[RTX 5060 Ti 16GB] 16GB 그래픽카드로 한글 포스터 그릴 수 있을까? FLUX 3 Image klein만 두 장 모두 맞혔다

16GB 그래픽카드에서 최신 로컬 AI 그림 모델 5개를 같은 조건으로 돌려 봤습니다. RTX 5060 Ti 16GB와 ComfyUI로 같은 프롬프트 6개를 모델마다 12장씩, 모두 60장 그렸습니다. 포스터에 한글 '오픈 기념 1+1'을 정확히 쓴 모델은 FLUX 3 Image klein(2장 중 2장)과 Qwen-Image-2.1-Turbo(2장 중 1장)뿐이었습니다. 두 모델 모두 1024×1024 한 장에 6초 안팎이 걸렸습니다.

• 속도는 FLUX.2 klein 4B가 3.7초로 가장 빨랐습니다. Z-Image Turbo, Qwen-Image-2.1-Turbo, FLUX 3 Image klein은 셋 다 6.0초 안팎이었고, Krea 2 Turbo가 13.8초로 가장 느렸습니다.
• 한글은 2026년 10월에 나온 두 모델만 맞혔습니다. 나머지 셋은 10번 중 한 번도 맞지 않았습니다. 그중 Krea 2 Turbo가 '오푼 기념 1+1'로 한 글자만 틀렸습니다. 영어 'GRAND OPEN'은 다섯 모델 모두 맞혔습니다.
• VRAM은 FLUX 3 Image klein이 10.4GB로 가장 적었습니다. 나머지 넷은 14~15GB대까지 찼습니다.
• 김치찌개는 Z-Image Turbo, Krea 2 Turbo, Qwen-Image-2.1-Turbo가 김치찌개답게 그렸습니다. FLUX.2 klein은 맑은 된장국에 가까웠습니다.
• 라이선스가 서로 많이 다릅니다. 상업 이용에 제약이 적은 것은 FLUX.2 klein과 Z-Image Turbo(Apache 2.0)입니다. Qwen-Image-2.1은 연구·평가용이라 상업 이용이 안 됩니다.

이 글의 숫자는 모두 이 블로그가 직접 잰 값입니다(2026년 11월 9~10일, ComfyUI 0.44.2). 그림은 AI 코딩 도구(Claude Code)가 ComfyUI API로 보내 만들었고, 글자와 손 같은 판정은 사람이 그림을 보고 적었습니다. AI에게 ComfyUI를 맡기는 방법은 ComfyUI 소개 글에 있습니다.

이 글의 내용을 20초로 요약한 영상입니다(소리 없음).

RTX 5060 Ti 16GB에서 직접 잰 값입니다.

어떤 모델을 비교했나요?

2025년 11월부터 2026년 10월 사이에 나온 공개 모델 다섯을 골랐습니다. 다섯 모두 16GB 그래픽카드에서 돌릴 수 있는 크기의 파일이 있고, ComfyUI가 공식 작업 흐름(템플릿)을 내놓은 모델입니다.

스텝은 그림을 다듬는 횟수입니다.

스텝(그림을 다듬는 횟수)이 4~16번으로 적은 것은 다섯 모두 큰 모델을 줄여 빠르게 만든 증류 모델이기 때문입니다. 파일 형식도 모델마다 다릅니다.

• int8(Z-Image Turbo, Qwen-Image-2.1-Turbo, FLUX 3 Image klein): 원래 파일(bf16)을 절반 크기로 줄인 것입니다. 16GB에 맞추려고 이 파일을 썼습니다.
• NVFP4(Krea 2 Turbo): RTX 50 시리즈에서 빠르게 도는 4비트 형식입니다. 다른 그래픽카드라면 같은 곳에 있는 fp8이나 int8 파일을 쓰면 됩니다.
• FLUX.2 klein 4B는 줄이지 않은 원래 크기(bf16) 파일을 그대로 썼습니다.

라이선스는 쓰는 곳에 따라 꼭 따져 봐야 합니다. Krea 2는 회사와 계열사를 합친 연 매출이 100만 달러, FLUX 3 Image klein은 500만 달러 아래일 때만 상업 이용이 됩니다. FLUX 3 Image klein은 허깅페이스에서 약관에 동의해야 파일을 받을 수 있고, 동의하면 내 이메일과 사용자 이름이 제작사에 전달됩니다. Qwen-Image-2.1은 연구·평가 목적만 허용합니다. 정확한 조건은 글 끝의 라이선스 원문을 보세요.

어떻게 비교했나요?

이 표가 뜻하는 것: 모델마다 권장 설정이 달라 스텝 수는 맞추지 않았습니다. 그래서 시간은 "권장 설정으로 한 장 뽑는 데 드는 시간"입니다. 프롬프트는 다섯 모델 모두 같은 영어 문장을 그대로 넣었습니다.

그릴 내용은 블로그·쇼핑몰에서 실제로 쓸 만한 것으로 골랐습니다. 프롬프트 원문은 글 끝에 있습니다.

이 표가 뜻하는 것: 사진, 글자, 손, 그림체를 한 번씩 시험하도록 나눴습니다.

모델마다 작업 흐름(노드를 이은 순서)이 조금씩 다릅니다. 아래는 새로 나온 두 모델의 작업 흐름을 ComfyUI 화면에 띄운 모습입니다.

Qwen-Image-2.1-Turbo는 단계별 값(시그마)을 직접 적은 8스텝입니다.

FLUX 3 Image klein은 노드 9개, 16스텝입니다.

한 장에 몇 초 걸리나요?

모두 1024×1024입니다.

이 표가 뜻하는 것: '새 프롬프트'는 프롬프트를 바꾼 장 5장의 평균, '시드만 바꿈'은 같은 프롬프트에서 시드만 바꾼 장 6장의 평균입니다. 프롬프트가 바뀌면 글을 읽는 모델(텍스트 인코더)이 다시 돌아 0.3~1.3초가 더 걸렸습니다. 글을 읽는 모델이 가장 큰(9.4GB) Qwen-Image-2.1-Turbo가 1.3초로 차이가 가장 컸습니다. 스텝 하나는 '시드만 바꿈 ÷ 스텝'으로 어림한 값입니다.

FLUX 3 Image klein은 스텝이 16번으로 가장 많은데도 6초 안팎이었습니다. 스텝 하나가 약 0.4초로 다섯 모델 중 가장 빨랐기 때문입니다. 반대로 Krea 2 Turbo는 스텝이 8번인데 스텝 하나가 약 1.7초라 가장 오래 걸렸습니다.

첫 장은 모델 파일을 디스크에서 읽어 그래픽카드에 올리는 시간이 들어 있어 26~40초였습니다. 16GB에서는 그림 모델 두 개를 같이 올려 둘 수 없어서, 모델을 바꿀 때마다 이만큼 더 기다려야 합니다.

같은 모델을 32GB 그래픽카드(RTX 5090)에서 잰 Qwen-Image-2.1-Turbo 8단계 3.6초와 견주면, 16GB에서는 시드만 바꾼 장 기준 5.2초로 1.6초쯤 더 걸렸습니다(파일 형식과 설정은 두 글이 다를 수 있음).

아래 영상은 같은 포스터를 네 모델이 그리는 모습을 실제 속도로 나란히 붙인 것입니다. 모델을 미리 올려 둔 상태에서 ComfyUI 화면의 '실행'을 누르고 녹화했습니다.

같은 포스터를 네 모델이 그리는 모습입니다(실제 속도, 칸 위 숫자는 실제 걸린 초).

VRAM은 얼마나 쓰나요?

VRAM은 그래픽카드 전체 사용량입니다.

VRAM 사용량은 모델마다 12장을 그리는 동안 0.2초마다 잰 최대값입니다. 아무것도 안 할 때 쓰는 약 1.1GB도 들어 있습니다. 남은 VRAM이 2GB 아래면 '제한적'으로 적었습니다.

이 숫자를 '모델에 꼭 필요한 VRAM'으로 읽으면 안 됩니다. ComfyUI는 VRAM이 남으면 글을 읽는 모델까지 올려 두고, 모자라면 필요한 부분만 그때그때 올립니다. 그래서 파일 크기가 달라도 최대값이 16GB 가까이로 비슷하게 나옵니다. Qwen-Image-2.1-Turbo는 파일만 합해도 16.7GB라 VRAM보다 컸지만 멈추지 않고 그렸습니다. FLUX 3 Image klein은 두 파일을 합해 10.7GB라 다 올리고도 5GB 넘게 남았습니다. 그림을 그리면서 다른 AI 프로그램을 같이 띄워 둘 여유가 있는 것은 이 모델뿐이었습니다.

그림은 어떻게 나왔나요?

아래 그림은 프롬프트마다 다섯 모델의 시드 101 결과를 모은 것입니다. 시드 202 그림도 모델별 경향은 같았습니다.

포스터 글자: 한글을 정확히 쓴 것은 새 모델 둘

시드 101, 1024×1024.

글자는 그림에 쓰인 것을 그대로 옮겼습니다.

영어 'GRAND OPEN'은 다섯 모델이 모두 정확하게 썼습니다. 한글은 차이가 컸습니다. FLUX 3 Image klein은 두 장 모두 정확했고, Qwen-Image-2.1-Turbo는 한 장은 정확하고 다른 한 장은 '오폰'으로 한 글자 틀렸습니다. 그보다 앞서 나온 셋은 한 장도 맞지 않았습니다. Krea 2 Turbo는 '픈'을 '푼'으로, Z-Image Turbo는 '오톤 기넝'으로 한글 모양은 갖췄고, FLUX.2 klein은 글자 수만 맞췄습니다.

지난 글에서는 간판 '책방 온기'를 FLUX.2 klein과 Z-Image Turbo가 8번 모두 틀렸습니다. 한글이 꼭 들어가야 하는 그림이라면 이번 결과로는 FLUX 3 Image klein이 가장 믿을 만했습니다. 다만 두 장씩만 시험했으니, 중요한 그림은 글자를 꼭 확인하고 틀리면 다시 뽑거나 편집 프로그램으로 고쳐야 합니다.

김치찌개: 셋은 김치찌개, 둘은 다른 찌개

시드 101, 1024×1024.

Z-Image Turbo, Krea 2 Turbo, Qwen-Image-2.1-Turbo는 빨간 국물에 김치를 넣고, 하얀 그릇에 반찬과 밥을 따로 담았습니다. Qwen-Image-2.1-Turbo가 가장 실제 사진 같았습니다. FLUX.2 klein은 두 장 모두 맑은 국물이라 된장국에 가까웠고, FLUX 3 Image klein은 갈색빛 국물에 두부와 길쭉한 재료를 넣어 김치가 또렷하지 않았습니다.

제품 사진: 다섯 모델 모두 깔끔했지만 실제 제품을 닮았다

시드 101, 1024×1024.

흰 배경과 부드러운 그림자는 다섯 모델 모두 잘 그렸습니다. 다만 다섯 모델 모두 실제로 팔리는 유명 제품과 거의 같은 모양을 그렸습니다. '무선 이어폰'이라고만 했는데도 학습한 사진에서 가장 흔한 모양을 따라간 것으로 보입니다. 쇼핑몰이나 광고에 쓸 그림이라면 남의 제품 디자인을 닮지 않았는지 꼭 확인해야 합니다.

기타 치는 손: 크게 망가진 그림은 없었다

시드 202 그림의 아랫부분을 잘라 키웠습니다.

손가락이 여섯 개가 되거나 손이 녹아내린 그림은 다섯 모델 모두 없었습니다. Krea 2 Turbo와 Qwen-Image-2.1-Turbo는 손등 핏줄과 마디까지 그려 가장 사진 같았습니다. 손가락이 정확한 코드를 잡았는지까지는 따지지 않았습니다.

설악산 풍경: 다섯 모델 모두 무난

시드 101, 1024×1024.

풍경은 차이가 가장 작았습니다. 다섯 모델 모두 붉은 단풍, 바위 봉우리, 운무를 그렸고, 어느 것을 써도 블로그 사진으로 무리가 없었습니다.

웹툰 그림체: 대학생이라고 했는데 교복을 그린 모델

시드 101, 1024×1024.

웹툰 선화(검은 윤곽선과 단색 칠)는 다섯 모델 모두 그럴듯했습니다. 그런데 Z-Image Turbo, Krea 2 Turbo, Qwen-Image-2.1-Turbo는 '대학생'이라고 했는데도 두 장 모두 교복이나 교복 같은 차림으로 그렸습니다. FLUX.2 klein과 FLUX 3 Image klein은 셔츠와 재킷, 청바지 같은 평상복을 입혀 프롬프트에 더 가까웠습니다.

16GB 그래픽카드라면 무엇을 고를까요?

이 표가 뜻하는 것: 하나만 고르라면 FLUX 3 Image klein이 시간, VRAM, 한글 세 가지에서 고르게 좋았습니다. 상업적으로 쓸 그림이 많다면 라이선스 제약이 적은 FLUX.2 klein 4B나 Z-Image Turbo가 편합니다. 모델을 바꾸면 26~40초가 더 걸리니, 한 모델로 몰아서 그리는 편이 낫습니다.

그래픽카드 크기에 따라 무엇이 달라지는지는 32GB에서 잰 Qwen-Image-2.1 그림 한 장 7.6초, Qwen-Image-2.1-Turbo 8단계 3.6초와 견줘 볼 수 있습니다. 그림·영상·음성을 한 번에 훑어보려면 로컬 AI 시작하기 7편을, 내 그래픽카드로 어떤 AI가 도는지는 GPU 체험을 보세요. LoRA처럼 원본 모델에 덧붙여 쓰는 파일은 다음 글에서 다룹니다.

이 글의 한계

• 그래픽카드 한 대(RTX 5060 Ti 16GB, 시스템 램 32GB)에서 2026년 11월 9~10일에 잰 값입니다. ComfyUI나 그래픽 드라이버가 바뀌면 시간이 달라질 수 있습니다.
• 프롬프트 6개에 시드 2개씩, 모델마다 12장입니다. 같은 모델도 시드에 따라 결과가 달라지니, 그림 판정은 경향으로만 봐 주세요. 글자·손·음식 판정은 사람이 눈으로 본 것입니다.
• 줄인 파일(Z-Image Turbo·Qwen-Image-2.1-Turbo·FLUX 3 Image klein int8, Krea 2 Turbo NVFP4)을 썼습니다. 원래 크기(bf16) 파일은 결과와 속도가 다를 수 있습니다.
• FLUX 3 Image klein 제작사는 짧은 프롬프트를 긴 장면 설명으로 늘려 주는 보조 모델(프롬프트 업샘플러)을 함께 쓰라고 권합니다. 이 글은 다섯 모델을 같은 조건으로 보려고 보조 모델 없이 프롬프트를 그대로 넣었습니다. Qwen-Image-2.1-Turbo의 프롬프트 고쳐 쓰기도 공식 작업 흐름의 기본값대로 꺼 두었습니다.
• ComfyUI가 앞에서 쓴 모델을 시스템 램에 남겨 두기 때문에, 모델별 시스템 램 사용량은 나눠 재지 못했습니다.
• LoRA, 업스케일, 그림 편집은 시험하지 않았습니다.
• 웹툰 그림은 처음에 다른 주제로 그렸다가 주제를 바꿔 다시 그렸습니다(FLUX.2 klein, Z-Image Turbo, Krea 2 Turbo). 다시 그릴 때도 같은 설정이었고, 표의 시간은 처음 측정 값입니다.

자주 묻는 질문

프롬프트 원문

• 음식: top-down photo of Korean kimchi jjigae stew in a black stone pot on a wooden table, surrounded by small side dishes (banchan) in white bowls, a bowl of white rice, metal chopsticks and spoon, natural daylight, food photography
• 제품: product photo of white wireless earbuds next to their open charging case on a pure white background, soft studio lighting, subtle shadow, e-commerce product shot, high detail
• 포스터: a cafe grand opening poster on a wall, big bold letters "GRAND OPEN" at the top and Korean Hangul text "오픈 기념 1+1" below, illustration of a coffee cup, clean modern design
• 버스킹: a Korean street musician in his twenties playing an acoustic guitar on a street at dusk, fingers pressing the strings on the fretboard, both hands clearly visible, realistic photo
• 풍경: autumn Seoraksan mountain in Korea at early morning, red and orange maple leaves, mist floating between rocky peaks, wide landscape photo, detailed
• 웹툰: Korean webtoon style illustration of a young Korean woman college student with a shoulder bag walking on a campus in spring, cherry blossoms, clean line art, flat cel shading, bright colors, upper body

출처

• FLUX.2 klein 4B 모델 카드
• Z-Image Turbo 모델 카드
• Krea 2 ComfyUI용 파일(Comfy-Org)
• Krea 2 Community License(2026-06-22)
• Qwen-Image-2.1 ComfyUI용 파일(Comfy-Org)
• Qwen-Image-2.1 라이선스
• FLUX 3 Image klein ComfyUI용 파일과 라이선스(FLUX Kommunity License)
• ComfyUI Krea 2 안내