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| PixAI 픽스에이아이 | |
| <bgcolor=#FFFFFF> | |
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| 개발 및 운영 | Mewtant Inc. |
| 유형 | 생성형 인공지능 | AI 창작 플랫폼 |
| 플랫폼 | Web | iOS | Android |
| 서비스 형태 | 부분 무료 |
| 출시 | 2022년 10월 |
| 지원 언어 | 한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 15개 이상 |
| 등록 사용자 | 전 세계 1,500만 명 이상 2026년 6월 공식 발표 |
| 링크 | |
| 공식 커뮤니티 | |
| 공식 SNS | |
1. 개요2. 모델과 AI Agent3. 유료 요금제4. 시스템 및 기능
4.1. 인터페이스 및 주요 메뉴4.2. 이미지 생성4.3. PixAI 멤버십4.4. Mio.2 젬과 멤버십의 차이
5. LoRA4.4.1. Mio.2 멤버십
4.5. 인터페이스 및 주요 메뉴4.6. 이미지 생성4.7. 이미지 편집4.8. 영상 생성4.9. Toolbox4.10. PixAI Studio4.11. PixAI API5.1. LoRA 유형5.2. LoRA 사용5.3. 다중 LoRA 조합5.4. LoRA 사용
6. 커뮤니티5.4.1. LoRA 사용의 주요 요소
5.5. 다중 LoRA 조합5.6. LoRA 학습5.7. LoRA 버전 관리5.8. LoRA 공개 및 커뮤니티6.1. 작품 게시 및 Gallery6.2. 창작자 Profile6.3. 모델 및 LoRA 공유6.4. Contest6.5. 공식 커뮤니티6.6. 콘텐츠 정책 및 이용 제한
7. 콘텐츠 정책 및 이용 제한6.6.1. 콘텐츠 분류
6.7. 공식 커뮤니티7.1. 콘텐츠 분류7.2. 연령 제한 및 Sensitive Content7.3. 콘텐츠 심사 및 이의 제기7.4. 금지 콘텐츠7.5. 저작권 및 상업적 이용7.6. 업로드 콘텐츠 및 개인정보
8. 브랜드 콘텐츠 및 협업8.1. 공식 캐릭터 Mio8.2. 오리지널 음악 및 MV
9. 한국 서비스 및 커뮤니티10. 주요 업데이트 및 서비스 변화11. 여담8.2.1. PixAI 오리지널 음악 및 MV
8.3. 계절 테마 기획8.3.1. 2026년 대표 테마 기획
8.4. 크리에이터 및 IP 협업8.5. Creator Support8.5.1. 오프라인 행사
1. 개요
PixAI는 Mewtant Inc.가 개발·운영하는 생성형 AI 창작 플랫폼으로, 2022년 10월부터 서비스를 제공하고 있다. 애니메이션·만화·일러스트 스타일의 AI 이미지 생성을 주요 방향[1]으로 삼고 있으며, Web과 iOS, Android에서 이용할 수 있다.PixAI가 자체 개발한 공식 이미지 생성 모델을 제공하는 것 외에도, 사용자가 모델과 LoRA를 업로드하거나 학습시킬 수 있으며 모델 및 LoRA의 검색·사용·공유 기능도 지원한다. 사용자는 텍스트 프롬프트 또는 참조 이미지를 통해 생성할 수 있고, 같은 플랫폼 안에서 이미지 편집, 영상 생성, 작품 게시을 진행할 수 있다.
2. 모델과 AI Agent
PixAI는 단일 AI 모델만 사용하는 것이 아니라, 창작 작업에 따라 이미지 생성, 이미지 편집, 영상 생성 등 서로 다른 유형의 AI 모델을 제공하며, 이와 함께 자연어 대화를 주요 상호작용 방식으로 하는 AI 창작 에이전트 Mio.2를 제공한다. 이 외에도 사용자는 PixAI 커뮤니티에 공개된 서드파티 모델을 사용할 수 있으며, 모델 아키텍처에 맞춰 해당 LoRA를 조합[2]할 수 있다.현재 PixAI의 이미지 생성 모델은 주로 DiT와 SDXL 두 가지 아키텍처로 구성된다. Tsubaki.2와 Tsubaki.1은 DiT 모델에 해당하고, Haruka v2와 Hoshino 시리즈는 SDXL 모델에 해당한다. Reference Pro와 PixAI Edit은 주로 기존 이미지의 자연어 편집에 사용된다. PixAI 공식 Docs에서도 Tsubaki.2, Tsubaki.1, Haruka v2, Hoshino v2, Hoshino v1, Reference Pro를 자주 사용되는 공식 모델로 안내하고 있다.
2026년 기준 PixAI의 주력 제품에는 플래그십 이미지 생성 모델 Tsubaki.2, 대화형 AI 창작 에이전트 Mio.2, 이미지 편집 모델 Edit Pro / PixAI Edit, 그리고 V3.2 등 Image-to-Video 영상 생성 모델이 포함된다.
PixAI 주요 AI 모델 및 Agent 목록
| 이름 | 유형 | 아키텍처 / 제품 형태 | 주요 입력 방식/프롬프트 | 주요 용도 | 비고 |
| Tsubaki.2 | 이미지 생성 모델 | DiT | 자연어 | 애니메이션 일러스트, 다중 캐릭터, 복잡한 장면, 캐릭터 제작 | 2026년 3월 출시된 플래그십 이미지 생성 모델 |
| Tsubaki | 이미지 생성 모델 | DiT | 자연어 | 애니메이션 캐릭터, DiT 워크플로 | Tsubaki.2 이전 세대 모델 |
| Haruka v2 | 이미지 생성 모델 | SDXL | 태그 | 애니메이션 캐릭터, SDXL LoRA 워크플로 | 주요 공식 SDXL 모델 |
| Hoshino v2 | 이미지 생성 모델 | SDXL | 태그 | 클래식·레트로 애니메이션 스타일 | 공식 SDXL 모델 |
| Hoshino v1 | 이미지 생성 모델 | SDXL | 태그 | 자연스러운 표현, 남성 캐릭터, Artist Tag | 공식 SDXL 모델 |
| Edit Pro | 이미지 편집 모델 | 대화형 이미지 편집 | 이미지 + 자연어 | 복잡한 수정, 이미지 편집, 기존 이미지 베리에이션 | Edit Pro v1.0은 2026년에 공개 |
| Reference Pro | 이미지 편집 모델 | 편집 모델 | 참조 이미지 + 자연어 | 다중 참조, 요소 조합, 이미지 재구성 | 다중 이미지 입력 및 고해상도 출력 지원 |
| v4.0 Preview 시리즈 | 영상 생성 Preview 모델 | Image-to-Video | 이미지 / 영상 / Audio Reference + 프롬프트 | 다중 Reference, 카메라 컨트롤, 음성 생성 | 2026년 5월 공개된 Preview 시리즈 |
| Mio.2 | AI 창작 Agent | 대화형 Agent | 자연어 대화 + 이미지 | 아이디어 구상, 캐릭터 디자인, 이미지 생성, 편집, 연속 작업 | 2026년 4월 15일 출시 |
2.1. 이미지 생성 모델
PixAI의 공식 이미지 생성 모델은 주로 DiT와 SDXL 등 서로 다른 아키텍처[3]를 채택하고 있다. 모델 아키텍처는 최종 생성 결과에만 영향을 주는 것이 아니라, 프롬프트 입력 방식, LoRA 호환성, 사용자가 사용할 수 있는 생성 매개변수에도 영향을 준다.▲ PixAI 모델 선택 화면
2.1.1. Tsubaki.2
Tsubaki.2는 PixAI가 개발한 DiT 아키텍처 이미지 생성 모델이며, 현재 PixAI의 플래그십 이미지 생성 모델이다. 2026년 3월 6일 Tsubaki.2는 먼저 얼리 액세스를 시작했고, 이후 3월에 전체 사용자에게 정식으로 공개되었다. 공식적으로는 주요 업데이트 방향을 자연어 프롬프트 이해, 다중 캐릭터 구분, 시각적 디테일, 그리고 더 낮은 사용 진입장벽으로 정리하고 있다. 여러 태그를 조합해 인물, 동작, 화풍을 지정하는 기존 SDXL 워크플로와 비교[4]하면, Tsubaki.2는 사용자가 완전한 자연어로 장면을 직접 서술할 수 있게 한다.[5]Tsubaki.2 주요 기능
| 자연어 프롬프트 | 태그를 나열하지 않고, 원하는 장면을 문장으로 적어 지시할 수 있다. |
| 긴 프롬프트 이해 | 인물과 장면, 동작, 연출 조건을 한꺼번에 담은 긴 문장도 끝까지 반영한다. |
| 복잡한 지시 | 의상과 동작, 배경, 카메라 구도, 분위기를 한 프롬프트에 함께 넣어도 각각 구분해 처리한다. |
| 인체와 동작 | 인체 비율과 포즈, 손 모양, 동작의 흐름을 안정적으로 그려낸다. |
| 다중 캐릭터 생성 | 같은 화면 안에서 서로 다른 캐릭터의 정체성, 외형, 동작 구분이 선명하다. |
| 공간 관계 | 인물 간의 위치, 방향, 거리 및 상호작용 관계를 서술할 수 있다. |
| 복잡한 구도 | 2인 구도, 전투 장면과 같은 연출의 일러스트에 적합하다. |
| 시각적 디테일 | 인물, 의상, 머리카락, 배경의 전체적인 디테일을 수정한다. |
| Style 시스템 | Tsubaki.2 전용 스타일 프리셋과 사용자가 직접 만든 스타일을 적용할 수 있다. |
| LoRA | DiT 아키텍처에 맞게 만들어진 LoRA를 지원한다. |
다중 캐릭터 생성
다중 캐릭터 생성은 Tsubaki.2의 주요 용도[6] 중 하나이다. 다중 캐릭터 생성은 Tsubaki.2가 특히 공들인 용도 중 하나이다. 기존 애니메이션 이미지 모델은 한 화면에 두 명 이상이 등장하면 머리 색이나 눈 색, 의상, 캐릭터의 특징이 인물끼리 섞이거나 누가 무엇을 하는 동작인지 헷갈리는 일이 잦았으나 Tsubaki.2로 캐릭터를 서로 구별하는 부분과 인물 사이의 위치 관계를 다듬는 발전을 이루었다. Tsubaki.2는 캐릭터를 서로 구별하는 부분과 인물 사이의 위치 관계를 다듬었고, 여러 캐릭터를 외형과 동작으로 더 확실하게 구분한다는 점을 SDXL 모델과의 주요 차이로 들고 있다.
| 캐릭터 설정 | 인물별로 어떤 인물인지, 핵심 외형이 어떤지를 따로 서술한다. |
| 외형 구분 | 인물마다 머리 색과 눈 색, 의상 같은 특징을 최대한 각자 유지한다. |
| 위치 관계 | 인물을 어느 위치에 둘지 지정한다. |
| 동작 구분 | 인물의 동작을 각각 따로 지정한다. |
| 상호작용 | 마주 보기, 손잡기, 포옹, 전투, 대화 같은 관계를 구분한다. |
| 공간 관계 | 인물 사이의 거리와 방향, 앞뒤 배치를 조절한다. |
| 주요 용도 | 2인 구도, 전투 장면, 스토리 일러스트, 인물 간 상호작용을 제시한다. |
Style 시스템[7]
Tsubaki.2에는 클릭 한 번으로 적용되는 전용 Style[8] 기능이 있다. 프롬프트를 그대로 두고 Style만 바꿔도 선, 채색, 색감, 질감, 화면 분위기가 달라진다. 이후 PixAI는 사용자 지정 스타일과 스타일 코드[9]를 추가했다.
Tsubaki.2 생성 모드
Tsubaki.2에는 Lite, Standard, Pro, Ultra 네 가지 생성 모드[10]가 있다.
| 모드 | 특징 | 주요 용도 |
| Lite | 빠른 생성, 낮은 크레딧 소모 | 프롬프트 테스트, 구도 초안, 시도 |
| Standard | 기준 속도·크레딧·퀄리티 | 일상적인 작업, 일반 애니메이션 일러스트 |
| Pro | 디테일과 완성도 중심 | 복잡한 프롬프트, 높은 퀄리티, 최종 결과물 |
| Ultra | 최고 모드, 멤버십 전용 | 세세한 장면 설정, 높은 퀄리티, 최종 결과물 |
Tsubaki.2와 기존 SDXL 모델의 차이
| 항목 | 기존 SDXL 모델 | Tsubaki.2 |
| 프롬프트 | 태그를 나열해 지정 | 문장으로 서술 |
| 복잡한 프롬프트 | 태그와 가중치, 각종 설정의 조합 | 원하는 이미지를 문장으로 서술 |
| 다중 캐릭터 | 캐릭터끼리 특징이 섞이기 쉬움 | 인물별 외형과 동작을 구분해 처리 |
| 공간 관계 | 프롬프트 노하우와 별도 제어 기능에 의존 | 인물 위치와 관계를 문장으로 지정 가능 |
| LoRA | SDXL LoRA 사용 | DiT / Tsubaki.2 대응 LoRA 사용 |
| Style 제어 | 프롬프트, 모델, LoRA에 의존 | 전용 Style 및 사용자 지정 스타일 제공 |
| 생성 매개변수 | Sampler, Steps, CFG의 직접 조정 | 기존 SD 매개변수 일부는 모델 내부에서 처리 |
| 진입장벽 | Stable Diffusion과 태그 사용 경험 필요 | 문장 서술 |
그 외 이미지 생성 모델
PixAI에는 Tsubaki.2 외에도 아키텍처와 그림체가 다른 공식 이미지 생성 모델이 있다.
Tsubaki.1[11]은 Tsubaki.2 이전 세대의 DiT 모델이다. Tsubaki.2는 여기에 다중 캐릭터 생성, 시각적 디테일, Style 시스템 등을 강화한 모델이다.
Haruka v2[12]는 PixAI의 주요 SDXL 애니메이션 이미지 생성 모델이다.
Hoshino 시리즈 역시 SDXL 계열의 공식 이미지 생성 모델이다. Hoshino v2는 비교적 옛날 애니메이션에 가까운 그림체를 지향하며, Hoshino v1[13]은 인물을 보다 사실적으로 표현하는 특징이 있다.
2.1.2. 그 외 이미지 생성 모델
| 모델 | 아키텍처 | 특징 | 주요 용도 |
| Tsubaki.1 | DiT | 자연어 프롬프트, 비교적 세밀한 처리 | DiT 작업 |
| Haruka v2 | SDXL | 레트로 애니 그림체, 캐릭터와 손, 눈 묘사 중심 | 캐릭터 일러스트, 기존 SDXL 프롬프트와 LoRA 활용 |
| Hoshino v2 | SDXL | 레트로 애니 그림체 | 레트로 일본 애니 그림체 |
| Hoshino v1 | SDXL | 성숙한 캐릭터, 남성 캐릭터, Artist Tag | 성숙한 캐릭터, 남성 캐릭터, Artist Tag |
2.2. Mio.2
Mio.2는 2026년 4월 15일에 출시된 대화형[14] 이미지 생성 에이전트다. Mio.2에서는 만들고 싶은 것을 평소 쓰는 말로 적으면, 에이전트가 어떤 모델을 사용할지와 어떤 순서로 작업을 진행[15]할지를 정한다.일반 이미지 생성과 Mio.2의 차이
| 항목 | 일반 이미지 생성 | Mio.2 |
| 입력 | 프롬프트, 모델, LoRA, 생성 매개변수 | 대화로 진행 |
| 프롬프트 | 사용자가 직접 작성 | 프롬프트 불필요 |
| 모델·과정 제어 | 사용자가 직접 고르고 조정 | 에이전트가 모델과 순서를 임의로 정함 |
| 수정 방법 | 프롬프트 수정, 편집 도구 이동 | 대화로 수정 요청 |
| 아이디어 구상 | 사용자가 직접 정리 | 단계적으로 진행 |
| 캐릭터 디자인 | 프롬프트를 미리 설계 | 점진적으로 구체화 |
| 연속 작업 | 프롬프트와 캐릭터 정보를 직접 관리 | 대화 맥락 속에서 진행 |
| 용도 | 모델과 LoRA, 생성 매개변수 제어 | 대화형 진행, 캐릭터 디자인, 연속 콘텐츠 |
2.2.1. Mio.2의 창작 모드
Mio.2에는 Idea Mode와 Basic Mode가 있다.Idea Mode는 그림에 대한 구체적인 대화를 주고받으며 아이디어를 단계적으로 넓혀 나가는 방식이다.
Basic Mode는 이미지를 바로 생성한 뒤, 대화를 통해 단계적으로 수정하는 방식이다.
| 모드 | 주요 용도 | 작동 방식 | 적합한 작업 |
| Idea Mode 아이디어 구상 | 구상과 설정 잡기 | 막연한 아이디어를 대화로 구체화 | 오리지널 캐릭터, 세계관, 의상, 스토리, 화풍 방향 |
| Basic Mode 기본 | 바로 생성하고 수정 | 요청대로 이미지를 만든 뒤 채팅을 통해 수정 | 캐릭터 일러스트, 배경 생성, 이미지 편집, 연속 작업 |
2.2.2. 언어 모델과 이미지 퀄리티
Mio.2에서는 언어 모델[16]과 이미지 퀄리티를 각각 따로 선택할 수 있다. 공개 버전에는 Kotone, Sena, Osaki 세 가지 언어 모델과 Standard, High Quality 등의 품질 설정이 있다.2.2.3. Mio.2의 주요 기능
- 자연어 창작 — 만들고 싶은 것을 평소 쓰는 말로 적으면[17] 그대로 지시가 된다.
- 아이디어 확장 — 대화를 주고받으며 아이디어를 구체화해 나간다.
- 캐릭터 디자인 — 한 번에 생성하기보다 대화를 통해 단계적으로 수정[18]하며 캐릭터를 구체화한다.
- 캐릭터 시트 — 캐릭터가 정해지면 설정 자료로 활용할 수 있는 여러 장의 이미지를 하나의 시트 형태로 정리할 수 있다.
- 삼면도 — 캐릭터의 정면, 측면, 후면[19] 이미지를 생성한다.
- 표정 베리에이션 — 같은 캐릭터를 유지하면서 표정만 달리한 여러 이미지를[20] 생성한다.
- 치비 — 기존에 설정한 캐릭터의 특징을 유지[21]하면서 치비 버전으로 생성한다.
- 캐릭터 일관성 — 캐릭터의 주요 외형적 특징을 유지하도록 처리한다.
- 이미지 편집 — 별도의 편집 도구로 이동하지 않고 대화 안에서 이미지 수정을 진행할 수 있다.
- 연작 스토리 — 하나의 이야기를 따라 여러 장면을 연속으로 생성하면서 캐릭터를 유지할 수 있다.
- 스토리보드[22] — 이야기를 여러 컷으로 나누어 이미지 형태로 구성한다.
2.3. 이미지 편집 모델
PixAI에는 Text-to-Image 모델 외에 전용 이미지 편집 모델로 Reference Pro[23]와 PixAI Edit가 있다.Reference Pro는 여러 장의 참조 이미지를 조합하고 재구성하는 데 유리하다. PixAI Edit은 같은 이미지를 대화형 방식으로 조금씩 수정해 완성도를 높일 수 있다. 일반 이미지 생성 모델과 달리 편집 모델은 사용자가 참조하고자 하는 이미지와[24] 요구사항에 대한 지시를 입력으로 받아 작동한다.2.3.1. Edit Pro / PixAI Edit와 Reference Pro
| 항목 | Edit Pro | Reference Pro |
| 주요 용도 | 기존 이미지를 제시어로 세세하게 수정 | 여러 참조 이미지의 요소를 조합해 재구성 |
| 입력 방식 | 이미지 + 자연어 | 참조 이미지 + 자연어 |
| 최대 입력 이미지 | 10장 | 10장 |
| 최대 출력 | 4K | 4K |
| 작동 방식 | 대화로 단계별 수정 | 참조 이미지로 수정하거나 여러 장을 합성 |
| 연속 보정 | 지원 | 주된 용도는 아님 |
| 다중 이미지 합성 | 지원 | 핵심 기능 |
| LoRA | 미지원 | 미지원 |
| Negative Prompt | 미지원 | 미지원 |
| 쓰이는 작업 | 베리에이션, 복잡한 수정, 연속 보정 | 캐릭터, 의상, 포즈, Style, 여러 이미지의 요소 조합 |
2.3.2. Style 시스템
2026년 3월 정식 공개 당시 스타일 프리셋은 35종 이상이었고, Anime, Colorful, Realistic 등의 계열로 나뉘었다. 이후 PixAI는 사용자 지정 스타일과 스타일 코드를 추가했다. 사용자 지정 스타일에서는 원하는 그림체를 직접 문장으로 적어 스타일을 만들 수 있고, 스타일 코드로는 그렇게 만든 설정을 저장하거나 다른 사용자와 공유할 수 있다.2.4. 영상 생성 모델
PixAI의 영상 생성 모델[25]은 Image-to-Video 방식으로 작동한다. 정지 상태의 이미지를 약 5~10초 길이의 애니메이션 클립으로 변환할 수 있으며, 모델이 지원하는 범위에 따라 시작·종료 프레임 지정, 모션 프롬프트, AI 보이스오버 등의 기능을 사용할 수 있다. 현재 PixAI에서는 V3.2가 최신 영상 생성 모델로 표시되어 있으며, 이 외에도 V3.0 High Consistency와 V2.7 High Dynamics가 제공된다.영상 모델 비교
| 모델 | 특징 | 지원 |
| V3.2[26] | 현재 표준 I2V 모델 | 프롬프트 반영이 좋고 AI 보이스오버 지원 |
| V3.0 High Consistency | 일관성 우선 | 캐릭터와 Style 유지에 중점, 복잡한 움직임도 처리 |
| V2.7 High Dynamics | 움직임 우선 | 움직임의 폭이 더 크게 나옴 |
2.4.1. v4.0 Preview
2026년 5월 PixAI가 공개한 v4.0 Preview는 이미지 기반 영상 생성 모델이다. v4.0 Preview와 v4.0 Lite Preview[27] 두 종류로 구성되어 있으며, 기존 Image-to-Video 방식보다 영상 제작에 활용할 수 있는 입력 및 제어 범위가 넓어진 것이 주요 특징이다.v4.0 Preview의 주요 기능
| 기능 | 설명 |
| Character Reference 캐릭터 참조 | 캐릭터의 외형을 지정한다. |
| Multi-Image Reference 다중 이미지 참조 | 여러 이미지에서 인물, 의상, 배경을 따로 참조한다. |
| Video Reference 영상 참조 | 기존 영상의 동작, 카메라 움직임, 리듬을 참조한다. |
| Audio Reference 오디오 참조 | 소리나 음성 파일을 영상 제작의 참조로 사용한다. |
| Character Consistency 캐릭터 일관성 | 화면과 동작이 바뀌는 상황에서도 캐릭터 일관성을 유지한다. |
| Complex Motion 복잡한 동작 | 까다로운 동작을 지시할 수 있다. |
| Cinematic Camera 카메라 연출 | 푸시 인, 풀 백, 틸트, 오빗 등 촬영 용어로 카메라 연출을 지정할 수 있다. |
| Native Voice 음성 생성 | 캐릭터 음성을 생성할 수 있다. |
| Multi-Cut 다중 컷 | 여러 컷과 장면 전환을 지정할 수 있다. |
2.5. 커뮤니티 모델
PixAI에서는 사용자가 직접 모델을 업로드해 커뮤니티에 공개할 수 있다. 다른 사용자는 모델 페이지에서 공개된 모델의 정보와 예시 작품을 확인한 뒤 곧바로 창작에 사용할 수 있다. 커뮤니티 모델은 기반 아키텍처가 서로 다를 수 있으며, 이에 따라 프롬프트 작성 방식과 LoRA 호환성, 일부 생성 매개변수도 달라질 수 있다.3. 유료 요금제
PixAI는 부분 무료 방식으로 운영되며, 사용자는 멤버십을 구독하지 않아도 기본적인 이미지 생성 기능을 이용[28]할 수 있다. 크레딧이나 LoRA 관련 추가 권한, 기타 고급 기능이 필요한 경우에는 크레딧 팩을 구매하거나 PixAI 멤버십을 구독할 수 있다. PixAI에서는 크레딧을 주로 플랫폼 내 통화와 같은 목적으로 사용하는 반면, Mio.2는 별도의 젬 체계를 사용하며 Bronze, Silver, Gold의 세 가지 멤버십 등급을 제공[29]한다.3.1. 크레딧
크레딧(Credits)은 PixAI에서 사용되는 주요 플랫폼 재화로, 이미지 생성, 이미지 편집, 영상 생성, LoRA 학습 및 기타 일부 기능을 이용할 때 사용된다. 실제 소모량은 고정되어 있지 않으며, 사용하는 모델, 이미지 크기, 한 번에 생성하는 이미지 수, 추가 도구, 생성 매개변수, 생성 우선순위 등의 설정에 따라 달라진다.일반 유저라도 지속적으로 크레딧[30]을 받을 수 있다. 2026년 8월 기준 일반 유저는 매일 10,000 크레딧을 받을 수 있으며, Starter, Plus, Premium 멤버십 회원은 각각 12,000, 20,000, 30,000 크레딧을 받을 수 있다.
크레딧 자체에는 유효기간이 없으며 계속 누적시킬 수 있다. 무료 미션을 통해 크레딧을 모으지 않고 바로 충전하고 싶은 경우에는 크레딧 팩(Credit Pack)을 별도로 구매할 수도 있다.
일반 크레딧 팩 [31]
| 크레딧 | 보너스 | 실제 지급 | 가격 |
| 100,000 | - | 100,000 | $5.00 |
| 200,000 | - | 200,000 | $9.90 |
| 600,000 | 8% | 648,000 | $29.90 |
| 1,800,000 | 20% | 2,160,000 | $89.90 |
| 3,600,000 | 25% | 4,500,000 | $179.90 |
3.2. PixAI 멤버십
PixAI 멤버십(PixAI Membership)은 PixAI의 주요 구독 서비스로, 2026년 8월 기준 Starter, Plus, Premium의 세 가지 등급으로 나뉘며 월간 및 연간 구독 방식을 제공한다.[32]주요 멤버십 요금제
| 항목 | Free | Starter | Plus | Premium |
| 월 요금 | 무료 | $9.99 | $29.99 | $49.99 |
| 연간 결제 시 월 환산 요금 | 무료 | $7.99 | $22.99 | $35.99 |
| 월간 보너스 크레딧 | - | 300,000 | 1,000,000 | 2,000,000 |
| 일일 크레딧 | 10,000 | 12,000 | 20,000 | 30,000 |
| 크레딧 구매 보너스 | - | 50% | 100% | 150% |
| 월 무료 LoRA 학습 횟수 | - | 3회 | 5회 | 10회 |
| 1회 생성 시 사용 가능한 LoRA | 최대 3개 | 최대 5개 | 최대 10개 | 최대 15개 |
| Private Model 업로드 | - | 최대 15개 | 최대 25개 | 최대 35개 |
사용하지 않은 크레딧은 멤버십을 갱신하거나 멤버십 기간이 종료된 이후에도 자동으로 소멸되지 않는다.
3.3. Mio.2 젬과 멤버십의 차이
Mio.2에서 사용되는 젬(Gems)은 간단히 말해 Mio.2 전용 크레딧이다. Mio.2에서 대화, 이미지 생성 및 편집 기능을 이용할 때 젬이 소모되며, 작업별 소모량은 필요한 연산 과정에 따라 달라진다. Mio.2는 무료로 체험할 수 있으며, 이와 별도로 Bronze, Silver, Gold의 세 가지 월간 멤버십을 제공한다. 등급이 높을수록 제공되는 젬의 양이 늘어나며, 더 높은 등급의 언어 모델 및 이미지 품질 옵션을 이용할 수 있다. PixAI는 현재 Kotone v1, Sena v1, Osaki v1을 멤버십 등급에 따라 사용할 수 있는 Mio.2 모델로 제공하고 있다.Mio.2 멤버십
| 요금제 | 월 단위 금액 | 월 단위 사용 가능량 | 사용 가능 모델 | 차이점 |
| Bronze | $10 | 8,100,000 Gems | Kotone v1 | Standard 이미지 생성 및 이미지 편집 |
| Silver | $30 | 26,500,000 Gems | Kotone v1, Sena v1 | 더 많은 사용량 제공 및 Sena v1 사용 가능 |
| Gold | $50 | 47,300,000 Gems | Kotone v1, Sena v1, Osaki v1 | Osaki v1 및 HD 이미지 생성 지원 |
Mio.2의 포함 사용량(Included Usage)에는 일정 기간을 기준으로 한 별도의 사용량 제한이 적용된다. 이는 포함된 사용량을 모두 소진한 이후에는 추가 젬을 사용해 계속 생성할 수 있으나 단기 사용량 제한과 초기화 주기는 공식 운영에 따라 변경될 수 있는 항목이다. 구독제 이외에도 Gem Pack 등을 통해 추가 젬을 구매할 수 있다. 2026년 8월 기준 Mio.2가 공식적으로 제공하는 멤버십은 월간 구독을 중심[35]으로 구성되어 있다.
4. 시스템 및 기능
PixAI의 주요 창작 기능은 생성 패널을 중심으로 구성되어 있다. 사용자는 텍스트 또는 참조 이미지를 바탕으로 이미지를 생성할 수 있으며, 생성된 결과물을 기반으로 이미지 편집, 화질 개선, 영상 변환, 작품 게시 등의 작업을 이어서 진행할 수 있다. 또한 이미지 생성 외에도 Toolbox, PixAI Studio, 개발자를 위한 PixAI API 등 다양한 방식으로 PixAI의 기능을 이용할 수 있다. 현재 PixAI 공식 인터페이스의 주요 메뉴에는 Home, Generate, Models, Create with Mio.2, Toolbox 등이 있다.4.1. 인터페이스 및 주요 메뉴
PixAI 메인 화면에는 커뮤니티에 공개된 작품이 표시되며, 사용자는 각 작품의 상세 페이지에서 이미지와 공개된 생성 정보를 확인할 수 있다.[36][37]주요 메뉴
| 메뉴 | 주요 기능 |
| Home | 커뮤니티 공개 작품, 추천 콘텐츠 및 Contest 등 |
| Generate | 주요 이미지 생성 패널로 이동 |
| Models | 공식 모델, 커뮤니티 모델 및 LoRA 탐색 및 사용 |
| Create with Mio.2 | Mio.2의 대화형 창작 인터페이스로 이동 |
| Toolbox | 캐릭터 카드, Figure, Magazine Cover 등 간편 창작 도구 |
| Profile | 개인 작품, 즐겨찾기, 모델 및 계정 정보 관리 |
4.2. 이미지 생성
PixAI의 기본 기능인 이미지 생성[38]은 사용자가 Generate 페이지에서 프롬프트를 입력하거나 참조 이미지를 업로드한 뒤, 기본 모델과 LoRA, 이미지 크기 및 기타 생성 매개변수를 설정하고 Generate를 실행해 이미지를 생성할 수 있다. PixAI는 다양한 형태의 프롬프트 입력을 지원한다. 적합한 입력 방식은 사용하는 모델에 따라 달라질 수 있는데, 예를 들면 일반적으로 SDXL 계열 모델은 태그 형식의 프롬프트를 많이 사용하는 반면, Tsubaki.2와 같은 DiT 계열 모델은 완전한 문장 형태의 자연어 프롬프트에 더 적합하다.▲ PixAI 이미지 생성 화면
4.2.1. 생성 패널
PixAI의 생성 패널은 크게 프롬프트, 생성 결과, 주요 매개변수, 고급 설정 영역으로 나뉜다.생성 패널 구성
| 영역 | 주요 내용 |
| 프롬프트 | 프롬프트 입력 및 프롬프트 보조 도구로 진행 |
| 생성 결과 | 생성된 이미지를 확인하고 Variation, Edit, Animate 등의 후속 작업 수행 |
| 주요 매개변수 | 모델, LoRA, Reference Image, 이미지 크기, Batch 등 |
| 고급 설정 | Sampling, Steps, CFG, Seed, VAE 등의 세부 매개변수 |
기본 모델에 따라 지원하는 매개변수는 서로 다르다. 예를 들어 SDXL 계열 모델은 일반적으로 기존 Stable Diffusion에서 사용되는 다양한 매개변수를 제공하는 반면, Tsubaki.2와 같은 DiT 계열 모델은 일부 설정이 숨겨져 있거나 모델 특성에 맞게 다른 방식으로 구성되어 있다.
프롬프트 보조 기능
프롬프트 보조 기능은 프롬프트 작성의 진입 장벽을 낮추기 위한 보조 기능이다.
| 기능 | 설명 |
| Auto Complete | 사용자가 입력 중인 내용을 바탕으로 캐릭터 이름, 동작, Style 등의 태그를 추천한다. |
| Prompt Helper | 자연어로 작성한 설명을 이미지 생성에 적합한 프롬프트로 확장하거나 정리한다. |
| Image to Prompt | 업로드한 이미지를 분석하여 해당 이미지에 대응하는 프롬프트를 생성한다. |
Prompt Helper는 다국어 입력을 지원하므로, 시스템을 통해 이미지 생성에 적합한 형태로 정리된다. 프롬프트를 보다 세밀하게 직접 제어하고 싶다면 보조 기능을 끄고 태그 또는 자연어로 프롬프트를 직접 완성해 입력할 수도 있다.
생성의 주요 설정
| 설정 | 역할 |
| Model | 기본 생성 모델로, 전반적인 생성 방식을 결정한다. |
| LoRA | 특정 캐릭터, 그림체, 의상, 포즈 등의 추가 특징을 적용한다. |
| Reference Image | 기존 이미지를 참조하여 생성 결과를 제어한다. |
| Aspect Ratio / Size | 이미지의 종횡비와 출력 크기를 설정한다. |
| Batch | 생성할 이미지 수량을 결정한다. |
| Negative Prompt | 생성 결과에 포함하지 않기를 원하는 요소를 지정한다. |
| Sampling Steps | 생성 과정에서의 반복 횟수를 조절한다. |
| CFG Scale | 프롬프트가 생성 결과에 얼마나 반영될지를 조절한다. |
| Seed[39] | 무작위 생성 결과를 제어한다. |
| VAE | 일부 모델에서 이미지 인코딩 및 색감과 관련된 표현을 조절한다. |
이러한 매개변수의 사용 범위는 모델에 따라 다르며, 모든 모델이 전체 설정을 지원하는 것은 아니다.
참조 이미지와 ControlNet
PixAI에서는 Text-to-Image 방식뿐 아니라 이미지를 생성 참고 자료로 사용할 수도 있다. 일반적인 참조 이미지(Reference Image)는 입력한 이미지의 구도, 시각적 특징 또는 전체적인 방향을 생성 결과에 반영하는 데 사용되며, Strength를 조절해 새로 생성되는 결과가 참조 이미지와 어느 정도 유사하게 나타날지를 조정할 수 있다.
ControlNet을 지원하는 모델에서는 입력 이미지의 포즈, 선화 또는 화면 구조를 활용해 생성 결과를 보다 구체적으로 제어할 수 있다. Reference Image가 주로 시각적 참고 역할을 한다면, ControlNet은 이미지의 구조를 제어하는 데 더 중점을 둔다.
4.2.2. 생성 전후의 보조 도구
PixAI는 이미지 생성 전후에 다양한 보조 기능을 제공한다. 일부 기능은 생성 과정에 직접 적용되며, 일부는 이미 생성된 이미지를 후처리하는 데 사용된다.생성 전 주요 보조 기능 [40]
| 기능 | 설명 |
| High Priority | 생성 작업의 우선순위를 높게 조정한다. 추가 크레딧이 사용된다. |
| Turbo Mode | 멤버십 전용 고속 생성 기능이다. |
| Prompt Helper | 프롬프트를 자동으로 정리하고 최적화한다. |
| Face Fix | 생성 과정에서 캐릭터 얼굴 외형을 보정한다. |
| HiRes | 생성 후 해상도와 세부 표현의 디테일을 조정한다. |
| Quality Tags | 프롬프트 내에 품질 태그를 자동으로 추가한다. |
생성 전 주요 보조 기능으로는 Generation Panel의 Pre-generation Tools로 두가지로 분류되고 있으며, 지원되는 기능은 모델에 따라 다르다. 이미지 생성이 완료된 후에는 별도 과정을 처음 없이, 생성된 결과 이미지에 이어서 추가적인 후속 작업을 이어서 진행할 수 있다.
4.3. PixAI 멤버십
PixAI 멤버십(PixAI Membership)은 PixAI의 주요 구독 서비스로, 2026년 8월 기준 Starter, Plus, Premium의 세 가지 등급으로 나뉘며 월간 및 연간 구독 방식을 제공한다.주요 멤버십 요금제
| 항목 | Free | Starter | Plus | Premium |
| 월 요금 | 무료 | $9.99 | $29.99 | $49.99 |
| 연간 결제 시 월 환산 요금 | 무료 | $7.99 | $22.99 | $35.99 |
| 월간 보너스 크레딧 | - | 300,000 | 1,000,000 | 2,000,000 |
| 일일 크레딧 | 10,000 | 12,000 | 20,000 | 30,000 |
| 크레딧 구매 보너스 | - | 50% | 100% | 150% |
| 월 무료 LoRA 학습 횟수 | - | 3회 | 5회 | 10회 |
| 1회 생성 시 사용 가능한 LoRA | 최대 3개 | 최대 5개 | 최대 10개 | 최대 15개 |
| Private Model 업로드 | - | 최대 15개 | 최대 25개 | 최대 35개 |
PixAI의 유료 멤버십에는 Turbo Mode, 더 다양한 이미지 크기, Custom Model List, 신규 모델 Early Access, 영상 관련 고급 기능 등의 혜택도 포함된다. 다만 Web, iOS, Android의 실제 구독 가격에는 차이가 있을 수 있다. 사용하지 않은 크레딧은 멤버십을 갱신하거나 멤버십 기간이 종료된 이후에도 자동으로 소멸되지 않는다.
4.4. Mio.2 젬과 멤버십의 차이
Mio.2에서 사용되는 젬(Gems)은 간단히 말해 Mio.2 전용 크레딧이다. Mio.2에서 대화, 이미지 생성 및 편집 기능을 이용할 때 젬이 소모되며, 작업별 소모량은 필요한 연산 과정에 따라 달라진다.
Mio.2는 무료로 체험할 수 있으며, 이와 별도로 Bronze, Silver, Gold의 세 가지 월간 멤버십을 제공한다. 등급이 높을수록 제공되는 젬의 양이 늘어나며, 더 높은 등급의 언어 모델 및 이미지 품질 옵션을 이용할 수 있다. PixAI는 현재 Kotone v1, Sena v1, Osaki v1을 멤버십 등급에 따라 사용할 수 있는 Mio.2 모델로 제공하고 있다.
4.4.1. Mio.2 멤버십
| 요금제 | 월 단위 금액 | 월 단위 사용 가능량 | 사용 가능 모델 | 차이점 |
| Bronze | $10 | 8,100,000 Gems | Kotone v1 | Standard 이미지 생성 및 이미지 편집 |
| Silver | $30 | 26,500,000 Gems | Kotone v1, Sena v1 | 더 많은 사용량 제공 및 Sena v1 사용 가능 |
| Gold | $50 | 47,300,000 Gems | Kotone v1, Sena v1, Osaki v1 | Osaki v1 및 HD 이미지 생성 지원 |
Mio.2의 포함 사용량(Included Usage)에는 일정 기간을 기준으로 한 별도의 사용량 제한이 적용된다. 포함된 사용량을 모두 소진한 이후에는 추가 젬을 사용해 계속 생성할 수 있으나, 단기 사용량 제한과 초기화 주기는 공식 운영에 따라 변경될 수 있다.
구독제 이외에도 Gem Pack 등을 통해 추가 젬을 구매할 수 있다. 2026년 8월 기준 Mio.2가 공식적으로 제공하는 멤버십은 월간 구독을 중심으로 구성되어 있다.
4.5. 인터페이스 및 주요 메뉴
PixAI 메인 화면에는 커뮤니티에 공개된 작품이 표시되며, 사용자는 각 작품의 상세 페이지에서 이미지와 공개된 생성 정보를 확인할 수 있다.주요 메뉴
| 메뉴 | 주요 기능 |
| Home | 커뮤니티 공개 작품, 추천 콘텐츠 및 Contest 등 |
| Generate | 주요 이미지 생성 패널로 이동 |
| Models | 공식 모델, 커뮤니티 모델 및 LoRA 탐색 및 사용 |
| Create with Mio.2 | Mio.2의 대화형 창작 인터페이스로 이동 |
| Toolbox | 캐릭터 카드, Figure, Magazine Cover 등 간편 창작 도구 |
| Profile | 개인 작품, 즐겨찾기, 모델 및 계정 정보 관리 |
4.6. 이미지 생성
PixAI의 기본 기능인 이미지 생성은 사용자가 Generate 페이지에서 프롬프트를 입력하거나 참조 이미지를 업로드한 뒤, 기본 모델과 LoRA, 이미지 크기 및 기타 생성 매개변수를 설정하고 Generate를 실행해 이미지를 생성할 수 있다.PixAI는 다양한 형태의 프롬프트 입력을 지원한다. 적합한 입력 방식은 사용하는 모델에 따라 달라질 수 있는데, 예를 들면 일반적으로 SDXL 계열 모델은 태그 형식의 프롬프트를 많이 사용하는 반면, Tsubaki.2와 같은 DiT 계열 모델은 완전한 문장 형태의 자연어 프롬프트에 더 적합하다.
4.6.1. 생성 패널
PixAI의 생성 패널은 크게 프롬프트, 생성 결과, 주요 매개변수, 고급 설정 영역으로 나뉜다.| 영역 | 주요 내용 |
| 프롬프트 | 프롬프트 입력 및 프롬프트 보조 도구를 통한 입력 |
| 생성 결과 | 생성된 이미지를 확인하고 Variation, Edit, Animate 등의 후속 작업 수행 |
| 주요 매개변수 | 모델, LoRA, Reference Image, 이미지 크기, Batch 등 |
| 고급 설정 | Sampling, Steps, CFG, Seed, VAE 등의 세부 매개변수 |
기본 모델에 따라 지원하는 매개변수는 서로 다르다. 예를 들어 SDXL 계열 모델은 일반적으로 기존 Stable Diffusion에서 사용되는 다양한 매개변수를 제공하는 반면, Tsubaki.2와 같은 DiT 계열 모델은 일부 설정이 숨겨져 있거나 모델 특성에 맞게 다른 방식으로 구성되어 있다.
프롬프트 보조 기능
프롬프트 작성의 진입 장벽을 낮추기 위한 보조 기능이다.
| 기능 | 설명 |
| Auto Complete | 사용자가 입력 중인 내용을 바탕으로 캐릭터 이름, 동작, Style 등의 태그를 추천한다. |
| Prompt Helper | 자연어로 작성한 설명을 이미지 생성에 적합한 프롬프트로 확장하거나 정리한다. |
| Image to Prompt | 업로드한 이미지를 분석하여 해당 이미지에 대응하는 프롬프트를 생성한다. |
Prompt Helper는 다국어 입력을 지원하므로 시스템을 통해 이미지 생성에 적합한 형태로 정리할 수 있다. 프롬프트를 보다 세밀하게 직접 제어하고 싶다면 보조 기능을 끄고 태그 또는 자연어 형태의 프롬프트를 직접 작성해 입력할 수도 있다.
생성의 주요 설정
| 설정 | 역할 |
| Model | 기본 생성 모델로, 전반적인 생성 방식을 결정한다. |
| LoRA | 특정 캐릭터, 그림체, 의상, 포즈 등의 추가 특징을 적용한다. |
| Reference Image | 기존 이미지를 참조하여 생성 결과를 제어한다. |
| Aspect Ratio / Size | 이미지의 종횡비와 출력 크기를 설정한다. |
| Batch | 생성할 이미지 수량을 결정한다. |
| Negative Prompt | 생성 결과에 포함하지 않기를 원하는 요소를 지정한다. |
| Sampling Steps | 생성 과정에서의 반복 횟수를 조절한다. |
| CFG Scale | 프롬프트가 생성 결과에 얼마나 반영될지를 조절한다. |
| Seed | 무작위 생성 결과를 제어한다. |
| VAE | 일부 모델에서 이미지 인코딩 및 색감과 관련된 표현을 조절한다. |
이러한 매개변수의 사용 범위는 모델에 따라 다르며, 모든 모델이 전체 설정을 지원하는 것은 아니다.
참조 이미지와 ControlNet
PixAI에서는 Text-to-Image 방식뿐 아니라 이미지를 생성 참고 자료로 사용할 수도 있다. 일반적인 참조 이미지(Reference Image)는 입력한 이미지의 구도, 시각적 특징 또는 전체적인 방향을 생성 결과에 반영하는 데 사용되며, Strength를 조절해 새로 생성되는 결과가 참조 이미지와 어느 정도 유사하게 나타날지를 조정할 수 있다.
ControlNet을 지원하는 모델에서는 입력 이미지의 포즈, 선화 또는 화면 구조를 활용해 생성 결과를 보다 구체적으로 제어할 수 있다. Reference Image가 주로 시각적 참고 역할을 한다면, ControlNet은 이미지의 구조를 제어하는 데 더 중점을 둔다.
4.6.2. 생성 전후의 보조 도구
PixAI는 이미지 생성 전후에 다양한 보조 기능을 제공한다. 일부 기능은 생성 과정에 직접 적용되며, 일부는 이미 생성된 이미지를 후처리하는 데 사용된다.생성 전 주요 보조 기능
| 기능 | 설명 |
| High Priority | 생성 작업의 우선순위를 높게 조정한다. 추가 크레딧이 사용된다. |
| Turbo Mode | 멤버십 전용 고속 생성 기능이다. |
| Prompt Helper | 프롬프트를 자동으로 정리하고 최적화한다. |
| Face Fix | 생성 과정에서 캐릭터 얼굴 외형을 보정한다. |
| HiRes | 생성 후 해상도와 세부 표현의 디테일을 조정한다. |
| Quality Tags | 프롬프트 내에 품질 태그를 자동으로 추가한다. |
생성 전 주요 보조 기능은 Generation Panel의 Pre-generation Tools 영역에서 제공되며, 지원되는 기능은 모델에 따라 다르다. 이미지 생성이 완료된 후에는 별도의 생성 과정을 처음부터 다시 진행하지 않고, 생성된 결과 이미지를 기준으로 추가적인 후속 작업을 이어서 진행할 수 있다.
4.7. 이미지 편집
PixAI는 Flow Edit, Edit Pro / PixAI Edit, Reference Pro와 같이 자연어를 기반으로 이미지를 수정하는 기능을 포함해 다양한 이미지 편집 방식을 제공한다.이미지 편집 기능
| 이름 | 기능 | 용도 |
| Inpainting | 마스크로 재생성 영역을 직접 지정 | 얼굴 보정, 의상 수정, 일부 오브젝트 교체 |
| Outpainting | 원본 이미지의 캔버스를 확장하고 새로운 영역을 생성 | 이미지 확장, 가로·세로 비율 변경, 배경 추가 |
| Brush | 색상이나 시각적 가이드를 직접 그려 입력 | 부분 색상 조정 및 생성 방향 제어 |
| img2img | 이미지를 새로운 생성의 기반 이미지로 사용 | 그림체 변경, 이미지 전체 재생성 |
| Flow Edit | 자연어 명령 | 빠른 의상 변경, 배경 수정, 간단한 이미지 편집 |
| PixAI Edit | 대화형 자연어 편집 | 연속적인 수정 및 복잡한 세부 편집 |
| Reference Pro | 여러 장의 참조 이미지 + 자연어 편집 | 여러 참조 이미지 활용 및 요소 조합 |
일반적인 이미지 편집과 자연어 기반 편집은 작업 목적에 따라 구분할 수 있다.[41]
4.7.1. Inpainting과 Outpainting
Inpainting[42]은 다시 생성할 영역을 마스크로 지정하여, 모델이 선택된 부분만 다시 그리는 형식이다.
Outpainting은 기존 이미지의 경계 밖으로 화면을 확장하는 데 사용된다. 세로형 인물 이미지를 가로형 이미지로 확장할 경우 기존 인물은 그대로 유지하면서 AI가 양옆의 배경을 추가로 생성하도록 할 수 있다. 이외에도 Brush와 img2img 등 전통적인 이미지 편집 기능도 제공된다.
4.7.2. Flow Edit
Flow Edit은 PixAI의 자연어 기반 이미지 편집 워크플로이다. 사용자는 복잡한 프롬프트 작성 없이 원하는 수정 내용을 자연어로 직접 입력하여 헤어스타일, 의상, 배경 또는 전체적인 그림체 등을 변경할 수 있다. 현재 Flow Edit에서는 PixAI Edit, Reference Pro 등 여러 편집 모델을 선택할 수 있으므로, 하나의 독립적인 기본 생성 모델이라기보다는 여러 편집 기능을 연결하는 이미지 편집 워크플로의 진입점에 가깝다.
4.7.3. 화질 개선
화질 개선(Image Enhance)[43]은 이미 생성했거나 업로드한 이미지를 후처리하는 기능으로, 기존 이미지의 디테일을 개선할 수 있다.| 도구 | 주요 기능 |
| Handfix | 손가락이나 관절 형태를 수정하는 데 사용 |
| Face Fix | 인물의 얼굴을 감지한 뒤 보정 |
| Change Emotion | 캐릭터의 주요 특징을 유지하면서 표정을 변경 |
| Background Remover | 배경을 제거하고 투명 PNG 이미지로 출력 |
| Convert to Line Art | 컬러 이미지를 선화로 변환 |
| Sketch Coloring | 흑백 선화에 색을 자동으로 입힘 |
4.8. 영상 생성
PixAI의 영상 생성 기능은 주로 이미지를 짧은 영상으로 변환하는 데 사용된다. 영상 생성 시에는 일반적으로 입력 이미지, 영상 모델, Motion Prompt, 영상 길이 등의 설정을 선택해야 한다. 일부 모델은 Start / End Frame, AI Voiceover 및 기타 고급 기능도 지원한다.영상 생성 기본 과정
- 기준 이미지를 업로드
- 사용할 영상 생성 모델을 선택
- Motion Prompt를 입력하여 인물의 동작, 장면 변화, Camera Motion 등을 지정
- 선택한 모델에 따라 옵션을 설정[44]
- 생성 뒤 모델을 통해 재수정
캐릭터 영상의 경우 프롬프트는 정지 이미지에 이미 표현되어 있는 캐릭터의 외형을 다시 자세히 설명하기보다는, 화면에서 어떤 움직임이 발생하는지를 중심으로 작성하는 것이 권장된다.
PixAI 공식 안내에서는 Audio, 캐릭터 일관성, Camera Motion, 움직임 속도 등 사용 목적에 따라 적합한 영상 모델과 설정을 선택하는 방법을 안내하고 있으므로, 실제 생성 시 관련 공식 가이드를 함께 참고할 수 있다.
4.9. Toolbox
Toolbox는 PixAI에서 제공하는 프리셋 기반의 창작 도구이다. 기본적으로 캐릭터 이미지 업로드 → 템플릿 선택 → 결과 생성의 과정을 통해 기존 캐릭터 이미지를 특정 형식의 콘텐츠로 빠르게 변환할 수 있다.Toolbox 유형
| 유형 | 대표 기능 |
| 굿즈 및 수집형 콘텐츠 | Collectible Card, Tarot Card, Badge, Figure, Plushie, Standee 등 |
| 캐릭터 및 설정 | Character Sheet, Fantasy Character, JRPG Strategy Page, Desktop Pet 등 |
| 2인 콘텐츠 | Two-Person Interaction 등 |
| 비주얼 템플릿 / Style 변환 | Galgame UI, Magazine Cover, Polaroid, Paper Cut 등 |
| 영상 템플릿 | AI Kiss Video, AI Hug Video 등 |
| 기타 도구 | Image Upscale, Real-time Generation 등 |
Toolbox의 가장 큰 특징은 유행하는 콘텐츠 형식이나 창작 과정에서 비교적 자주 활용되는 작업을 고정된 형태의 워크플로로 미리 구성하여 제공하는 부분이다.[45]
▲ PixAI 크리에이티브 툴 페이지
4.10. PixAI Studio
PixAI Studio는 비교적 복잡한 창작 과정을 위한 통합형 창작 작업 공간이다. 기존 Generate 페이지가 개별 생성 작업을 중심으로 구성된 것과 달리, PixAI Studio는 시각적인 Canvas 위에서 이미지, 생성 작업 및 기타 창작 소재를 구성할 수 있도록 만들어졌다. 따라서 하나의 작업 공간 안에서 이미지 생성, 편집 및 후속 콘텐츠 제작까지 이어서 진행할 수 있다는 점을 특징으로 한다.간단히 말해 Studio는 기존의 단일 Generator라기보다 프로젝트형 Workspace에 가까운 구조를 갖고 있다. 공식에서 밝힌 기능 제공의 주요 목적은 여러 개의 독립된 페이지를 오가며 소재를 반복해서 다운로드하고 다시 업로드해야 하는 과정을 줄이고, 다양한 결과물을 하나의 창작 공간 안에 계속 보관하면서 활용할 수 있도록 하는 데 있다.
Generate와 PixAI Studio의 차이점[46]
| 항목 | 기존 Generate | PixAI Studio |
| 기본 단위 | 개별 생성 작업 | Canvas / 창작 프로젝트 |
| 주요 용도 | 한 장 또는 소수 이미지의 빠른 생성 | 여러 단계와 다양한 소재로 구성된 창작 과정 관리 |
| 소재 구성 | 생성 기록과 개별 결과물을 중심으로 관리 | 여러 소재를 하나의 Canvas에 동시에 배치 가능 |
| 이미지 생성 | 지원 | 지원 |
| 이미지 편집 | 생성 후 해당 편집 도구로 이동 | Canvas에 배치된 소재를 기반으로 연속 편집 가능 |
| 영상 워크플로 | 개별 이미지에서 Video 기능으로 이동 | 이미지와 기타 소재를 연결하는 방식으로 영상 제작 가능 |
| 적합한 사용 사례 | 일상적인 단일 이미지 생성 및 간단한 창작 | 연속 콘텐츠, 복잡한 프로젝트, 다단계 창작 |
4.11. PixAI API
PixAI는 개발자 및 기업용 애플리케이션을 위한 PixAI API를 제공하여 이미지 생성 기능을 다른 애플리케이션, 자동화 워크플로 및 창작 도구에 통합할 수 있도록 한다.개발자는 API Key를 통해 인증한 뒤 이미지 생성 작업을 요청하고, 작업 상태를 조회하며, 반환된 미디어 주소를 통해 생성 결과를 받아올 수 있다. 공식 API는 현재 Tsubaki, Haruka 등 여러 PixAI 모델을 지원하고 있다. 2026년 8월 기준 공식 PixAI Platform에서는 RESTful API를 제공하고 있다.
PixAI API 주요 구성
| 기능 | 설명 |
| Image Generation | API를 통해 PixAI 이미지 생성 모델을 호출한다. |
| Model Selection | 사용할 Model Version을 지정한 뒤 이미지를 생성한다. |
| REST API | 생성 작업 요청, 작업 상태 조회 및 결과 확인에 사용한다. |
| Webhook | 작업 완료 후 콜백 알림을 수신한다. |
| API Key | API 호출 시 사용자 인증에 사용한다. |
| Private Generation | API를 통해 생성한 작업은 일반 커뮤니티의 공개 작품 기록에 자동으로 표시되지 않는다. |
일반적인 API 이용 흐름은 API Key 발급 → 생성 작업 요청 → 작업 완료 대기 → 생성 이미지 확인 순서로 진행된다. 현재 PixAI API는 별도의 PixAI Platform 문서 체계를 통해 제공된다.
5. LoRA
LoRA(Low-Rank Adaptation)[47]는 PixAI의 이미지 생성 체계에서 주요하게 사용되는 요소 중 하나이다. Tsubaki.2와 같은 기본 모델이 이미지 생성의 전반적인 방식과 그림체를 결정한다면, LoRA는 특정 캐릭터, 그림체, 의상, 포즈 등의 특징을 추가하는 역할을 한다.[48]사용자는 PixAI 커뮤니티에 공개된 LoRA를 바로 사용할 수 있으며, 플랫폼에서 직접 LoRA를 학습한 뒤 공개하거나 비공개로 저장할 수도 있다.[49]
LoRA는 일반적으로 기본 모델을 대체하는 것이 아니라 기본 모델과 조합하여 사용된다. 따라서 동일한 기본 모델에도 서로 다른 LoRA를 적용해 다른 캐릭터나 시각적 스타일을 구현할 수 있다.
Model과 LoRA의 차이점
| 항목 | Model | LoRA |
| 역할 | 이미지 생성의 기본 성능, 그림체, 프롬프트 작동 방식을 결정 | 기본 모델에 캐릭터, 그림체, 의상, 포즈 등 특정 특징을 추가 |
| 기본 모델 필수 여부 | 필수 | 선택 |
| 영향 범위 | 이미지 전체에 영향 | 특정 캐릭터, 그림체, 개념에 영향 |
| 프롬프트와의 관계 | 모델에 따라 적합한 프롬프트 작성 방식이 다름 | 일부 LoRA는 프롬프트에 Trigger Word 입력이 필요 |
| 아키텍처 | DiT, SDXL 등 | 대응하는 기본 모델의 아키텍처와 호환되어야 함 |
| 다중 사용 | 기본적으로 한 번에 하나의 기본 모델을 선택 | 호환되는 여러 LoRA를 동시에 조합해 사용 가능 |
| 사용자 제작 | 일부 사용자 지정 모델을 업로드 가능 | 직접 LoRA를 학습하거나 업로드 가능 |
PixAI의 Models 페이지에서는 모델과 LoRA를 함께 탐색할 수 있다.
5.1. LoRA 유형
LoRA는 각기 다른 시각적 특징을 학습하도록 제작할 수 있다.| 유형 | 주요 역할 | 예시 |
| Character LoRA | 캐릭터의 주요 시각적 특징을 유지 | 헤어스타일, 눈동자 색, 얼굴, 의상 등 |
| Style LoRA | 특정 그림체나 시각적 스타일을 추가 | 수채화, 후소, 선화, 특정 애니메이션풍 등 |
| Outfit LoRA | 의상 디자인의 특징을 중점적으로 반영 | 교복, 드레스, 갑옷, 테마 의상 등 |
| Pose LoRA | 특정 동작이나 자세의 표현을 강화 | 전투 자세, 앉은 자세, 특정 신체 동작 등 |
캐릭터 LoRA는 오리지널 캐릭터의 이미지 일관성을 유지하는 데 자주 사용된다. 예를 들면 사용자가 캐릭터의 머리색, 눈, 의상 및 기타 시각적 특징을 정한 뒤 LoRA를 활용하면, 해당 특징을 서로 다른 장면, 포즈, 구도에서도 일관성을 유지하여 형성하는 것이 가능하다.
Style LoRA는 주로 기본 모델의 선 표현, 채색, 빛과 그림자 또는 전반적인 시각적 스타일을 변화시키는 데 사용된다. 일반적으로 Character LoRA와 함께 조합할 수 있으며, ‘어떤 캐릭터를 그릴지’와 ‘어떤 방식으로 표현할지’를 나누어 제어하려는 목적이다.
5.2. LoRA 사용
LoRA를 실제로 사용할 때는 주로 기본 모델 / 아키텍처, Trigger Word, Weight의 세 가지 요소를 확인해야 한다.LoRA 사용의 주요 요소
| 항목 | 설명 |
| Base Model / Architecture | LoRA가 해당 기본 모델 또는 모델 아키텍처와 호환되는지 확인한다. |
| Trigger Word | 일부 LoRA는 주요 특징을 활성화하기 위해 지정된 키워드를 입력해야 한다. |
| Weight | LoRA가 최종 결과에 미치는 영향의 강도를 조절한다. |
| Prompt | 장면, 동작, 구도 등 기타 생성 내용을 결정한다. |
| 다중 LoRA 조합 | 하나의 작업에 서로 호환되는 여러 LoRA를 동시에 추가할 수 있다. |
기본 모델 호환성
LoRA는 모든 기본 모델에서 사용할 수 있는 것은 아니다. 예를 들어 SDXL 기반으로 학습된 LoRA는 원칙적으로 SDXL 계열 모델과 함께 사용해야 하며, Tsubaki.2에서 사용하는 DiT.2 LoRA는 해당 DiT.2 워크플로와 함께 사용해야 한다.
아키텍처가 서로 맞지 않을 경우 LoRA를 사용할 수 없거나 생성 결과에 뚜렷한 이상이 나타날 수 있다. 따라서 LoRA 자체의 품질만으로 생성 결과가 결정되는 것은 아니며, 같은 LoRA라도 사용하는 기본 모델, 프롬프트, Weight 설정에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다.
PixAI의 LoRA 카드에는 해당 LoRA가 사용하는 기본 아키텍처가 표시되어 있어 사용 전에 호환 여부를 확인할 수 있다.
| LoRA 아키텍처 | 대표 기본 모델 / 워크플로 |
| DiT.2 | Tsubaki.2 |
| DiT.1 | Tsubaki 계열 |
| SDXL | Haruka v2, Hoshino 등 SDXL 호환 워크플로 |
| 기타 아키텍처 | 각 LoRA 페이지 및 기본 모델의 호환 정보를 기준으로 확인 |
Trigger Word
일부 LoRA는 학습 과정에서 Trigger Word가 함께 정해진다. 사용자가 지정된 Trigger Word[50]를 프롬프트에 추가하면 모델이 LoRA가 학습한 캐릭터, 의상, 그림체(Style) 또는 기타 특징을 보다 명확하게 반영할 수 있다. LoRA마다 Trigger Word에 의존하는 정도는 다르므로, LoRA 상세 페이지에서 제작자가 제공하는 설명과 권장 사용법을 확인하는 것이 권장된다.
Weight
Weight는 LoRA가 최종 생성 결과에 미치는 영향의 강도를 조절하는 값이다. Weight가 낮으면 LoRA의 특징이 충분히 드러나지 않을 수 있으며, 반대로 지나치게 높으면 기본 모델의 기존 표현 능력을 과도하게 덮어 인물이나 화면이 다소 부자연스럽게 나타날 수 있다.
5.3. 다중 LoRA 조합
PixAI는 이미지 생성 작업에서 동시에 여러 LoRA를 사용할 수 있다. 사용자는 서로 다른 LoRA를 활용해 캐릭터, 그림체(Style), 의상, 동작 또는 화면의 세부 요소를 각각 제어함으로써 보다 복합적인 창작 결과를 만들 수 있다. 일반적으로는 같은 유형의 LoRA를 여러 개 단순히 겹쳐 쓰기보다는, 서로 다른 기능과 역할을 담당하는 LoRA를 조합하는 방식이 자주 활용된다.[51]
자주 사용되는 LoRA 조합
| 조합 | 주요 용도 | 특징 |
| Character + Style | 캐릭터를 유지하면서 그림체 변경 | 가장 흔한 방식 |
| Character + Pose | 캐릭터를 유지하면서 특정 동작을 강화 | 캐릭터 일러스트, 동작 이미지 및 구도 제어에 적합 |
| Style + Concept | 그림체와 시각적 효과를 동시에 제어 | 세계관 및 분위기 연출에 적합 |
| Character + Outfit | 캐릭터에 특정 의상을 추가 | 캐릭터 의상 변경 및 시리즈 이미지 제작에 적합 |
| 여러 Character LoRA | 한 화면에 여러 지정 캐릭터를 생성 | 난도가 높으며 캐릭터 특징이 서로 섞이기 쉬움 |
여러 LoRA를 함께 사용할 경우 단순히 ‘A + B’의 형태로 각각 독립적으로 적용되는 것이 아니라 서로 영향을 주고받는다.[52]
PixAI에서는 멤버십 등급에 따라 한 번의 생성에 추가할 수 있는 LoRA 수의 상한이 다르게 설정되어 있다. 2026년 8월 기준 비회원은 최대 3개, Starter는 최대 5개, Plus는 최대 10개, Premium은 최대 15개까지 사용할 수 있다.
다중 캐릭터 LoRA
다중 캐릭터 생성은 비교적 복잡한 활용 사례에 속한다. 기존 SDXL 계열 모델에서는 여러 Character LoRA를 동시에 사용할 경우 인물 특징이 서로 섞이는 문제가 발생할 수 있으므로, 기본 모델 자체의 다중 캐릭터 표현 능력도 최종 결과에 영향을 준다.
PixAI 공식에서는 여러 지정 캐릭터가 함께 등장하는 복잡한 장면을 제작할 경우, Tsubaki.2처럼 다중 캐릭터 이해 능력이 강화된 모델을 사용하는 방식을 보다 권장하며, 필요에 따라 각 캐릭터에 대응하는 LoRA를 함께 조합해 사용할 수 있다고 안내하고 있다.
5.4. LoRA 사용
LoRA를 실제로 사용할 때는 주로 기본 모델 / 아키텍처, Trigger Word, Weight의 세 가지 요소를 확인해야 한다.
5.4.1. LoRA 사용의 주요 요소
| 항목 | 설명 |
| Base Model / Architecture | LoRA가 해당 기본 모델 또는 모델 아키텍처와 호환되는지 확인한다. |
| Trigger Word | 일부 LoRA는 주요 특징을 활성화하기 위해 지정된 키워드를 입력해야 한다. |
| Weight | LoRA가 최종 생성 결과에 미치는 영향의 강도를 조절한다. |
| Prompt | 장면, 동작, 구도 등 기타 생성 내용을 결정한다. |
| 다중 LoRA 조합 | 하나의 작업에 서로 호환되는 여러 LoRA를 동시에 추가할 수 있다. |
기본 모델 호환성
LoRA는 모든 기본 모델에 사용할 수 있는 것은 아니다. 예를 들어 SDXL 기반으로 학습된 LoRA는 원칙적으로 SDXL 계열 모델과 함께 사용해야 하며, Tsubaki.2에서 사용하는 DiT.2 LoRA는 해당 DiT.2 워크플로와 함께 사용해야 한다.
아키텍처가 서로 맞지 않을 경우 LoRA를 사용할 수 없거나 생성 결과에 뚜렷한 이상이 나타날 수 있다. 따라서 LoRA 자체의 품질만으로 생성 결과가 결정되는 것은 아니며, 같은 LoRA라도 사용하는 기본 모델, 프롬프트, Weight 설정에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다.
PixAI의 LoRA 카드에는 해당 LoRA가 사용하는 기본 아키텍처가 표시되어 있어 사용 전에 호환 여부를 확인할 수 있다.
| LoRA 아키텍처 | 대표 기본 모델 / 워크플로 |
| DiT.2 | Tsubaki.2 |
| DiT.1 | Tsubaki 계열 |
| SDXL | Haruka v2, Hoshino 등 SDXL 호환 워크플로 |
| 기타 아키텍처 | 각 LoRA 페이지 및 기본 모델의 호환 정보를 기준으로 확인 |
Trigger Word 조합
일부 LoRA는 학습 과정에서 Trigger Word가 함께 설정된다. 사용자가 지정된 Trigger Word를 프롬프트에 추가하면 모델이 LoRA가 학습한 캐릭터, 의상, 그림체(Style) 또는 기타 특징을 보다 명확하게 반영할 수 있다.
LoRA마다 Trigger Word에 의존하는 정도는 다르므로, LoRA 상세 페이지에서 제작자가 제공하는 설명과 권장 사용법을 확인하는 것이 권장된다.
Weight 조합
Weight는 LoRA가 최종 생성 결과에 미치는 영향의 강도를 조절하는 값이다. Weight가 낮으면 LoRA의 특징이 충분히 드러나지 않을 수 있으며, 반대로 지나치게 높으면 기본 모델의 기존 표현 능력을 과도하게 덮어 인물이나 화면이 부자연스럽게 나타날 수 있다.
5.5. 다중 LoRA 조합
PixAI는 이미지 생성 작업에서 동시에 여러 LoRA를 사용할 수 있다. 사용자는 서로 다른 LoRA를 활용해 캐릭터, 그림체(Style), 의상, 동작 또는 화면의 세부 요소를 각각 제어함으로써 보다 복합적인 창작 결과를 만들 수 있다. 일반적으로 같은 유형의 LoRA를 단순히 여러 개 겹쳐 사용하는 것보다는, 서로 다른 기능과 역할을 담당하는 LoRA를 조합하는 방식이 활용된다.
자주 사용되는 LoRA 조합
| 조합 | 주요 용도 | 특징 |
| Character + Style | 캐릭터를 유지하면서 그림체 변경 | 가장 흔한 방식 |
| Character + Pose | 캐릭터를 유지하면서 특정 동작을 강화 | 캐릭터 일러스트, 동작 이미지 및 구도 제어에 적합 |
| Style + Concept | 그림체와 시각적 효과를 동시에 제어 | 세계관 및 분위기 연출에 적합 |
| Character + Outfit | 캐릭터에 특정 의상을 추가 | 캐릭터 의상 변경 및 시리즈 이미지 제작에 적합 |
| 여러 Character LoRA | 한 화면에 여러 지정 캐릭터를 생성 | 난도가 높으며 캐릭터 특징이 서로 섞이기 쉬움 |
여러 LoRA를 함께 사용할 경우 단순히 ‘A + B’의 형태로 각각 독립적으로 적용되는 것이 아니라 서로 영향을 주고받는다.
PixAI에서는 멤버십 등급에 따라 한 번의 생성에 추가할 수 있는 LoRA 수의 상한이 다르게 설정되어 있다. 2026년 8월 기준 비회원은 최대 3개, Starter는 최대 5개, Plus는 최대 10개, Premium은 최대 15개까지 사용할 수 있다.
다중 캐릭터 LoRA
다중 캐릭터 생성은 비교적 복잡한 활용 사례에 속한다. 기존 SDXL 계열 모델에서는 여러 개의 Character LoRA를 동시에 사용할 경우 인물의 특징이 서로 섞이는 문제가 발생할 수 있기 때문에, 기본 모델 자체의 다중 캐릭터 표현 능력도 최종 결과에 영향을 준다.
PixAI 공식에서는 여러 지정 캐릭터가 함께 등장하는 복잡한 장면을 제작할 경우 Tsubaki.2처럼 다중 캐릭터 이해 능력이 강화된 모델을 사용하는 방식을 권장하며, 필요에 따라 각 캐릭터에 대응하는 LoRA를 함께 조합해 사용할 수 있다.
5.6. LoRA 학습
PixAI에서는 온라인 LoRA 학습 기능을 제공한다. 사용자는 학습에 사용할 이미지를 업로드하고 해당하는 기본 모델을 선택한 뒤 관련 정보를 설정하면 PixAI 서버에서 직접 LoRA 학습을 진행할 수 있다. 별도로 로컬 환경에 Stable Diffusion을 설치하거나 별도의 학습 환경을 구성할 필요가 없다.
현재 PixAI에서는 Character, Style, Pose, Outfit 등 서로 다른 용도의 LoRA를 학습할 수 있다. 이 가운데 Character LoRA는 여러 장의 캐릭터 이미지에서 안정적인 정체성 특징을 학습해야 하므로 학습 이미지의 일관성, 선명도, 구도의 다양성 등이 최종 결과에 영향을 미친다.
LoRA 학습 기본 구조
| 단계 | 주요 내용 |
| Dataset | 학습에 사용할 이미지를 업로드한다. |
| Base Model | LoRA에 대응하는 기본 모델 / 아키텍처를 선택한다. |
| Caption / Tag | 학습 이미지에 포함된 인물이나 시각적 요소를 설명한다. |
| Trigger Word | LoRA의 주요 특징을 지정하는 데 사용할 키워드를 설정한다. |
| Training Settings | 학습 관련 매개변수를 조정한다. |
| Training | 학습 작업을 제출한 뒤 PixAI에서 학습을 진행한다. |
| Test | 학습이 완료된 LoRA로 실제 이미지를 생성해 결과를 확인하고 조정한다. |
지원되는 주요 학습 아키텍처
PixAI의 LoRA 학습 기능은 공식 기본 모델의 업데이트에 따라 새로운 아키텍처가 추가된다. 2026년 공개 자료를 기준으로 PixAI는 기존 SDXL 워크플로와 함께 DiT.1, DiT.2 LoRA 학습을 지원하고 있다.
| 아키텍처 | 대표 학습용 기본 모델 | 특징 |
| DiT.2 | Tsubaki.2 | 현재 Tsubaki.2 워크플로를 위한 LoRA 학습 |
| DiT.1 | Tsubaki | 이전 세대 DiT LoRA 워크플로 |
| SDXL | 해당 SDXL 학습용 기본 모델 | 기존 SDXL 모델 및 LoRA 생태계에서 활용 가능 |
PixAI 공식에서는 이미지 생성에 사용할 수 있는 모델과 LoRA 학습의 Base Model로 사용할 수 있는 모델을 구분해 두었다. 예를 들어 같은 DiT 계열에 속하는 일부 파생 모델은 이미지 생성에는 사용할 수 있지만, LoRA Training의 Base Model 목록에는 포함되어 있지 않을 수 있다.
또한 학습 비용은 기본 아키텍처에 따라 달라지며, PixAI 멤버십에서는 매월 일정 횟수의 무료 LoRA 학습 혜택을 제공한다.
5.7. LoRA 버전 관리
LoRA 페이지에서는 여러 버전을 함께 관리할 수 있다. 제작자는 LoRA를 재학습할 때마다 별도의 LoRA 카드를 새로 만들 필요 없이, 서로 다른 학습 결과나 기본 모델, 매개변수로 생성한 버전을 하나의 모델 페이지에서 관리할 수 있다. 이를 통해 기존 버전을 유지하면서 새로 학습한 버전을 추가로 공개하는 것도 가능하다.
Multi-Version LoRA
| 기능 | 설명 |
| 다중 버전 관리 | LoRA 페이지에서 여러 학습 버전을 저장하고 관리할 수 있다. |
| Base Model별 버전 | 동일한 캐릭터 LoRA를 서로 다른 기본 모델에 대응하는 버전으로 제공할 수 있다. |
| Version 전환 | 이미지 생성 시 사용할 LoRA 버전을 선택할 수 있다. |
| 기존 버전 유지 | 새로운 버전을 추가한 이후에도 이전 버전을 유지할 수 있다. |
| Archive | 제작자가 사용하지 않는 버전을 보관 처리할 수 있다. |
| Dataset Reuse | 기존 버전의 Dataset을 다시 활용해 새로운 버전을 학습할 수 있다. |
2026년 PixAI에는 Dataset Reuse 기능이 출시되었다. 제작자가 이전 학습과 동일한 Dataset을 사용해 새로운 버전을 다시 학습하는 경우 해당 학습에 일정한 비용 혜택이 적용된다.
5.8. LoRA 공개 및 커뮤니티
LoRA의 학습 또는 업로드가 완료되면 개인 리소스로 보관하거나 PixAI 커뮤니티에 공개할 수 있다. 커뮤니티에 공유되는 Model과 LoRA는 PixAI의 창작 생태계를 구성하는 요소 중 하나이다.
공개된 LoRA는 Models 페이지에 표시되며, 다른 사용자는 예시 작품, 기본 아키텍처, 제작자 설명 등을 확인한 뒤 해당 LoRA를 자신의 이미지 생성 작업에 바로 추가할 수 있다.
LoRA 상세 페이지의 주요 정보
| 항목 | 설명 |
| 이름 | 공개된 LoRA의 이름 |
| 제작자 | LoRA를 학습하거나 업로드한 사용자 |
| Base / Architecture | LoRA가 대응하는 모델 아키텍처 |
| Version | 현재 사용할 수 있는 LoRA 버전 |
| Trigger Word | 제작자가 권장하는 호출 키워드 |
| 예시 작품 | LoRA를 실제로 적용한 생성 결과 |
| 사용 안내 | Weight, Prompt 및 기타 권장 설정 |
| 사용 데이터 | 사용 횟수, 좋아요 등의 공개 정보 |
| Use | 해당 LoRA를 Generate 페이지에 바로 추가 |
공개된 Model과 LoRA에는 PixAI 플랫폼의 콘텐츠 규정이 적용된다. PixAI 플랫폼에서 학습한 LoRA가 다른 사용자에게 사용되어 크레딧이 소모되는 경우 제작자는 일정량의 크레딧을 돌려받을 수 있다. 이는 제작자가 커뮤니티에서 사용할 수 있는 LoRA를 공개하고 지속적으로 관리하도록 장려하기 위한 제도이다.
또한 PixAI의 Community Contest에서는 주최자가 특정 Model 또는 LoRA를 참가 조건으로 지정할 수 있다.
6. 커뮤니티
PixAI는 AI 이미지 및 영상 생성 도구뿐 아니라 작품 게시와 창작자 커뮤니티 기능도 함께 제공한다. 커뮤니티에 공개된 작품은 제작자의 설정에 따라 사용된 프롬프트와 생성 매개변수가 함께 표시될 수 있으며, 다른 사용자는 이를 통해 해당 작품의 생성 방식을 참고하거나 직접 활용할 수 있다.PixAI의 Model과 LoRA 역시 커뮤니티 시스템과 연동되어 있다. 이에 따라 PixAI 커뮤니티는 크게 작품, 창작자, Model / LoRA, Contest 등의 요소로 구성된다.
PixAI 커뮤니티의 주요 구성
| 유형 | 주요 내용 |
| Community Gallery | 생성 이미지, 애니메이션 등의 작품을 둘러보거나 게시할 수 있다. |
| Creator Profile | 창작자의 공개 작품, 좋아요, 팔로워 등의 정보를 확인할 수 있다. |
| Prompt / Settings Sharing | 제작자의 공개 설정에 따라 작품의 프롬프트와 생성 매개변수를 확인할 수 있다. |
| Models / LoRA | PixAI 공식 또는 커뮤니티에 공개된 Model과 LoRA를 둘러보고 사용할 수 있다. |
| Official Contest | PixAI 공식에서 주최하는 창작 Contest이다. |
| Community Contest | 커뮤니티 사용자가 제안하고 플랫폼 심사를 거쳐 개최하는 Contest이다. |
| External Community | Discord 및 공식 SNS 등 PixAI 플랫폼 외부의 커뮤니티 채널이다. |
6.1. 작품 게시 및 Gallery
사용자는 이미지 생성을 완료한 뒤 PixAI 커뮤니티에 작품을 게시할 수 있다. 게시 시에는 제목과 Tag를 추가할 수 있으며, Prompt 및 생성 매개변수의 공개 여부도 선택할 수 있다. 공개된 작품은 제작자의 Profile과 Community Gallery 등에 표시된다.
PixAI의 홈 화면은 주로 커뮤니티 창작자들이 공개한 작품으로 구성되어 있다. 사용자는 추천 작품이나 다양한 Tag별 콘텐츠를 둘러볼 수 있으며, 개별 작품 상세 페이지에 들어가 보다 자세한 정보를 확인할 수도 있다.
작품 페이지의 주요 기능
| 기능 | 설명 |
| Like | 좋아요 |
| Bookmark | 북마크 |
| Comment | 댓글 작성 및 다른 사용자와의 소통 |
| Follow | 창작자를 팔로우 |
| Prompt / Parameters | 제작자가 공개를 허용한 경우 작품의 Prompt와 일부 생성 설정을 확인할 수 있다. |
| Reuse Settings | 공개 작품의 Model, Prompt 및 매개변수를 참고하거나 재사용할 수 있다. |
| Model / LoRA 정보 | 작품 생성에 사용된 공개 Model과 LoRA 정보를 확인할 수 있다. |
| Share | 작품을 다른 플랫폼에 공유할 수 있다. |
Prompt와 생성 매개변수의 재사용 기능은 PixAI 커뮤니티와 일반적인 이미지 Gallery를 구분하는 특징 중 하나이다. PixAI 공식에서는 이러한 기능을 커뮤니티 작품의 생성 설정을 한 번에 재사용할 수 있는 방식으로 설명하고 있다.
6.2. 창작자 Profile
PixAI 사용자는 개별 Profile 페이지에서 자신의 공개 작품과 일부 계정 활동 정보를 한곳에서 확인할 수 있다.
- Works: 사용자가 공개한 작품
- Likes: 사용자가 좋아요한 작품
- Generation Tasks: 사용자의 생성 작업 목록
- Assets: 사용자가 업로드하거나 제작한 Model, LoRA 등의 리소스
- Followers / Following: 팔로워 및 팔로잉 정보
- Membership & Credits: 현재 멤버십 및 Credits 관련 정보
- Decorations: 일부 사용자가 적용할 수 있는 Profile 장식
PixAI는 작품 게시 활동과 크레딧 보상 체계도 연동하고 있다. 사용자가 작품을 공개하거나 공유하고, 좋아요를 받는 등 관련 플랫폼 미션을 완료하면 크레딧을 획득할 수 있다.
6.3. 모델 및 LoRA 공유
PixAI의 Models 페이지는 커뮤니티 리소스 공유 체계의 일부이다. 공식 모델뿐 아니라 창작자가 직접 Model이나 LoRA를 업로드하거나 학습한 뒤 필요에 따라 공개 여부를 선택할 수 있다.
공개된 Model과 LoRA는 다른 사용자가 검색하거나 즐겨찾기에 저장할 수 있으며, Generate 워크플로에 바로 추가해 사용할 수도 있다. 상세 페이지에는 일반적으로 제작자, 기본 아키텍처, Version, 예시 작품 및 사용 안내 등의 정보가 표시된다.
이러한 구조를 통해 PixAI 커뮤니티는 작품만 공유하는 공간을 넘어, 다른 사용자가 다시 자신의 창작에 활용할 수 있는 AI 리소스를 공유하는 공간으로도 기능한다.
커뮤니티 콘텐츠 구성
| 커뮤니티 콘텐츠 | 주요 용도 |
| 작품 | 최종 생성 결과를 공개하고 감상 |
| Prompt / Parameters | 이미지 생성 방식과 설정 공유 |
| Model | 기본 이미지 생성 모델 공유 |
| LoRA | 캐릭터, 그림체, 의상 등의 확장 리소스 공유 |
| 예시 작품 | Model 또는 LoRA를 실제로 적용한 생성 결과를 보여줌 |
6.4. Contest
Contest는 PixAI 커뮤니티의 주요 창작 이벤트 형식으로, 사용자는 정해진 주제에 맞춰 작품을 제출할 수 있다. 2026년 8월 기준 PixAI에서는 플랫폼 내 Contest를 Official Contest와 Community Contest의 두 가지 유형으로 구분한다.Official Contest와 Community Contest
| 항목 | Official Contest | Community Contest |
| 주최자 | PixAI 공식 | 커뮤니티 사용자 |
| 주제 | PixAI 공식에서 설정 | 주최자가 설정 |
| 보상 | PixAI 공식에서 제공 | 주최자가 제공 |
| Model / LoRA 조건 | 각 Contest 규정에 따라 적용 | 주최자가 특정 Model 또는 LoRA를 지정할 수 있음 |
| 참가 규칙 | 각 Official Contest 페이지에서 안내 | 주최자가 규칙을 작성해 플랫폼 심사에 제출 |
| 선정 방식 | 각 이벤트의 개별 규정에 따라 진행 | 커뮤니티 데이터를 기준으로 선정 후 플랫폼에서 최종 확인 |
| 공식 심사 | PixAI 공식에서 직접 운영 | Contest 개설 및 최종 결과 모두 플랫폼 심사를 거침 |
6.4.1. Official Contest
Official Contest는 PixAI 공식에서 기획하고 운영하는 Contest이다. 주제는 주로 신규 모델, 플랫폼 기능, 계절 이벤트 또는 특정 타이틀 등을 중심으로 구성되며, 보상으로 PixAI Credits, 현금 또는 기타 이벤트 보상이 제공될 수 있다.
심사 기준은 Contest마다 다르며, 구체적인 참가 조건과 심사 방식은 각 Contest 페이지에 안내된 규정을 따른다.
6.4.2. Community Contest
Community Contest는 커뮤니티 창작자가 직접 주제를 정해 Contest 개최를 신청할 수 있는 기능이다. 주최자는 Contest의 주제, 진행 기간, 상금 및 참가 규칙을 설정할 수 있으며, 참가 작품에 반드시 사용해야 하는 특정 Model이나 LoRA를 지정할 수도 있다.
제출된 Contest는 PixAI의 심사를 통과해야 정식으로 공개된다.
6.5. 공식 커뮤니티
PixAI는 플랫폼 내부의 Community Gallery 외에도 Discord 및 여러 공식 SNS 채널을 통해 외부 커뮤니티를 운영하고 있다. 사용자는 Discord에서 작품을 공유하거나 프롬프트 및 모델 활용 방법을 논의할 수 있으며, 버그 제보, 기능 제안, 공식 이벤트 참여, 신규 기능 테스트 등에도 참여할 수 있다.
주요 공식 커뮤니티 채널
- Discord: 실시간 소통, 작품 공유, 기술 관련 논의, 이벤트 참여 및 문제 제보
- X: 기능 업데이트, 이벤트 공지 및 커뮤니티 작품 소개
- Instagram: 작품 큐레이션 및 비주얼 콘텐츠 소개
- YouTube: 튜토리얼, 기능 소개, Mio 관련 MV 등 영상 콘텐츠
- TikTok: 숏폼 창작 콘텐츠 및 간단한 튜토리얼
PixAI 한국 공식 네이버 카페는 한국 사용자를 대상으로 한 커뮤니티 운영과 지역별 이벤트 진행을 위해 만들어졌다. 한국 서비스는 다른 지역 서비스와 비교해 별도의 지역 커뮤니티 운영 구조를 갖추고 있으므로, 자세한 내용은 ‘한국 서비스 및 커뮤니티’ 문단에서 별도로 다룬다.
6.6. 콘텐츠 정책 및 이용 제한
PixAI는 플랫폼에서 생성되거나 업로드·공개되는 작품, Model 및 LoRA에 대해 콘텐츠 규정을 적용하며, 콘텐츠의 성격에 따라 생성 또는 공개 범위를 제한할 수 있다.
Content Guidelines를 기준으로 플랫폼 콘텐츠는 주로 Normal Content(일반 콘텐츠)와 Sensitive Content(민감한 콘텐츠)로 구분되며, AI 심사와 수동 검토를 병행해 관리하고 있다고 안내하고 있다.
이러한 규정은 공개 Gallery에 게시되는 이미지뿐 아니라 사용자가 업로드하는 Model, LoRA 및 해당 커버 이미지 등에도 적용된다. 일부 콘텐츠는 사용자가 개인적으로 생성하거나 저장할 수 있더라도 공개가 허용되지 않을 수 있으며, 플랫폼 규정을 위반한 콘텐츠는 노출 제한 또는 삭제 조치를 받을 수 있다. 심각한 위반의 경우 계정 이용이 제한되거나 종료될 수도 있다.
6.6.1. 콘텐츠 분류
Content Guidelines 기준으로 콘텐츠는 Normal Content와 Sensitive Content로 구분된다.
6.7. 공식 커뮤니티
PixAI는 플랫폼 내부의 Community Gallery 외에도 Discord 및 여러 공식 SNS 채널을 통해 외부 커뮤니티를 운영하고 있다. 사용자는 Discord에서 작품을 공유하거나 프롬프트 및 모델 활용 방법을 논의할 수 있으며, 버그 제보, 기능 제안, 공식 이벤트 참여, 신규 기능 테스트 등에도 참여할 수 있다.
주요 공식 커뮤니티 채널
- Discord: 실시간 소통, 작품 공유, 기술 관련 논의, 이벤트 참여 및 문제 제보
- X: 기능 업데이트, 이벤트 공지 및 커뮤니티 작품 소개
- Instagram: 작품 큐레이션 및 비주얼 콘텐츠 소개
- YouTube: 튜토리얼, 기능 소개, Mio 관련 MV 등 영상 콘텐츠
- TikTok: 숏폼 창작 콘텐츠 및 간단한 튜토리얼
PixAI 한국 공식 네이버 카페는 한국 사용자를 대상으로 한 커뮤니티 운영과 지역별 이벤트 진행을 위해 만들어졌다. 한국 서비스는 다른 지역 서비스와 비교해 별도의 지역 커뮤니티 운영 구조를 갖추고 있으므로, 자세한 내용은 ‘한국 서비스 및 커뮤니티’ 문단에서 별도로 다룬다.
7. 콘텐츠 정책 및 이용 제한
PixAI는 플랫폼에서 생성되거나 업로드·공개되는 작품, Model 및 LoRA에 대해 콘텐츠 규정을 적용하며, 콘텐츠의 성격에 따라 생성 또는 공개 범위를 제한할 수 있다.Content Guidelines를 기준으로 플랫폼 콘텐츠는 주로 Normal Content(일반 콘텐츠)와 Sensitive Content(민감한 콘텐츠)로 구분되며, AI 심사와 수동 검토를 병행해 관리하고 있다고 안내하고 있다.
이러한 규정은 공개 Gallery에 게시되는 이미지뿐 아니라 사용자가 업로드하는 Model, LoRA 및 해당 커버 이미지 등에도 적용된다. 일부 콘텐츠는 사용자가 개인적으로 생성하거나 저장할 수 있더라도 공개가 허용되지 않을 수 있으며, 플랫폼 규정을 위반한 콘텐츠는 노출 제한 또는 삭제 조치를 받을 수 있다. 심각한 위반의 경우 계정 이용이 제한되거나 종료될 수도 있다.
7.1. 콘텐츠 분류
Content Guidelines 기준으로 콘텐츠는 Normal Content와 Sensitive Content로 구분된다.| 분류 | 내용 | 공개 범위 |
| Normal Content | Community Guidelines를 준수하며 일반 사용자가 열람하기에 적합한 작품, Model 및 LoRA | 플랫폼에 공개할 수 있으며, 일부 콘텐츠는 로그인하지 않은 상태에서는 표시되지 않을 수 있다. |
| Sensitive Content | 성인용, 노골적이거나 불쾌감을 줄 수 있는 내용을 포함한 작품, Model 및 LoRA | 보다 엄격한 공개 제한이 적용되며, 현행 규정상 본인만 볼 수 있다. |
두 유형은 공개 범위와 사용자 설정에서 차이가 있다.
7.2. 연령 제한 및 Sensitive Content
PixAI의 계정 설정에는 Confirm Over 18, Blur Sensitive Content, Safe Search 등 성인 및 민감한 콘텐츠와 관련된 옵션이 제공된다.
Confirm Over 18을 활성화하지 않은 경우 NSFW 콘텐츠를 생성할 수 없다. Blur Sensitive Content는 Sensitive Content에 해당하는 이미지를 흐리게 표시하는 데 사용되며, Safe Search는 연령 제한 콘텐츠가 검색 결과에 표시되는 범위를 제한하는 데 사용된다.
PixAI는 실사 스타일의 Sensitive Content와 미성년자가 관련된 성적 콘텐츠에 대해 보다 엄격한 제한을 적용한다. 공식 규정에서는 실사 모델을 이용한 Sensitive Content 생성을 금지하고 있으며, 실제 또는 가상의 미성년자를 대상으로 한 성적 표현이나 성적 암시가 포함된 콘텐츠 역시 금지하고 있다.
가상의 캐릭터 역시 Prompt에 입력된 나이 숫자만을 기준으로 판단하지 않으며, 실제 생성 이미지와 문맥을 함께 고려해 등장인물의 연령과 콘텐츠의 성격을 판단한다.
7.3. 콘텐츠 심사 및 이의 제기
PixAI에 공개되는 콘텐츠는 우선 AI Moderator를 통해 자동 심사를 거치며, 플랫폼 규정에 따라 콘텐츠 분류가 이루어진다. 자동 심사 과정에서 오판이 발생할 수 있으므로, 사용자는 작품 상세 페이지에서 Appeal을 제출해 수동 검토를 요청할 수 있다.
콘텐츠 심사 기본 절차
| 단계 | 설명 |
| 콘텐츠 생성 / 업로드 | 사용자가 작품, Model 또는 LoRA를 생성하거나 업로드한다. |
| AI Moderation | 시스템이 콘텐츠 유형과 잠재적인 규정 위반 여부를 자동으로 판단한다. |
| Classification | 콘텐츠가 Normal 또는 Sensitive 등 해당 상태로 분류된다. |
| Appeal | 사용자가 분류 결과가 잘못되었다고 판단할 경우 이의를 제기할 수 있다. |
| Human Review | 수동 검토 담당자가 콘텐츠를 다시 심사한다. |
| Report | 다른 사용자가 규정 위반 또는 권리 침해가 의심되는 공개 콘텐츠를 신고할 수 있다. |
사용자가 저작권, 초상권, 개인정보 보호 권리 등을 침해하거나 플랫폼 규정을 위반한 것으로 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 해당 페이지의 Report 기능을 통해 플랫폼에 신고할 수 있다.
PixAI 공식은 AI Moderation이 항상 완전히 정확한 것은 아니라고 명시하고 있다. 따라서 콘텐츠가 잘못 Sensitive로 분류되었다고 해서 사용자가 반드시 플랫폼 규정을 위반한 것은 아니며, Appeal 절차를 통해 수동 검토를 요청할 수 있다.
7.4. 금지 콘텐츠
Sensitive Content의 표시 제한과 별도로 PixAI는 일부 유형의 콘텐츠를 명시적으로 금지하고 있다. 금지 유형의 판단은 작품 자체와 해당 콘텐츠의 문맥을 함께 고려해 이루어지며, 플랫폼 규정이나 관련 법률의 변경에 따라 조정될 수 있다.
주요 금지 콘텐츠
| 유형 | 설명 |
| 실사 Sensitive Content | 실사 모델을 사용해 제작한 노골적이거나 Sensitive한 콘텐츠는 금지된다. |
| 미성년자를 성적 대상으로 묘사한 콘텐츠 | 실제 인물과 가상 캐릭터를 불문하고 미성년자에 대한 성적 묘사 또는 성적 암시를 금지한다. |
| 개인정보 | 타인의 사진, 주소, 전화번호, SNS 계정 등 개인을 식별할 수 있는 정보를 공개하는 행위를 금지한다. |
| 극단주의 및 반사회적 콘텐츠 | 극단주의, 폭력 또는 반사회적 행위를 선전·지지·조장하는 콘텐츠를 금지한다. |
| 차별적 콘텐츠 | 인종, 신념, 직업, 성별, 종교 등의 속성을 근거로 차별하거나 차별을 조장하는 콘텐츠를 금지한다. |
| 과도한 정치·종교 선전 | 특정 정치 또는 종교 활동을 과도하게 선전하거나 선동·권유하는 콘텐츠를 금지한다. |
| 기타 규정 위반 콘텐츠 | 법률, 플랫폼의 Terms of Service 또는 공공질서에 위배되는 기타 콘텐츠를 금지한다. |
심각한 규정 위반이 발생한 경우 PixAI는 관련 콘텐츠의 이용을 제한하거나 삭제할 수 있으며, 계정을 일시 정지하거나 영구적으로 종료할 수도 있다. 공식에서는 특히 미성년자와 관련된 Sensitive Content 및 심사 시스템을 우회하려는 행위가 계정 종료로 이어질 수 있다고 명시하고 있다.
7.5. 저작권 및 상업적 이용
PixAI는 사용자가 PixAI를 통해 생성한 작품에 대한 이용 권한을 보유한다고 안내하고 있으며, PixAI가 사용자 생성 작품의 저작권을 자체적으로 주장하지는 않는다. 또한 생성된 작품은 개인적 용도뿐 아니라 대부분의 상업적 용도로도 사용할 수 있다.
다만 ‘PixAI로 생성한 작품’이라는 사실만으로 해당 결과물이 다른 지식재산권의 제한에서 자유로워지는 것은 아니다. 작품에 기존 저작물의 캐릭터나 상표, 타인의 사진을 사용했거나 제3자의 저작권이 적용되는 자료를 기반으로 학습된 Model 또는 LoRA를 이용한 경우에는 관련 권리자의 규정과 적용 법률을 별도로 준수해야 한다.
생성 콘텐츠의 주요 권리 관계
| 항목 | PixAI 공개 규정 |
| 사용자 생성 작품 | PixAI는 사용자가 생성 작품에 대한 이용 권한을 보유한다고 안내한다. |
| 개인적 이용 | 허용 |
| 상업적 이용 | 원칙적으로 허용되지만 제3자의 권리 및 개별 Model의 이용 조건을 별도로 준수해야 한다. |
| 기존 IP 캐릭터 | 해당 저작권자 또는 권리자의 규정을 준수해야 한다. |
| 상표 / 타인의 사진 | 관련 상표권, 초상권 및 기타 권리를 확인해야 한다. |
| 커뮤니티 Model / LoRA | 제작자 또는 학습 소재의 출처에 따라 별도의 이용 조건이 적용될 수 있다. |
| PixAI 공식 Model | Model 자체에 대한 PixAI의 지식재산권과 해당 Model을 이용해 생성한 결과물의 권리는 구분된다. |
7.6. 업로드 콘텐츠 및 개인정보
사용자는 PixAI에 참조 이미지, 학습용 Dataset, Model 및 LoRA 등을 업로드할 수 있지만, 플랫폼의 Content Guidelines와 제3자 권리 관련 규정을 적용받는다.
PixAI는 공개 콘텐츠에 타인의 사진, 주소, 전화번호, SNS 계정 등 타인을 식별할 수 있는 개인정보를 게시하는 행위를 명시적으로 금지하고 있다. 또한 타인의 저작권, 초상권 또는 개인정보 보호 권리와 관련된 소재를 업로드하는 경우, 업로드한 사용자가 해당 소재를 사용할 수 있는 권한을 보유하고 있는지 직접 확인해야 한다.
| 업로드 콘텐츠 | 주요 주의 사항 |
| 참조 이미지 | 플랫폼의 Content Guidelines를 준수해야 하며, 이미지 자체의 저작권과 초상권에도 주의해야 한다. |
| Dataset | LoRA 학습에 사용하는 소재의 출처와 관련 권리를 확인해야 한다. |
| Model / LoRA | 공개 시 Content Guidelines 및 커뮤니티 심사 규정이 적용된다. |
| Model / LoRA 커버 이미지 | 플랫폼에 공개되는 콘텐츠에 해당하므로 공개 표시 관련 규정을 충족해야 한다. |
| 타인의 개인정보 | 허가 없이 타인을 식별할 수 있는 개인정보를 공개하는 행위는 금지된다. |
공개된 작품, Model 또는 LoRA가 플랫폼 규정을 위반한 것으로 판단될 경우 PixAI는 해당 콘텐츠의 공개 범위를 제한하거나 삭제할 수 있다. 심각한 위반이거나 위반 행위가 지속되는 경우에는 계정 자체에도 이용 제한이 적용될 수 있다.
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8. 브랜드 콘텐츠 및 협업
PixAI는 공식 캐릭터 Mio를 중심으로 오리지널 비주얼 콘텐츠, 음악, MV, 계절 테마 기획 및 크리에이터 협업 프로젝트를 지속적으로 제작하고 있다. Mio는 PixAI의 공식 마스코트 캐릭터로 등장했으며, 이후 Mio.2, 계절별 스토리, 오리지널 곡, 애니메이션 MV 등 다양한 프로젝트로 활용 범위가 확장되었다.
PixAI는 또한 일러스트레이터, AI 크리에이터, 음악가, 애니메이션 제작팀 및 기타 콘텐츠 플랫폼과 협업하며 AI 창작 도구를 음악 MV, 만화, 게임 및 기타 ACG 콘텐츠 제작에 활용하고 있다.
8.1. 공식 캐릭터 Mio
Mio(ミオ)는 PixAI의 공식 마스코트 캐릭터이자 PixAI 브랜드 콘텐츠의 오리지널 캐릭터이다. 은백색 머리카락과 고양이 귀, 꼬리 등이 대표적인 시각적 특징이다.
Mio의 캐릭터 설정은 Outer와 Inner라는 두 가지 성격 및 비주얼 형태로 구성되어 있다. Outer Mio는 밝고 활기찬 ‘Sunshine Idol’을 중심으로 설정되어 있으며, Inner Mio는 분홍색 눈과 은백색에서 분홍색으로 이어지는 그라데이션 머리카락 등 다른 시각적 특징을 가지며 보다 집착적이고 어두운 성격 설정을 갖고 있다.
Mio 기본 설정
| 항목 | Outer Mio | Inner Mio |
| 포지션 | PixAI 공식 마스코트, Sunshine Idol | Mio의 숨겨진 또 다른 인격 |
| 나이 | 17세 | 17세 |
| 생일 | 10월 15일 | 10월 15일 |
| 키 | 158cm | 158cm |
| 머리색 | 은백색 | 은백색 + 분홍색 머리끝 |
| 눈동자 색 | 청보라색 | 분홍색 |
| 주요 특징 | 고양이 귀, 긴 꼬리, 밝은 아이돌 이미지 | 고양이 귀, 꼬리, 비교적 어두운 색감의 아이돌 이미지 |
| 성격 | 활발함, 긍정적, 친근함 | 강한 소유욕, 예민함, 집착적인 성향 |
2026년에 출시된 Mio.2 역시 Mio라는 캐릭터 IP를 기반으로 하며, 이를 대화형 AI 창작 Agent로 확장한 형태이다. PixAI는 계절 및 이벤트에 맞춰 Mio의 한정 의상과 비주얼 설정도 제작하고 있다.
8.2. 오리지널 음악 및 MV
PixAI는 2025년 3주년 전후부터 공식 캐릭터 Mio와 플랫폼의 계절별 기획을 중심으로 한 오리지널 곡 및 애니메이션 MV를 지속적으로 제작하고 있다. 주로 기념일, Christmas, New Year 및 대형 시즌 이벤트와 함께 공개되며, 일본 애니메이션·게임 음악 분야의 가수, 작곡가 및 영상 크리에이터가 제작에 참여한다.
2026년 8월 기준 PixAI가 공개한 주요 오리지널 곡 및 MV는 다음과 같다.
8.2.1. PixAI 오리지널 음악 및 MV
| 작품 | 공개 시기 | 연계 기획 | 보컬 | 주요 제작 정보 |
| にゃぱらぱら☆いたずらタイム / Nya-para-para☆Prank Time | 2025년 10월 | PixAI 3rd Anniversary | 榊原ゆい | 작사·작곡: 山崎寛子 편곡: 神谷礼 음악 제작: POPHOLIC 오리지널 MV: M-ACG Studio |
| まだ知らない色へ / The Colors Unseen | 2025년 11월 | PixAI 3rd Anniversary Finale | reche | 작사: 山崎寛子 작곡: 神谷礼 편곡: 山崎寛子·神谷礼 음악 제작: POPHOLIC M-ACG Studio PixAI Animation Team |
| Snow Light | 2025년 12월 | Christmas Special | 荒井麻珠 | 작사·작곡: Junxix. 편곡: kazuboy M-ACG Studio |
| 暁光ノ祭宴 / Dawn Gala | 2025년 12월 | New Year 2026 | 片霧烈火 | 작사: 片霧烈火 작곡: Junxix. 편곡: Junxix.·藤田卓也 음악 제작: GLEAN M-ACG Studio PixAI Animation Team |
| The Quiet Joker | 2026년 3월 | Mio’s Trick Party / April Fools | 結城アイラ | 작사: 結城アイラ 작곡·편곡: 松田彬人 M-ACG Studio PixAI Animation Team |
| 凸凹MUSIC DAYS / Dekoboko MUSIC DAYS | 2026년 4월 | Spring Echoes | yozuca* | 작사: yozuca* 작곡·편곡: 黒須克彦 초판 애니메이션 MV: 852話(hakoniwa) 제작 PixAI Animation Team 제작 |
| NesT CAMP | 2026년 6월 | Summer Embers | TRUE | 작사: 唐沢美帆 작곡·편곡: yamazo M-ACG Studio PixAI Animation Team |
| ナツイロ探し / In Search of Summer Hues | 2026년 7월 | Ice Pop Paradise | 小日向美香 | 작사·작곡·편곡: 木村孝明(KEYTONE) Guitar: 花形真喜 Bass: ナツメ ユウキ Mix: Takeaki Oshima PixAI Animation Team |
2025년 10월 공개된 《にゃぱらぱら☆いたずらタイム》은 Mio의 첫 정식 캐릭터 송으로, PixAI 3주년 이벤트와 함께 공개되었으며 榊原ゆい가 보컬을 맡았다. 이후 공개된 《まだ知らない色へ》는 3주년 후반부 및 Finale의 테마곡이다.
이후 PixAI는 Christmas와 New Year를 각각 테마로 한 《Snow Light》와 《暁光ノ祭宴》을 연이어 공개하며 오리지널 음악을 플랫폼의 대형 기념 기획과 연계하는 방식을 점차 확대했다. 2026년부터는 오리지널 곡을 PixAI의 계절별 테마 이벤트와 연결하는 방식이 보다 본격적으로 자리잡았다.
《The Quiet Joker》는 Mio’s Trick Party 후반부의 April Fools 스토리와 연결되며, Jester Mio와 이세계 설정을 주요 배경으로 한다.
《凸凹MUSIC DAYS》는 Spring Echoes의 교내 밴드 기획에 해당하며, yozuca*가 보컬을 맡고 AI 크리에이터 852話(hakoniwa)가 초판 애니메이션 MV를 제작했다. 이후 PixAI는 해당 곡에 대해 PixAI Animation Team이 비주얼을 새롭게 제작한 Special Edition도 추가로 공개했다.
Summer Embers의 테마곡 《NesT CAMP》는 TRUE가 보컬을 맡았으며, 唐沢美帆가 작사하고 yamazo가 작곡 및 편곡을 담당했다. TRUE는 가수 唐沢美帆가 사용하는 아티스트명이므로, 곡 크레딧에 표기된 ‘Vocal: TRUE’와 ‘Lyrics: 唐沢美帆’는 동일 인물이 서로 다른 명의로 참여한 것이다. MV는 M-ACG Studio와 PixAI Animation Team이 공동으로 제작했다.
2026년 7월의 여름 기획 Ice Pop Paradise에서는 《ナツイロ探し / In Search of Summer Hues》가 공개되었다. 성우 겸 가수 小日向美香가 보컬을 맡았으며, 木村孝明(KEYTONE)가 작사·작곡·편곡을 담당하고 PixAI Animation Team이 애니메이션 제작을 맡았다.
2025년 하반기에는 주로 3주년 및 연말 기념 이벤트를 중심으로 오리지널 음악이 제작되었다면, 2026년에는 점차 계절 기획 + Mio 캐릭터 비주얼 + 오리지널 곡 + 애니메이션 MV + 사용자 창작 이벤트를 결합한 형태로 확장되었다. 이 과정에서 외부 가수, 음악 제작자 및 영상 크리에이터와의 협업도 지속적으로 이루어지고 있다.
8.3. 계절 테마 기획
PixAI의 계절 테마 이벤트는 Mio를 중심으로 오리지널 스토리, 캐릭터 의상, 음악 또는 MV, 플랫폼 미션, 한정 장식, 창작 챌린지 등을 함께 진행하는 종합적인 시즌형 브랜드 기획이다.
8.3.1. 2026년 대표 테마 기획
| 기획 | 기간 | 테마 | 주요 구성 |
| Mio’s Trick Party | 2026년 3월 13일 ~ 4월 7일 | 이세계, Jester, April Fools | Tsubaki.2 출시, 한정 스토리, 테마 음악, 추첨 이벤트, 창작 Contest |
| Spring Echoes | 2026년 4월 24일 ~ 5월 18일 | 학교, 청춘, 밴드 | 오리지널 스토리, Dekoboko MUSIC DAYS, 애니메이션 MV, Mio 한정 비주얼, 미션 및 Contest |
| Summer Embers | 2026년 6월 26일 ~ 7월 6일 | 여름, 캠핑 | Mio 캠핑 스토리, NesT CAMP, 애니메이션 MV, 계절 장식, Contest 및 사용자 MV 이벤트 |
Mio’s Trick Party는 Tsubaki.2의 정식 출시 시기와 함께 진행되었다.
8.4. 크리에이터 및 IP 협업
PixAI는 외부 크리에이터, 음악가, 애니메이션 제작팀 및 콘텐츠 플랫폼과 공동 MV 제작, PixAI를 활용한 비주얼 제작, 만화 제작, 크리에이터 지원 프로젝트 등 다양한 형태의 협업을 진행하고 있다.
| 협업 대상 | 시기 | 협업 내용 |
| 852話(hakoniwa) | 2026년 4월 | 《Dekoboko MUSIC DAYS》 애니메이션 MV 제작 참여 |
| TRUE / Miho Karasawa / yamazo | 2026년 6월 | 《NesT CAMP》의 보컬, 작사, 작곡 및 편곡 참여 |
| M-ACG Studio | 2026년 6월 | PixAI Animation Team과 함께 《NesT CAMP》 애니메이션 MV 공동 제작 |
| Teller Novel | 2026년 6월 | 소설 《俺は一億人～増え続ける財閥息子～》을 만화로 제작 |
2026년 6월 PixAI는 AI 보조 콘텐츠 제작의 일환으로 Teller Novel과 협업해 소설 《俺は一億人～増え続ける財閥息子～》을 만화로 제작했다고 공개했다.
8.5. Creator Support
Creator Support 프로젝트는 2026년 5월 게임, 만화 및 기타 분야의 창작자를 대상으로 한 PixAI Creator Lab(PCL)을 통해 AI 창작 도구, 제작 지원 및 홍보 자원을 제공하는 형태로 진행되고 있다.
PCL은 신청 및 선발 방식으로 운영되며, 선정된 창작자는 제작비 지원, PixAI 기능 이용 권한, 기술 지원 및 홍보 지원 등을 받을 수 있다.
PixAI Creator Lab 주요 지원
| 항목 | 설명 |
| Production Funding | 선정된 프로젝트에 일정한 제작 지원을 제공 |
| PixAI Access | PixAI의 창작 기능을 사용할 수 있는 권한 제공 |
| Technical Support | 크리에이터가 PixAI 도구를 실제 제작 과정에 적용할 수 있도록 기술 지원 |
| Creative Resources | 프로젝트 제작에 필요한 AI 창작 리소스 제공 |
| Promotion | PixAI 관련 채널을 통해 완성된 작품의 홍보 지원 |
8.5.1. 오프라인 행사
2026년에는 일본 교토에서 열린 BitSummit PUNCH에 창작 지원 도구로 참여해 캐릭터 생성, Style 탐색, 실시간 창작, 아이디어 확장 등 AI 창작 기능을 소개했다.9. 한국 서비스 및 커뮤니티
PixAI는 한국어 인터페이스와 한국어 공식 콘텐츠를 제공하며, 한국 사용자를 대상으로 별도의 공식 네이버 카페를 운영하고 있다. 이를 통해 사용 튜토리얼, Model 소개, 기능 업데이트, 이벤트 공지 등을 지속적으로 제공하고 있으며 사용자 간 교류도 진행하고 있다.
이와 함께 PixAI는 별도의 한국어 공식 Blog를 운영하며, 주요 Model, LoRA, 이미지 편집, 영상 생성, Mio.2, 계정 기능 등에 대한 한국어 튜토리얼도 제공하고 있다.
9.1. 한국어 서비스
PixAI의 Web 서비스는 한국어로 현지화된 인터페이스를 제공하며, 주요 이미지 생성, Model, 계정 및 커뮤니티 기능을 한국어 환경에서 이용할 수 있다.
Prompt Helper 또한 한국어를 포함한 여러 언어의 자연어 입력을 지원하며, 사용자가 작성한 설명을 이미지 생성에 적합한 Prompt 형태로 정리할 수 있다. Tsubaki.2, Mio.2 등 자연어 이해를 주요 특징으로 하는 기능 역시 한국어로 작성된 창작 요구사항을 직접 처리할 수 있다.
PixAI는 한국어 공식 Blog도 별도로 운영하고 있다.
9.1.1. PixAI 한국 공식 네이버 카페
PixAI는 2025년 8월 한국 사용자를 대상으로 PixAI 한국 공식 네이버 카페를 운영한다고 공지하였다.PixAI 플랫폼 내부의 Gallery가 주로 작품과 생성 리소스를 중심으로 구성되는 것과 달리, 네이버 카페는 보다 전통적인 한국형 커뮤니티 구조에 가까우며 작품 공유뿐 아니라 공식 공지, 이벤트 운영, 튜토리얼 정리, 사용자 간 소통 등의 역할도 함께 담당하고 있다.
한국 공식 네이버 카페 주요 콘텐츠
| 유형 | 주요 내용 |
| 공식 공지 | PixAI 서비스 업데이트, 기능 및 커뮤니티 관련 안내 |
| 이벤트 | 한국 공식 카페에서 진행하는 자체 창작 이벤트, 테마 챌린지 및 결과 발표 |
| 이벤트 작품 | 사용자가 카페 이벤트에 제출한 참가 작품 |
| 튜토리얼 및 사용법 | PixAI Model, Prompt, LoRA 및 주요 기능의 사용법과 활용 경험 |
| 창작 Gallery | 사용자가 PixAI로 생성한 작품을 공유하는 공간 |
| 자유 소통 | PixAI 및 AI 창작과 관련된 커뮤니티 토론 |
| 커뮤니티 피드백 | 사용자 간 사용 경험을 공유하고 관련 의견을 제안하는 공간 |
2026년에는 일본 교토에서 열린 BitSummit PUNCH에 창작 지원 도구로 참여해 캐릭터 생성, Style 탐색, 실시간 창작, 아이디어 확장 등 AI 창작 기능을 소개했다.
PixAI 한국 공식 네이버 카페에서는 테마 창작을 중심으로 한 커뮤니티 이벤트를 지속적으로 진행하고 있다. 그중 Series 1 《Mio의 창작 초대장》은 서로 다른 주제로 구성된 총 4회차 이벤트로 진행되었으며, PixAI 한국어 공식 Blog를 통해 전체 활동 내용과 총 24개의 수상 작품이 함께 정리되었다.
PixAI 플랫폼의 Contest가 PixAI 자체 Contest 시스템을 통해 작품을 제출하는 방식이라면, 한국 공식 네이버 카페 이벤트는 Naver Cafe를 주요 소통 및 참가 공간으로 활용한다. 사용자는 각 이벤트 공지에 명시된 규칙에 따라 작품을 제출하며, 이벤트에 따라 Credits 등의 보상이 제공된다.
플랫폼 Contest와 한국 공식 네이버 카페 이벤트
| 항목 | PixAI 플랫폼 Contest | 한국 Naver Cafe 이벤트 |
| 주요 플랫폼 | PixAI 플랫폼 내부 | Naver Cafe |
| 주요 참가자 | 전 세계 PixAI 사용자 | 주로 한국 커뮤니티 사용자 |
| 작품 제출 방식 | Contest 시스템을 통해 작품 제출 | 각 Cafe 이벤트 공지의 방식에 따라 제출 |
| 주제 | 글로벌 Official Contest 또는 Community Contest의 주제 | 한국 커뮤니티 자체 테마 및 시리즈 이벤트 |
| 주요 목적 | 플랫폼 단위의 창작 Contest 운영 | 지속적인 커뮤니티 참여 및 사용자 간 교류 |
| 보상 | 각 Contest의 개별 규정에 따라 제공 | 일반적으로 PixAI Credits 등을 제공 |
9.2. 한국 한정 이벤트 및 커뮤니티 협업
PixAI는 공식 네이버 카페 외에도 한국의 ACG 및 AI 창작 커뮤니티와 협업해 다양한 창작 이벤트를 진행하고 있다. 이러한 이벤트는 일반적으로 이미지 창작, 테마 챌린지, 수상작 Showcase 등의 형태로 진행되며, PixAI 플랫폼 내부의 Community Contest와는 별도로 운영된다.대표적으로 공개된 사례 중 하나는 PixAI × ZETA Gallery 창작 Party이다. 2026년 3월 PixAI는 한국 DCInside의 ZETA Gallery와 함께 일러스트 창작 이벤트를 진행했으며, 참가 작품에 대한 투표를 거쳐 수상작을 선정했다. 이후 3월 31일 PixAI 한국어 공식 Blog를 통해 수상작 Showcase가 공개되었다.
한국 지역 대표 커뮤니티 이벤트
| 유형 | 대표 사례 | 주요 형태 |
| 공식 Cafe 시리즈 이벤트 | PixAI Cafe Weekly Event 3.0 | 매주 주제를 공개하고 사용자 작품 접수, 작품 심사 및 Credits 보상 진행 |
| 한국 공식 Cafe 기념 이벤트 | Cafe 개설 및 주년 등 커뮤니티 테마 이벤트 | 작품 창작, 커뮤니티 참여 및 기념 기획 |
| 외부 커뮤니티 협업 | PixAI × ZETA Gallery 창작 Party | 한국의 기존 ACG 커뮤니티와 공동으로 창작 이벤트 진행 |
| 한국어 작품 Showcase | ZETA Gallery 수상작 전시 등 | 한국어 공식 Blog를 통해 한국 사용자 작품을 한데 모아 소개 |
한국 대상의 운영과 PixAI의 글로벌 서비스는 완전히 분리되었기 보다 글로벌 서비스와 콘텐츠를 기반으로 하면서, 한국 사용자를 위한 별도의 창작 이벤트와 지역 커뮤니티 협업을 추가로 진행하는 구조에 가깝다.
10. 주요 업데이트 및 서비스 변화
PixAI는 서비스 제공 초기에는 애니메이션 및 일러스트 스타일의 AI 이미지 생성을 주요 기능으로 삼았다. 이후 Model과 LoRA 커뮤니티, 이미지 편집, Image-to-Video, 대화형 AI Agent, 다단계 창작 작업 공간 등으로 기능을 점차 확장해 왔다.
제품 형태의 변화는 대략 세 단계로 구분할 수 있다. 초기에는 이미지 생성과 커뮤니티 작품 공유를 중심으로 서비스가 구성되었으며, 2025년 전후부터는 자체 개발 Model, 자연어 기반 이미지 편집, 영상 생성 기능이 강화되기 시작했다. 2026년에는 Tsubaki.2, Mio.2, Edit Pro, v4.0 Preview, PixAI Studio 등의 기능이 집중적으로 공개되면서, PixAI는 단일 이미지 Generator 중심의 서비스에서 벗어나 이미지 생성, 편집, 영상 제작 및 연속적인 창작 워크플로를 함께 제공하는 종합 AI 창작 플랫폼으로 확장되었다.
10.1. 주요 업데이트 연표
| 시기 | 주요 업데이트 | 설명 |
| 2022년 10월 | PixAI 서비스 시작 | 애니메이션 및 일러스트 스타일의 AI 이미지 생성을 중심으로 서비스를 시작했으며, 이후 커뮤니티, Model 및 LoRA 등의 기능을 순차적으로 추가했다. |
| 2025년 7월 | Tsubaki 출시 | PixAI가 자체 개발한 Tsubaki 모델을 출시했다. 자연어 Prompt와 복잡한 화면 이해 능력을 강화했으며, 이후 Tsubaki 계열 Model의 기반이 되었다. |
| 2025년 9월 전후 | Image-to-Video 체계 확립 | High Consistency, Flash, High Dynamics 등 서로 다른 특성을 가진 영상 Model 체계를 구성하고, 별도의 I2V 작업 공간을 제공하기 시작했다. |
| 2025년 11월 | Reference Pro 출시 | 자연어와 여러 장의 참조 이미지를 중심으로 하는 이미지 편집 워크플로를 도입했다. 캐릭터, 의상, 포즈, Style, 구도 등의 시각 정보를 조합할 수 있다. |
| 2026년 3월 6일 | Tsubaki.2 Early Access 시작 | PixAI 멤버십 사용자와 일부 크리에이터를 대상으로 차세대 플래그십 DiT Model을 우선 공개했다. |
| 2026년 3월 13일 | Tsubaki.2 정식 공개 | Tsubaki.2를 전체 사용자에게 공개했으며, 자연어 Prompt, 다중 캐릭터, 복잡한 구도 및 Style 표현 능력을 더욱 강화했다. |
| 2026년 4월 15일 | Mio.2 출시 | 기존 창작 과정을 대화형 AI Agent 형태로 재구성해 채팅을 통해 아이디어 구상, 이미지 생성 및 연속적인 수정 작업을 진행할 수 있도록 했다. |
| 2026년 5월 1일 | Edit Pro v1.0 출시 | 복잡한 자연어 지시, 다단계 수정, 캐릭터 일관성 유지 및 텍스트 생성 등을 지원하는 고급 이미지 편집 Model을 추가했다. |
| 2026년 5월 | PixAI Creator Lab 시작 | PCL을 통해 게임, 만화 등의 창작자에게 제작 리소스, 기술 지원 및 공동 창작 지원을 제공하기 시작했다. |
| 2026년 5월 19일 | v4.0 Preview 시리즈 공개 | 차세대 Image-to-Video Preview Model에 다중 Reference, 네이티브 음성 및 Cinematic Camera Control 등의 기능을 추가했다. |
| 2026년 6월 5일 | Community Contest 정식 출시 | Contest 페이지를 개편하고 일정 조건을 충족한 사용자가 직접 Community Contest 개최를 신청할 수 있도록 했다. |
| 2026년 8월 | PixAI Studio 정식 출시 | 이미지 생성, 편집, 소재 관리 및 영상 제작 등의 과정을 시각적 Canvas에 통합해 다단계 및 연속 콘텐츠 제작을 지원하기 시작했다. |
10.2. 이미지 생성 및 모델 체계의 발전
PixAI는 초기에는 주로 Text-to-Image를 중심으로 창작 워크플로를 구축했다. 이후 플랫폼의 Model 체계가 발전하면서 공식 Model과 커뮤니티 Model이 병행되는 구조가 형성되었으며, 사용자는 직접 업로드한 Model이나 커뮤니티에 공개된 Model 및 LoRA도 활용할 수 있게 되었다.
2025년 출시된 Tsubaki는 이러한 변화의 주요 전환점 중 하나이다. 기존 SDXL 워크플로와 비교해 Tsubaki는 자연어 Prompt 이해를 보다 적극적으로 강조했으며, 2026년 3월 정식 출시된 Tsubaki.2는 이러한 방향을 더욱 발전시켜 PixAI의 현행 플래그십 이미지 생성 체계로 자리 잡았다. 또한 다중 캐릭터, 복잡한 구도, 긴 Prompt 및 Style 제어 능력도 강화되었다.
이에 따라 PixAI의 이미지 생성 워크플로는 점차 Haruka, Hoshino 등의 SDXL Model과 LoRA를 기반으로 하는 기존의 태그형 워크플로와, Tsubaki 계열을 대표로 하는 자연어 기반 DiT 워크플로가 공존하는 형태로 발전했다.
10.3. 대화형 및 워크플로 기반 창작
2026년 이후 PixAI는 사용자와 AI가 상호작용하는 창작 방식을 재구성하는 방향의 업데이트를 진행했다.
2026년 4월 출시된 Mio.2에서는 사용자가 처음부터 Model, Prompt, 매개변수를 직접 설정하지 않아도 자연어 대화를 통해 창작 목적을 설명하고, Agent의 도움을 받아 아이디어 구상, 이미지 생성 및 후속 수정을 이어갈 수 있도록 했다. 이를 통해 기존의 직접 설정 중심 생성 방식과는 다른 대화형 Creative Experience를 제공한다.
같은 해 출시된 PixAI Studio는 서로 다른 창작 단계를 시각적 Canvas 안에 통합하는 방식으로 발전했다. 사용자는 하나의 작업 공간에서 이미지, 영상 및 기타 소재를 함께 구성하고, 생성과 편집을 연속적으로 진행할 수 있다.
이로써 PixAI의 사용 방식은 크게 다음 세 가지로 구분할 수 있다.
| 사용 방식 | 주요 특징 | 적합한 사용 사례 |
| Generate | Model, LoRA 및 매개변수를 직접 선택해 생성 | 단일 이미지 생성, 세밀한 매개변수 제어 |
| Mio.2 | 자연어 대화를 통해 창작 과정을 구성 | 아이디어 구상, 캐릭터 디자인, 연속 수정 |
| PixAI Studio | Canvas 안에서 여러 소재와 단계를 구성 | 연속 콘텐츠, 복잡한 프로젝트, 다단계 제작 |
Generate는 Model과 매개변수를 직접 제어하려는 사용자에게 적합하며, Mio.2는 Prompt 작성과 생성 설정의 진입 장벽을 낮추는 데 중점을 둔다. PixAI Studio는 여러 소재와 여러 단계의 창작 과정을 하나의 작업 공간에서 체계적으로 구성하고 관리하는 데 초점을 맞춘다.
10.4. 커뮤니티 기능의 발전
PixAI의 초기 커뮤니티는 주로 작품 공개, Like, Follow, Model / LoRA 공유를 중심으로 구성되었으며, 이후 Contest가 플랫폼 내 창작 활동의 주요 기능 중 하나로 자리 잡았다.
2026년 6월에는 Community Contest가 정식으로 도입되었다. 기존의 Official Contest뿐 아니라 일정 조건을 충족한 사용자도 직접 주제를 설정하고 특정 Model이나 LoRA를 지정하며, Prize Pool을 마련한 뒤 플랫폼 심사를 거쳐 자신의 Contest를 개최할 수 있게 되었다.
11. 여담
- PixAI는 3주년 이벤트에서 Mio 카드 뽑기 시스템을 운영했다.
- PixAI는 3주년 기념으로 일본 47개 도도부현 전체를 캐릭터화하는 기획을 진행했다. 참가자는 역사, 음식, 기후, 랜드마크 등 각 지역의 특징을 바탕으로 원하는 도도부현을 캐릭터로 디자인했으며, 이후 공식에서는 47 Prefectures, 47 Faces라는 별도 페이지를 통해 지역별 작품을 소개했다.
- Mio는 실제로 아키하바라와 이케부쿠로의 광고 트럭에 등장한 적이 있다. 2025년 3주년 기간 동안 PixAI는 옥외 대형 광고뿐 아니라 기념 광고 트럭도 운영했으며, 거리에서 PixAI 광고를 발견해 촬영한 뒤 X에 공유하는 Ad Snap Campaign도 함께 진행했다.
- Mio의 첫 캐릭터송은 공식 MV가 두 차례 제작되었다. 《Nya-para-para☆Prank Time》은 최초 버전 공개 이후 PixAI 공식에서 재제작한 Special Edition이 추가로 공개되었다.
- PixAI는 만우절 이벤트에서 용사와 광대 Mio를 중심으로 한 이세계 스토리를 제작했다.
[1] 이후 PixAI는 자연어 이미지 편집, AI 영상 생성, 대화형 AI 창작 에이전트 Mio.2, 시각적 창작 작업 공간 PixAI Studio 등의 기능을 점차 추가하여, 서비스 범위가 단일 이미지 생성에서 캐릭터 디자인, 연속 콘텐츠, 다단계 창작 워크플로로 확장되었다.[2] 모델마다 기본 아키텍처, 프롬프트 입력 방식, LoRA 호환성, 생성 매개변수 및 적합한 사용 상황에 차이가 있다.[3] Tsubaki.2를 대표로 하는 DiT 모델은 자연어 프롬프트 이해와 다중 캐릭터, 복잡한 장면을 보다 강조한다. 반면 Haruka v2, Hoshino 등 SDXL 모델은 Stable Diffusion 생태계에서 비교적 흔히 쓰이는 태그 방식 프롬프트를 그대로 사용하며, 다수의 SDXL LoRA와 함께 활용할 수 있다. 따라서 서로 다른 모델 간의 관계는 단순한 신·구 대체 관계가 아니라, 각기 다른 창작 워크플로에 대응하는 관계다. PixAI의 현재 공식 모델 소개에서도 자연어 프롬프트, 다중 캐릭터 장면, 스타일 프리셋을 Tsubaki.2가 SDXL 모델과 구별되는 중요한 특징으로 제시하고 있다.[4] 공식 Docs에서도 여러 캐릭터를 외형과 동작으로 더 확실하게 구분한다는 점을 SDXL 모델과의 주요 차이로 들고 있다.[5] 예를 들어 하나의 프롬프트 안에서 인물의 외형, 의상, 동작, 표정, 카메라 구도, 배경, 조명, 인물 간 상호작용 관계를 동시에 지정할 수 있다.[6] 기존 애니메이션 이미지 모델은 한 화면에 두 명 이상이 등장하면 머리 색이나 눈 색, 의상, 캐릭터의 특징이 인물끼리 섞이거나 누가 무엇을 하는 동작인지 헷갈리는 일이 잦았다.[7] 프롬프트를 그대로 두고 Style만 바꿔도 선, 채색, 색감, 질감, 화면 분위기가 달라진다.[8] 2026년 3월 정식 공개 시점에 PixAI는 35종 이상의 스타일 프리셋을 제공했다. Anime, Colorful, Realistic 등 여러 계열이 포함됐다.[9] 사용자 지정 스타일은 사용자가 원하는 그림체를 문장으로 직접 적을 수 있게 하는 기능이고, 스타일 코드는 그 설정을 저장하고 공유하는 데 쓰는 기능이다.[10] 모드마다 결과물의 퀄리티와, 생성에 드는 크레딧이 다르다.[11] 태그 대신 자연어로 프롬프트를 쓰고 세밀한 지시를 따르게 하는 방향은 이때부터 잡혔다.[12] Tsubaki.2보다 기존 Stable Diffusion 방식에 가까워서, SDXL용 프롬프트와 캐릭터·그림체 LoRA에 익숙한 사용자가 애착하는 모델이다.[13] Hoshino v1은 남성 캐릭터를 그릴 때나 Artist Tag를 넣는 방식에도 쓸 수 있다.[14] 기존 생성·편집 기능을 기반으로 사용자와 말을 주고받는 역할을 한다.[15] 결과가 마음에 들지 않으면 채팅을 이어가며 옷을 바꿔 달라거나, 표정을 고치거나, 배경을 바꾸거나, 인물을 다시 잡아 달라고 요청할 수 있다.[16] 언어 모델은 Mio.2가 사용자 요청을 어떻게 해석하고 작업 순서를 짜는지에 영향을 준다. 이미지 퀄리티는 최종 결과물의 정밀도를 좌우하는 요소이다.[17] 따라서 태그를 외우거나 프롬프트를 익히지 않아도 된다.[18] 머리 모양과 눈 색, 의상, 배색, 장신구, 무기같은 디테일을 임의로 정할 수 있다.[19] 모델링이나 작화 참고 자료로 쓰는 형식이다.[20] 비주얼 노벨이나 VTuber 소재처럼 표정 세트가 필요한 작업에 유용하게 쓰일 수 있다.[21] 장면과 의상, 동작이 달라져도 특징을 살려 유지를 시키지만, 매번 생성 결과가 같게 나오지는 않는다.[22] 장면 순서와 구도를 잡는 단계에 해당한다. 그림·글 콘텐츠 — 캐릭터 카드나 비주얼 노벨 화면, 포스터 같은 결과물로도 확장할 수 있다.[23] 2025년 11월에 공개된 Reference Pro는 여러 장의 참조 이미지를 해석해 재구성하는 PixAI의 편집 모델이다. 주로 참조 이미지를 한 장 또는 여러 장을 제시하고 자연어 지시로 디테일을 수정한다.[24] LoRA나 ControlNet, Negative Prompt 같은 일반 생성 매개변수는 사용할 수 없다.[25] 영상 모델마다 캐릭터 일관성, 움직임의 폭, 프롬프트 반영, 음성 기능 중 어디에 무게를 두는지가 다르다.[26] V3.2는 SE Only와 일본어, 영어, 중국어, 한국어 등의 보이스오버 옵션을 지원한다. 영상 길이는 5초 또는 10초로 설정할 수 있고, 시작·종료 프레임도 지정할 수 있다.[27] 그림을 움직일뿐더러 캐릭터 참조와 영상 참조, 오디오 참조, Camera Control까지 함께 쓰는 방식으로 바뀌었다.[28] 멤버십에 가입하지 않아도 기본적인 이미지 생성은 쓸 수 있고, 일일 보상 받기와 작품 게시, 플랫폼 이벤트로 무료 크레딧을 받을 수 있다.[29] 따라서 PixAI 멤버십과 Mio.2 멤버십은 서로 독립된 별개의 구독 체계라고 할 수 있다.[30] 작품 게시 및 공유, 좋아요 획득, 앱 내 광고 시청, 공식 이벤트 참여 등을 통해 추가 크레딧을 받을 수 있다.[31] 이외의 신규 사용자 팩, 월간 보너스 팩, 이벤트 한정 크레딧 팩 등, 비정기적으로 판매하기 때문에 상품과 보너스 비율은 이벤트에 따라 자주 변경되므로, 본 문서에서는 일반 크레딧 팩만 기재하며 기간 한정 프로모션 상품은 별도로 정리하지 않는다.[32] 멤버십 가입자는 매월 추가 크레딧을 지급받는 것 외에도, 일일 추가 크레딧, 크레딧 구매 시 추가 보너스, 무료 LoRA 학습 횟수, 동시에 사용할 수 있는 LoRA 수 확대, 신규 모델 얼리 액세스(Early Access) 등의 혜택을 받을 수 있다.[33] 구체적인 기능별 이용 권한은 플랫폼 업데이트에 따라 변경될 수 있다.[34] PixAI 공식에서는 App Store와 Google Play의 플랫폼 수수료로 인해 앱 내 구독 가격이 Web 버전보다 높게 책정될 수 있다고 한다.[35] 공식에서는 연간 구독 요금제를 개발 중이라고 밝힌 바 있다.[36] 이미지 생성 및 기타 주요 창작 기능은 각각의 내비게이션 메뉴를 통해 이용할 수 있다.[37] Generate는 기존 PixAI 창작 워크플로의 중요한 도입부이다.[38] 가장 기본적인 생성 과정은 다음과 같다. 프롬프트 입력 → 모델 선택 → LoRA 추가(선택) → 이미지 및 생성 설정 조정 → Generate[39] 동일하거나 유사한 결과를 재현할 때 사용한다.[40] 제시된 구조를 통해 PixAI에서는 생성된 결과물을 다시 이미지 편집, 영상 생성, 커뮤니티 게시 등 다음 작업의 입력으로 활용할 수 있다.[41] 수정할 영역을 정확하게 지정해야 하는 경우에는 Mask / Inpainting을 사용할 수 있으며, “의상을 정장으로 바꿔 줘” 또는 “배경을 해질녘 바닷가로 바꿔 줘”와 같이 원하는 변경 사항을 직접 설명하려는 경우에는 Flow Edit 또는 기타 자연어 기반 편집 기능을 사용할 수 있다.[42] 주로 얼굴, 손, 의상 및 기타 부분적인 세부 요소를 수정할 때 사용된다.[43] 이외에도 화질 개선은 이미지의 전체적인 색감과 시각 효과를 조정할 수 있는 다양한 필터를 제공한다.[44] 영상 길이, Start / End Frame, Voice 등[45] 예를 들어 Figure Generator는 캐릭터 이미지를 피규어 형태의 비주얼로 변환하며, Magazine Cover Generator는 인물 이미지에 잡지 표지 레이아웃을 결합해 결과물을 생성한다.[46] PixAI Studio의 가장 큰 의의는 Generate를 대체하기 위한 기능 보다, 최종 결과물을 위한 수많은 중간 작업물과 여러 단계의 창작 과정을 관리해야 하는 사용자에게 통합 기능을 부여한 곳에 있다.[47] PixAI에서는 Model과 LoRA를 이미지 생성의 두 가지 기본 구성 요소로 구분한다. Model은 이미지 생성의 전반적인 기반과 주요 생성 능력을 담당하고, LoRA는 그 위에 특정 캐릭터나 그림체 등의 특징을 추가해 결과를 세부적으로 조정하는 역할을 한다.[48] LoRA 하나에도 호환되는 여러 기본 모델에서 반복해서 사용할 수 있다.[49] 사용자는 키워드, 기본 아키텍처, 인기 순위 등의 조건을 기준으로 커뮤니티에 공개된 리소스를 찾아 선택한 LoRA를 바로 Generate 페이지에 추가해 사용할 수 있다.[50] 사용자가 직접 LoRA를 학습하는 경우에도 학습 단계에서 Trigger Word를 설정할 수 있다.[51] 예를 들어 Character + Style 조합은 캐릭터의 정체성과 전체적인 그림체를 동시에 제어하는 데 사용되며, Character + Pose 조합은 캐릭터의 특징을 유지하면서 특정 동작을 강화하는 데 활용할 수 있다.[52] 예를 들어 Style LoRA의 Weight가 지나치게 높으면 Character LoRA의 캐릭터 특징이 약해질 수 있으며, 여러 Character LoRA가 동일한 인물 영역에 동시에 영향을 줄 경우 얼굴, 머리색, 의상 등의 특징이 서로 섞일 수 있다.