGenerator(model_name="FLUX.1-Depth-dev")

결과 = gen.generate( 프롬프트="나무 테이블 위에 빨간색 세라믹 컵과 파란색 노트", 인스턴스=[ {"깊이_맵": "cup_깊이.png", "description": "레드 세라믹 컵"}, {"깊이_맵": "노트북_깊이.png", "설명": "블루 노트"} ], num_inference_steps=50, 안내_규모=7.5 ) result.save("output.png")

## 제품 가격 책정(오픈소스 연구 프로젝트)

| 계층 | 가격 | 포함된 내용 |
|---|---|---|
| 오픈 소스 코드 | $0 | GitHub 전체 추론 코드 + 사전 훈련 가중치 로딩 스크립트 |
| 종이 | $0 | arXiv 오픈 액세스 |
| 상업적 지원 | 해당 없음 | 학술 연구 프로젝트, 상업적 지원 채널 없음 |

3DIS-FLUX는 완전 무료 학술 연구 프로젝트입니다. GPU 추론 비용은 사용자가 부담해야 합니다(RTX 4090 또는 A10과 같은 16GB 이상의 VRAM GPU 사용 권장).

## 애플리케이션 시나리오

- **시나리오 1: 학술 연구에서의 제어된 생성 실험** - 연구원은 "DiT 아키텍처에서 인스턴스 수준 속성 제어 구현"이라는 가설을 검증해야 합니다. 3DIS-FLUX는 연구자가 Attention Mask 전략을 수정하거나, 새로운 공간 제어 신호를 도입하거나, 다른 DiT 모델로 방법을 확장할 수 있는 직접 실행 가능한 기본 코드 및 절제 실험 구성을 제공합니다. **검증 방법**: 알려진 테스트 세트(예: COCO의 하위 세트)에서 3DIS-FLUX를 실행하고 GLIGEN 및 Instance Diffusion과 정량적 비교를 수행하고 FID 및 인스턴스 속성의 정확도를 계산합니다.
- **시나리오 2: 개념 설계의 레이아웃 탐색** - 그래픽 디자이너는 그림에서 다양한 개체의 레이아웃 효과를 신속하게 확인해야 합니다(예: "빨간색 조각품을 왼쪽 앞에 배치하고 파란색 꽃병을 오른쪽 뒤에 배치"). 기존 방법에서는 Photoshop을 사용하여 수동으로 스케치하거나 스티칭해야 하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 효과가 제한적입니다. 3DIS-FLUX는 깊이 맵 + 프롬프트의 조합을 사용하여 개념 맵을 빠르게 생성할 수 있습니다. **제한점**: 생성된 정밀도와 스타일 제어성은 전문 디자이너가 수동으로 그리는 것만큼 좋지 않으므로 제안 단계의 개념 탐구에 적합합니다.
- **시나리오 3: 다중 객체 감지 데이터 강화** - 합성 학습 데이터 생성에서는 여러 감지 대상을 포함하고 제어 가능한 속성을 갖는 이미지를 생성해야 합니다. 3DIS-FLUX의 인스턴스 레벨 속성 제어는 실제 데이터의 결함을 보완하여 지정된 위치와 모양을 가진 다중 객체 이미지를 생성할 수 있습니다. **검증 방법**: 생성된 합성 이미지를 탐지 모델의 훈련 세트에 추가하고 실제 테스트 세트에서 mAP의 변화를 평가합니다.

## 해당자

- **컴퓨터 비전 연구원**: 제어 가능한 이미지 생성, 다중 인스턴스 합성 및 DiT 아키텍처에 중점을 둔 학술 연구원입니다. 3DIS-FLUX는 직접적으로 재생산 및 확장이 가능한 베이스라인을 제공합니다.
- **AI 이미지 생성 개발자**: 다중 인스턴스 제어 기능을 자체 툴체인에 통합해야 하는 AI 엔지니어. 이 코드는 MIT 스타일 라이선스에 따른 오픈 소스이며 다른 프로젝트에 자유롭게 통합될 수 있습니다.
- **그래픽 디자이너(개념 증명 단계)**: 다중 객체 레이아웃 옵션을 빠르게 탐색해야 하는 디자이너. 참고: 3DIS-FLUX의 생성 품질 및 제어 가능성은 개선 수준 도구만큼 좋지 않으며 제안 단계의 영감 탐색에 적합합니다.

**경계에 맞지 않음**:
- 고정밀 픽셀 수준 제어가 필요한 프로덕션급 이미지 디자인(Photoshop 또는 전문 디자인 도구 권장)
- 실시간 상호 작용이 필요한 온라인 설계 시나리오(허용할 수 없는 10~30초의 추론 지연 시간).
- 비연구 시나리오에서 장기적으로 안정적으로 사용됩니다(학술 프로젝트에 대한 SLA 또는 유지 관리 약속 없음).

## 경쟁제품 비교

| 대비 치수 | 3DIS-플럭스 | 글리겐 | 인스턴스 확산 | 다중확산 |
|---|---|---|---|---|
| 방법 유형 | 훈련 없는 추론 | 트레이닝 어댑터 | 트레이닝 어댑터 | 훈련 없는 추론 |
| 기본 모델 | FLUX.1-깊이-개발(DiT) | SD1.5/SDXL(U-Net) | SD1.5(U-Net) | SD1.5(U-Net) |
| 인스턴스 속성 제어 | 예(주의 마스크) | 제한됨(레이아웃 상자 제어) | 예(인스턴스 임베딩) | 아니요(레이아웃만 해당) |
| 훈련 비용 | $0 | 훈련 데이터 + GPU 필요 | 훈련 데이터 + GPU 필요 | $0 |
| 깊이 차트 필수 | 예 | 아니요 | 아니요 | 아니요 |
| 이미지 품질(참조) | 높음(FLUX 기본) | 중간(SDXL) | 중간(SD1.5) | 중간 낮음(SD1.5) |
| 코드 가용성 | 오픈 소스 | 오픈 소스 | 오픈 소스 | 오픈 소스 |
| DiT 호환성 | 네이티브 | 지원되지 않음 | 지원되지 않음 | 지원되지 않음 |

3DIS-FLUX는 "무교육 + DiT 네이티브 + 인스턴스 수준 속성 제어"의 3차원 교차점에 고유하게 위치합니다. GLIGEN 및 Instance Diffusion에는 교육이 필요하므로 비용은 더 높지만 제어 정확도는 더 좋을 수 있습니다. MultiDiffusion에는 교육도 필요하지 않지만 제어 세분성은 레이아웃으로 제한됩니다. 3DIS-FLUX의 절충점은 훈련이 필요 없는 인스턴스 수준 속성 제어 대신 깊이 맵을 전제 조건으로 사용한다는 것입니다.

## 요약 및 전망

3DIS-FLUX는 제어 가능한 이미지 생성 분야에서 **교육이 필요 없는 + 인스턴스 수준 속성 제어** 기술 솔루션을 제공합니다. 상용 제품은 아니지만 3DIS 프레임워크를 U-Net에서 DiT로 포팅하고 DiT 아키텍처에서 Attention Mask 작업의 효율성을 검증하고 FLUX 모델과 결합할 때 이미지 품질 이점을 입증하는 연구 기여입니다.

**현재 장점**: (1) 훈련이 필요 없는 설계는 데이터 준비 및 GPU 훈련의 비용 임계값을 제거합니다. (2) Attention Mask + Depth Map Control의 이중 채널 협업 메커니즘은 기술적으로 합리적인 설계입니다. (3) DiT 아키텍처와의 기본 호환성은 DiT가 주류가 될 때 미래에 더 긴 기술적 가치를 갖는다는 것을 의미합니다.

**알려진 제한 사항**: (1) 깊이 맵을 사전 입력으로 사용 - 깊이 맵을 생성하려면 추가 도구(MiDaS/Depth-Anything)가 필요하므로 링크 사용이 늘어납니다. (2) 추론 속도는 표준 FLUX 추론(추가 주의 마스크 계산 및 방송 작업)보다 느립니다. (3) 인스턴스 수가 증가하면 Attention Mask의 계산 복잡도가 선형적으로 증가하고 인스턴스가 너무 많으면(>10) 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. (4) 학술 프로젝트, 상업적 지원 또는 유지 관리 약속 없음 - 코드 가용성 및 호환성은 FLUX 모델 버전 업데이트에 따라 변경될 수 있습니다.

**주의 방향에 따름**: (1) 3DIS-FLUX가 동료들에 의해 인용 및 확장될 것인지 여부 - 이는 학문적 가치를 측정하는 핵심 지표입니다. (2) 다운스트림 애플리케이션(예: 데이터 세트 생성, 설계 도구 통합)이 나타날지 여부 (3) DiT 아키텍처의 통합 추세가 Attention Mask 작동을 제어 가능한 생성을 위한 표준 기술 구성 요소로 만들 것인지 여부.

연구원과 개발자는 프로젝트의 GitHub 저장소 업데이트 및 Google Scholar 인용에 주의를 기울이고 심층 통합에 투자할지 여부를 결정하기 전에 기술 경로 및 커뮤니티 활동의 활력을 평가하는 것이 좋습니다.

관련 도구: midjourney, stable-diffusion

## 3dis Flux의 비용 이점

- **C사이드/개인** : 핵심 기능 체험을 위해 주로 무료 버전을 제공하며, 빈도가 높은 경우에는 유료 패키지 가입이 필요합니다.
- **API/개발자**: 호출량에 따라 비용이 청구되며 자체 시스템에 유연하게 통합할 수 있는 개발팀에 적합합니다.
- **기업/민영화**: 맞춤형 견적 및 배포 계획을 얻으려면 사업주에게 문의하세요. 구체적인 가격은 공식 실시간 가격 페이지에 따릅니다.

## 3dis Flux 제품 가격

가격 모델은 공식 실시간 페이지를 따릅니다. 일반적으로 부분 유료화 또는 구독 시스템이 채택됩니다. 기본 기능은 무료로 사용할 수 있으며, 고급 기능이나 자주 사용하려면 유료 구독이 필요합니다. 사용자는 실제 사용량을 기반으로 최적의 솔루션을 평가하는 것이 좋습니다.

버전 정보

• 3DIS-플럭스 ：최초로 출시된 이 제품은 FLUX.1-Depth-dev 모델을 기반으로 훈련이 필요 없는 다중 인스턴스 렌더링을 구현하고 각 인스턴스의 세밀한 속성을 정확하게 제어하기 위한 Attention Mask 작업을 도입합니다. （2025-01-09）
• 3DIS(기준선) ：원래의 3DIS 접근 방식은 U-Net 아키텍처(SD1.5/SD2/SDXL)를 사용하며, 이 문서에서는 이를 DiT 아키텍처의 FLUX 모델로 확장합니다. （~2024）