Ming-Image-0.1-Design 운영 중

Ming-Image-0.1-Design은 Ant Group InclusionAI가 오픈 소스로 공개한 6B 이미지 생성 모델로, 디자인 시나리오에 특화되어 있습니다. 8K 장문 구조화 프롬프트를 지원하며 UI, 인포그래픽, 포스터 등 완성도 높은 시각 디자인을 엔드투엔드로 생성합니다. 함께 오픈 소스로 공개된 Design-Layer 모델을 사용하면 디자인 이미지를 2—9개의 독립적으로 편집 가능한 투명 레이어로 분해할 수 있어 생성—레이어 분리—편집—납품의 전체 프로세스를 구현할 수 있습니다. Ming-Image-0.1-Design은 Artificial Analysis UI/UX 오픈 소스 순위에서 1위를 차지했으며, 이미 링광샨 애플리케이션과 화메이 등의 실제 업무에 도입되었습니다.

텍스트 기반 디자인 생성: 8K 장문 구조화 프롬프트를 지원하여 텍스트 요구사항으로부터 UI, Dashboard, 인포그래픽, 포스터 등 완성도 높은 시각 디자인을 엔드투엔드로 생성합니다.
텍스트 및 레이아웃 렌더링: 제목, 버튼, 카드와 여러 영역의 정보 표현을 최적화하여 안정적인 레이아웃과 정확한 정보 배치를 보장합니다.
전역 스타일 통일: 전체 디자인을 한 번에 완성하고 색상, 구성 및 소재 스타일을 통일하여 여러 번 생성할 때 발생하는 스타일 불일치를 방지합니다.
투명 소재 생성: 네이티브 RGBA VAE로 인물, 상품, 아이콘, 장식 등 투명 배경 소재를 직접 생성합니다.
디자인 레이어 분리(Layer): 디자인 이미지를 2—9개의 의미적으로 독립된 RGBA 레이어로 분리하여 텍스트, 주체, 배경을 개별적으로 수정, 이동 및 교체할 수 있습니다.
프론트엔드 납품(Design Skill): Text-to-Page는 먼저 디자인方案을 만든 뒤 코드를 작성하며, Visual Coding은 디자인 시안 스크린샷으로 실행 가능한 페이지를 복원할 수 있습니다.
PPT 납품(PPT Skill): 이미지 속 텍스트, 색상 블록, 레이아웃을 PowerPoint에서 편집 가능한 요소로 복원하고 아이콘과 일러스트를 직접 추출해 재사용합니다.

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8K 장문 구조화 프롬프트 강화: 모델은 사용자의 요구사항을 카피, 모듈, 레이아웃, 시각 스타일이라는 네 가지 차원의 구조화된 입력으로 자동 구성합니다. 이를 통해 최대 8K에 이르는 긴 프롬프트의 정보를 완전히 이해하고 실행하여 복잡한 페이지에서 여러 모듈과 요소를 정확하게 표현할 수 있습니다.
엔드투엔드 전체 디자인 생성: “배경, 일러스트, 장식을 각각 생성한 뒤 조합하는” 방식과 달리, 모델은 한 번의 생성 과정에서 전체 레이아웃, 색상 및 소재 스타일을 통합적으로 조율합니다. 전용 학습을 통해 텍스트, 레이아웃 및 다중 요소 조합 능력을 강화하여 소재 간 색상 충돌과 화풍 불일치를 근본적으로 줄입니다.
네이티브 RGBA VAE: 모델이 Alpha 채널을 지원하는 변분 오토인코더를 자체 개발하여 생성 공간에서 투명 배경 소재를 직접 지원합니다. 인물, 상품, 아이콘, 장식에 투명 채널을 포함해 출력할 수 있으므로 후처리 누끼 작업 없이 디자인 워크플로에 바로 사용할 수 있습니다.
Type Token 레이어 역할 제약: Layer 모델은 Type Token을 통해 각 레이어가 담당하는 디자인 역할을 명시적으로 알려주고, 모델이 의미에 따라 분리하도록 유도하여 분리된 레이어의 내용이 명확하고 역할이 독립적으로 유지되도록 합니다.
Alpha-Aware Layer Optimization: 투명 영역과 가장자리를 대상으로 최적화하여 RGBA 레이어의 Alpha 채널 정확도를 높입니다. 이를 통해 레이어의 투명한 가장자리를 깨끗하고 잔여물 없이 처리하고, 복잡한 가림 상황에서 가장자리가 흐려지거나 배경색이 섞이는 문제를 해결합니다.
Composite-Layer Stack Consistency(재조합 일관성 제약): 학습 과정에서 분리된 모든 레이어를 다시 합쳤을 때 원본 디자인 이미지를 복원하도록 강제하여 각 레이어 간 공간 관계와 가려진 부분의 보완 일관성을 제약합니다.

접속 방식 선택: OpenRouter 온라인 무료 API https://openrouter.ai/inclusionai/ming-image-0.1-design를 통해 빠르게 체험하거나 Hugging Face / ModelScope에서 모델 가중치를 다운로드하여 로컬에 배포할 수 있습니다.
프롬프트 작성: 자연어로 요구사항을 설명하고, 8K 장문 프롬프트 기능을 최대한 활용할 수 있도록 “카피, 모듈, 레이아웃, 시각 스타일” 구조로 내용을 구성하는 것이 좋습니다.
디자인 이미지 생성: Design 모델을 호출하여 UI, 인포그래픽 또는 포스터 등의 완성도 높은 시각 디자인을 한 번에 생성합니다.
레이어 분해: 생성했거나 기존에 보유한 디자인 이미지를 Design-Layer 모델에 입력하여 2—9개의 독립적으로 편집 가능한 투명 레이어로 분리합니다.
프론트엔드 납품: GitHub에서 Design Skill(ling-cookbook)을 받아 요구사항을 입력하면 약 15초 후 먼저 페이지方案이 생성됩니다. 확인 후 Coding에 전달하여 실행 가능한 페이지를 생성합니다.
PPT 납품: PPT Skill(ling-cookbook)을 사용하여 디자인 이미지를 편집 가능한 PowerPoint 페이지로 한 번에 복원하고, 카피, 색상 및 레이아웃을 계속 수정할 수 있습니다.

작은 파라미터로 높은 성능: 6B 파라미터로 Nano Banana 2, FLUX.2 등 대형 모델을 능가하며, 복잡한 UI 작업 대결에서 12/12, 10/10 전승을 기록했습니다.
엔드투엔드 스타일 통일: 레이아웃, 색상 및 소재를 한 번에 조율하여 여러 번 생성한 결과를 조합할 때 발생하는 스타일 불일치와 템플릿 느낌을 방지합니다.
편집 가능한 디자인: Layer 모델이 디자인 이미지를 의미적으로 독립된 RGBA 레이어로 분리합니다. Crello-Test의 12개 지표에서 모두 1위를 차지하여 생성 결과를 계속 수정할 수 있습니다.
빠른 속도와 낮은 비용: 20B Qwen 오픈 소스 버전보다 4.3배 빠르며, 엔지니어링 최적화 후 약 20초 만에 이미지를 생성합니다. 텍스트 수정 비용은 GPT-image2의 1/7에 불과합니다.
완전한 납품 경로: Design Skill과 PPT Skill을 함께 사용하면 텍스트/참고 이미지에서 프론트엔드 페이지와 편집 가능한 PPT까지 바로 연결할 수 있으며, 첫 결과 확인 시간이 5분에서 15초로 단축됩니다.
낮은 배포 장벽: 6B 파라미터로 배포 및 2차 개발 비용을 낮추고, 가중치와 Skills를 모두 오픈 소스로 공개하여 자유로운 디자인 도구 구축을 지원합니다.

HuggingFace 모델 저장소: https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer

AI 애플리케이션 생성 미리보기: Agent가 코드를 작성하기 전에 Design으로 애플리케이션의 시각적 미리보기를 생성하여 사용자가 방향을 미리 확인하고 “보이는 대로 구현되는” 경험을 제공합니다.
전문 디자인 레이어 편집: 포스터와 이커머스 메인 비주얼을 한 번에 편집 가능한 레이어로 분해하여, 디자이너가 약 40초 만에 텍스트를 개별적으로 수정하고 주체를 이동하거나 배경을 교체한 뒤 PSD로 내보낼 수 있습니다.
프론트엔드 페이지 복원(Visual Coding): 디자인 시안이나 스크린샷을 입력하면 Layer로 소재를 분해한 후 실행 가능한 프론트엔드 페이지를 자동 생성하고, 스크린샷 비교를 통해 자동으로 검증 및 수정합니다.
PPT 신속 복제: 디자인 이미지 한 장을 편집 가능한 PowerPoint 페이지로 복원하여 카피, 색상, 이미지를 계속 수정할 수 있으며, 아이콘과 일러스트를 직접 추출해 재사용합니다.