도구별 실전 가이드 · 공식 정보 확인 2026-08-20

ilab-conjure AGPL-3.0 오픈소스 조건과 시작 절차

작성: gentive · 편집·검수 책임: 신유빈 · 지원 환경: Windows, macOS, Self-hosted, Web · 페이지 갱신: · 운영·편집 기준

Codex Responses와 OpenAI 호환 API로 이미지 생성·편집을 병렬 실행하고 레퍼런스 갤러리, 프롬프트 템플릿, 로컬 큐를 관리한다.

Codex Responses와 OpenAI 호환 API로 이미지 생성·편집을 병렬 실행하고 레퍼런스 갤러리, 프롬프트 템플릿, 로컬 큐를 관리한다. ilab-conjure의 첫 실전 과제는 “동시 실행을 하나로 제한하고 레퍼런스 없는 512px 이미지 한 장을 만든다”이며, 이 흐름을 직접 통제할 사람에게 맞습니다.

이럴 때 맞습니다

  • “투명 배경의 단순한 파란 종이비행기 아이콘, 텍스트 없음” 같은 입력으로 ilab-conjure의 핵심 기능을 시험하려는 사람
  • 작업 큐가 한 건만 실행되고 결과·프롬프트·요청 ID가 로컬 갤러리에 정확히 연결된다. 기준으로 ilab-conjure 결과를 직접 검수할 수 있는 경우
  • Windows·macOS·Self-hosted·Web 환경에서 AGPL-3.0 코드를 직접 설치·관리하려는 작업

이럴 때는 멈추세요

  • GPT image 2 다중 작업·레퍼런스 관리 WebUI 설치·모델 준비·업데이트를 관리하지 않고 즉시 완성된 서비스를 원하는 경우
  • 다음 위험을 사람이 확인할 수 없는 작업: GPT-image-2 작업을 병렬로 넣으면 OpenAI/API 비용이 빠르게 증가하고 공용 갤러리 레퍼런스의 저작권·개인정보가 다른 생성에 재사용될 수 있다.

참고 시작점

팩트시트 · 작업 근거 확인 필요: 아래 문구는 공식 제품 사실을 정리한 참고 시작점이며, 성공 결과를 보장하는 검증 절차가 아닙니다.

GPT Image로 레퍼런스 없는 아이콘 한 장 만들기

iLab CONJURE의 GPT Image 작업 한 건이 local queue에 결과와 요청 ID를 남긴다.

참고 시작점: GPT Image 모델로 512px 파란 종이비행기 아이콘을 만들고 concurrent tasks는 1로 제한해 달라.

  1. iLab CONJURE model catalog에서 GPT Image와 단일 concurrent task를 선택한다.
  2. reference images 없이 텍스트 프롬프트를 한 번 제출해 local queue 상태를 관찰한다.
  3. 완료 아이콘·prompt·request ID가 history에 한 건으로 연결되는지 확인한다.

갤러리와 세 종류 chip으로 레퍼런스 편집하기

gallery chip·color chip·prompt fragment chip이 같은 image editing 요청에 정확히 반영된다.

참고 시작점: public gallery의 공개 이미지를 @ gallery chip으로 넣고 #FF6600 color chip과 ~ prompt fragment chip을 조합해 달라. 공식 README 표기 “公用图库”·“图库 chip”·“颜色 chip”·“提示词片段 chip”도 이 단계의 확인 근거로 사용해 달라.

  1. public gallery에서 권리 확인된 reference image 하나를 @ gallery chip으로 선택한다.
  2. #FF6600 color chip과 짧은 ~ prompt fragment chip을 추가해 image editing 작업을 제출한다.
  3. 결과에서 참조 구도와 색 제약을 확인하고 세 chip이 prompt history에 보존됐는지 본다.

GPT Image와 Gemini 결과를 같은 프롬프트로 비교하기

unified model catalog의 두 공급자 작업이 concurrent tasks와 history에서 분리된다.

참고 시작점: unified model catalog에서 GPT Image와 Gemini를 골라 같은 prompt template을 각각 한 건씩 실행해 달라.

  1. 동일한 prompt template과 이미지 크기를 확정하고 두 모델을 선택한다.
  2. GPT Image와 Gemini 작업을 concurrent tasks 두 건으로 제출해 local queue ID를 기록한다.
  3. history에서 각 모델·요청 ID·결과가 올바르게 연결되고 비용 기록이 뒤섞이지 않았는지 확인한다.

무료 조건과 주의점

AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도. 핵심 기능에 외부 AI 공급자 계정 또는 API 키 필요

AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도. 핵심 기능에 외부 AI 공급자 계정 또는 API 키 필요

AGPL-3.0 라이선스의 고지·소스 공개·동일 라이선스 등 조건을 확인해야 합니다.

GPT-image-2 작업을 병렬로 넣으면 OpenAI/API 비용이 빠르게 증가하고 공용 갤러리 레퍼런스의 저작권·개인정보가 다른 생성에 재사용될 수 있다.

직접 대안과 비교

  • NanoBananaEditor — 둘 다 Gemini 계열 이미지 API로 텍스트 프롬프트에서 새 이미지를 만들 수 있어 레퍼런스 없는 작은 아이콘 한 장을 생성하는 첫 과제가 호환된다.

공식 근거와 확인일

ilab-conjure 가이드의 주장별 공식 출처
확인 항목확인한 내용공식 출처·확인일
제품 정보Codex Responses와 OpenAI 호환 API로 이미지 생성·편집을 병렬 실행하고 레퍼런스 갤러리, 프롬프트 템플릿, 로컬 큐를 관리한다.ilab-conjure 공식 사이트
무료 조건AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도. 핵심 기능에 외부 AI 공급자 계정 또는 API 키 필요공식 무료 정책·요금 안내
공식 코드 라이선스오픈소스 코드의 사용·수정·재배포 조건공식 코드 라이선스
공식 제품 페이지Codex Responses와 OpenAI 호환 API로 이미지 생성·편집을 병렬 실행하고 레퍼런스 갤러리, 프롬프트 템플릿, 로컬 큐를 관리한다.공식 제품 페이지