로컬 AI 그림을 찾을 때 많은 사람이 떠올리는 화면은 사실상 Stable Diffusion WebUI의 모습이다. 왼쪽에 설정 줄, 오른쪽에 그림 자리, 모델과 LoRA는 한 번에 바뀌고, 말 칸 위에는 긍정과 부정 두 줄이 있다. 이 화면이 쌓아 온 안내서와 확장, 모델 자료는 지금도 대체하기 어려운 부분이다. 문제는 뒤쪽에 있다. 원판은 새 모델 대응이 2024년에 사실상 멈췄고 그 뒤로는 작은 수선만 이어졌다. 거기서 갈라진 Forge는 자원 관리를 한 번 다시 썼지만 마지막 반영이 2025년 7월에 멈췄다. 이 선에서 아직 움직이는 것이 forge-classic이고, Forge를 이어받아 화면은 그대로 두고 힘을 메모리와 속도, 모델 대응에 쏟았다.

새로 지은 것이 아니다. 좌우 배치도, txt2img와 img2img, Extras, PNG Info 탭도 그대로이고 내장 모듈은 눌러 켜는 스위치 줄이 되었다. 그래서 옮기는 값이 싸다. 다른 폴더에 설치하고 모델과 LoRA, VAE, ControlNet, embedding 경로를 옛 폴더로 가리키면 된다. 가중치 파일은 변환 없이 그대로 선택 목록에 뜨고, 확장도 대개 그대로 돈다.

화면 아래 작은 줄이 판을 알아보는 가장 빠른 길이다. 어느 판인지, Python과 torch 번호, 주의 뒷단이 제대로 실렸는지가 적혀 있어 문제가 생겨도 기록을 뒤지지 않아도 된다.

메모리를 아끼는 방식은 다시 쓴 부분이다. 원판은 스위치식이라 전부 시스템 메모리로 내보내거나 더 세게 내보냈고, 그 대가로 속도가 눈에 띄게 떨어졌다. Forge는 메모리를 그 자리에서 추적하며 층마다 카드에 남길 것과 내보낼 것을 정하고 쓰고 나면 되돌린다. 이용자가 어느 모드를 켤지 감으로 고르는 일은 거의 없다.

차이는 숫자로 나온다. 같은 Flux FP8 가중치를 12 GB 카드에서 돌리면 원판의 가장 낮은 메모리 모드로 한 장에 약 25초, Forge 기본 설정으로 약 12초. 사용량과 속도가 함께 좋아진다. 저비트 적재도 남아 있고, 양자화한 가중치는 큰 모델의 문턱을 더 낮춘다.

화면에서는 아홉 바이트로 양자화한 큰 모델을 돌리고 있고, 오른쪽 아래에 할당된 양과 예약된 양, 시스템 점유 비율이 실시간 으로 나온다. 이 숫자를 보고 ControlNet을 하나 더 얹을 수 있는지 판단하는 편이 경험으로 짐작하는 것보다 믿을 만하다.

관리 방향은 가볍게, 최신 모델을 돌린다이다. 지원 목록은 이미 지금 주류의 상당 부분을 덮는다. Qwen-Image와 Qwen-Image-Edit는 생성과 부분 다시 그리기, Flux 계열의 Kontext와 Klein, Z-Image와 그 가속판, Chroma1-HD, Lumina-Image 2 등이다. 일부 모델 종류는 파일 이름의 낱말로 알아보므로, 편집 모델로 알아보게 하려면 경로에 맞는 낱말이 함께 있어야 한다.

영상 쪽도 들어왔다. Wan의 14B 판은 화면에서 글에서 영상, 그림에서 영상을 만들고 Refiner로 높은 잡음과 낮은 잡음을 바꾼다. 영상 파일로 내보내려면 FFmpeg를 따로 깔아야 한다. 양자화와 가속 스위치도 늘었다. 저비트 적재 외에 섞은 정밀도, 선택 설치하는 주의와 컴파일 뒷단, 영상 모델용 방사형 주의가 있다. 처음 환경을 만들 때는 uv라는 꾸러미 관리자로 속도를 낸다.

이런 모듈의 새 방식은 원판보다 확실히 빨리 나온다. 쓸 일이 없는 사람은 건드리지 않아도 된다.

허가는 AGPL 3판이라 자유롭게 받아 자기 곳에 두고 장당 요금도 없다. 대신 범위를 좁혔다. 순수 추론 환경으로 만들었기 때문에 원판의 일부 능력을 뺐다. SD2와 SD3는 지원하지 않고 초네트워크와 문자 반전 훈련도 없앴으며, CLIP Interrogator나 Deepbooru 같은 꼬리표 도구도 빠졌다. 이것들이 매일의 흐름에 필요하면 원래 Forge로 돌아가야 한다.

실행 환경은 주 설치가 Windows와 N 카드를 겨냥하고, Linux와 macOS는 따로 Wiki 절차가 있으며 Docker에도 공식 설명이 있다. AMD 카드는 커뮤니티 안내대로 직접 맞춰야 하고, 공식은 그런 문제를 다루지 않는다고 분명히 밝힌다. A 카드를 쓰는 사람은 먼저 그 점을 받아들여야 한다. torch는 최신 안정판을 따르므로 오래된 카드에서는 직접 내려 깔아야 한다. 또 화면이 빨리 바뀌어 옛 안내서의 화면 사진은 지금 판과 맞지 않는다. 어긋나면 아래쪽 판 번호를 기준으로 삼으면 된다.

한 줄로 줄이면, 이 화면에 이미 익숙하고 모델 창고가 있는 사람에게 계속 쓰는 일을 잇는 가장 번거롭지 않은 방법이다. 다시 배울 것도, 다시 받을 것도 없고, 아낀 메모리와 따라온 새 모델은 덤이다. 모델을 훈련하고 싶거나 SD2와 SD3 같은 옛 토대가 필요한 사람은 원판에 남는 편이 낫다.