fal.ai의 공식 업데이트(새 모델·기능·API·개발자 변경 기록)를 최신순으로 한국어로 정리했어요. · 업데이트 167건
공유 WebSocket 엔드포인트가 101 업그레이드 응답에서 과금 단위를 선언할 수 있게 됐어요. 세션 종료 후 총량을 API로 보고할 수도 있어요.
배포한 Serverless 앱 대시보드에 Testing > Playground가 생겨, 엔드포인트를 골라 자동 생성된 입력 폼으로 바로 요청을 실행해 볼 수 있어요.
fal Research가 MiniMax H3를 후학습해 만든 H3 Max가 나왔어요. 5초 영상을 3초 안에 만들고, 사람 선호 평가에서 품질·프롬프트 이해·미감 모두 1위를 기록했어요.
AI 어시스턴트가 내 fal 계정의 요청·로그·배포 이력을 살펴 디버깅하게 해 주는 Platform MCP 서버가 나왔어요. 읽기 전용·무료이고, 이를 뒷받침하는 새 관측 API도 함께 공개됐어요.
러너 텔레메트리에 GPU 연산 사용률 차트가 추가돼, VRAM과 함께 보면 메모리 병목과 연산 병목을 구분하고 머신 타입을 알맞게 고를 수 있어요.
fal deploy 때 리비전마다 메시지와 GIT_SHA 같은 어노테이션을 붙일 수 있어요. 대시보드 Versions 페이지와 revisions API, Python SDK에서 확인할 수 있어요.
배포 시 retry_config로 앱 기본 재시도 예산을 조건별로 지정할 수 있게 됐어요. 요청마다 X-Fal-Retry-Config 헤더로 덮어쓸 수도 있어요.
Serverless → Usage 페이지에서 앱·환경·머신 타입별 컴퓨트 사용량과 Reserve·Burst·On-Demand 등 가격 구분별 지출을 볼 수 있게 됐어요.
ComfyUI나 커스텀 API 같은 기존 Docker 서버를 fal.App으로 다시 쓰지 않고 그대로 배포할 수 있게 됐어요. Usage & Billing 페이지도 키·사용자별 사용량 추적이 가능하게 바뀌었어요.
GET /v1/serverless/usage로 배포 앱별 머신 초 사용량과 할인 반영 비용을 앱·환경·머신 타입별로 조회할 수 있어요.
Serverless → Capacity 페이지에서 계정 GPU 한도 대비 사용량과 GPU 종류별 소비를 보고, 한도 상향도 요청할 수 있어요.
server_error·timeout·connection_error마다 따로 재시도 횟수를 정할 수 있는 X-Fal-Retry-Config 요청 헤더가 추가됐어요. 최대 10회 시도 한도가 적용돼요.
Serverless 앱 목록을 H100·A100 같은 머신 타입으로 거르고 활성 러너·GPU·큐 크기로 정렬할 수 있게 됐어요.
models/serverless analytics 엔드포인트에 오류 유형, 콜드 부트, 확장 지연 백분위, 총 과금 시간 등 14개 지표가 expand 옵션으로 추가됐어요.
termination_grace_period_seconds를 최대 1시간까지 설정할 수 있어, 긴 요청과 teardown()이 강제 종료 전에 끝날 수 있어요.
fal이 Amazon Web Services와 전략적 파트너십을 발표했어요. 생성형 미디어 인프라를 더 많은 기업 고객에게 넓혀 가기 위한 협력이에요.
Serverless 앱 페이지가 모든 앱의 용량·트래픽·앱별 활동을 한곳에 모은 통합 분석 대시보드로 열려요.
2026년 6월 1일부터 최근 6개월간 접근하지 않은 레거시 CDN(/files/[동물]/) 객체가 삭제돼요. 최근 접근한 파일은 이미 새 CDN으로 옮겨졌어요.
코드 없이 fal 서버리스 GPU에서 ComfyUI 워크플로를 돌리는 사용자·관리자용 패키지가 나왔어요. 더블클릭 한 번으로 H100에서 ComfyUI 캔버스를 쓸 수 있어요.
fal Workflow의 모델 검색과 노드 편집이 개선되고, 대시보드에서 러너가 종료된 이유를 바로 확인할 수 있게 됐어요.
fal 주요 모델의 입출력 스키마, Python·JS·cURL 예제, 실제 프롬프트 예시를 담은 자동 생성 Model API Reference가 공개됐어요.
FLUX.2 [klein] 기반 PATINA는 완성된 렌더 이미지에서 고해상도 PBR 머티리얼 맵을 만들어 줘요. AI 이미지를 실제 CGI 렌더링 워크플로에 쓰기 쉬워졌어요.
GET /v1/serverless/analytics로 앱 소유자가 엔드포인트별 요청 수·성공률·지연 백분위를 시간 단위로 조회해 외부 도구로 내보낼 수 있어요.
분석 페이지에 p50·p90·p95·p99 지연 시간 차트가 추가돼 지연 회귀를 한눈에 찾을 수 있어요.
App Analytics에서 모든 엔드포인트를 합산해 보고, 앱 목록에 GPU·큐 지표, 로그에 엔드포인트 필터와 출처 열이 추가됐어요.
알림 드롭다운이 새로 바뀌고 카테고리 필터, 전체 읽음, 러너 메모리 부족(OOM) 알림, 앱별 미확인 배지가 추가됐어요.
분석 페이지에 콜드 스타트 비율·시간, 큐 대기 백분위, 초당 처리량·동시 요청 차트가 추가되고 API 키 태그·설명 편집도 가능해졌어요.
요청 목록에서 시작 시간과 실행 시간을 나눠 보여 주고, 환경을 한곳에서 만들고 지우는 환경 관리자가 추가됐어요.
요청 페이지에 상태 코드·지연 차트, 드래그 구간 필터, 콜드 스타트·실행 시간 정렬이 추가돼 장애 구간을 빠르게 찾을 수 있어요.
저지연·표현력 있는 다국어 음성 합성 모델 Inworld TTS-1.5 Max가 fal에 추가됐어요. 실시간 음성 앱에 쓰기 좋아요.
앱 개요 페이지에서 상태별 러너 수와 동시성 추세를 바로 볼 수 있는 요약 카드가 추가됐어요.
대시보드에서 실패 요청의 구체적 오류 유형을 배지로 보여 주고, 러너 ID 검색과 러너별 리소스 지표 API가 추가됐어요.
Claude Code·Cursor 등 MCP 지원 어시스턴트를 fal에 연결하는 MCP 서버가 나왔어요. 1,000개 넘는 모델 검색, 스키마·가격 확인, 추론 실행, 파일 업로드를 대화 안에서 할 수 있어요.
상태 코드와 상관없이 응답 후 러너를 종료할지 x-fal-stop-runner 헤더로 정할 수 있게 됐어요. 재시도 동작과 러너 수명을 분리해 제어할 수 있어요.
앱 목록 카드에 클라이언트·서버 오류율이 따로 표시되고 GPU 종류 아이콘이 바뀌었어요.
대시보드에서 앱 버전을 개별 삭제하고, 러너 상세를 URL로 공유하고, 요청 로그를 엔드포인트별로 거를 수 있게 됐어요.
오류 응답에 기계가 읽을 수 있는 error_type 필드가 추가돼 재시도 로직을 정교하게 짤 수 있어요. 분석 간격 선택·차트 확대, 앱 목록 뷰, 종료 유예 시간 설정도 나왔어요.
말하는 아바타, 자동 영상 생성, 다국어 립싱크를 지원하는 HeyGen 모델을 fal에서 쓸 수 있게 됐어요.
대시보드에서 Serverless 앱에 팀·프로젝트별 태그를 만들어 붙이고 태그로 필터링할 수 있게 됐어요.
fal runners list 등의 출력과 JSON에 각 러너의 머신 타입(GPU-A100 등)이 표시돼요.
setup()에서 실패한 러너가 CRASH_BACKOFF 상태로 표시돼 재시도 대기 중인 러너를 쉽게 찾을 수 있어요.
로그 페이지에 심각도별 로그량 히스토그램, 주변 로그로 이동하는 Jump to Context, UTC·로컬 시간대 전환이 추가됐어요.
Serverless 앱 목록 카드에 오류율 표시와 요청량·오류 추이 미니 그래프가 들어갔어요.
로그 항목을 링크로 팀과 공유하고, 러너 상세 사이드 시트에서 텔레메트리와 로그를 볼 수 있어요. fal run에 --auth public/private 옵션도 생겼어요.
최대 6컷 스토리보드, 재사용 요소로 일관된 캐릭터, 오디오·이미지 멀티모달 프롬프트를 지원하는 Kling 3.0을 fal에서 바로 쓸 수 있어요.
로그 페이지가 전체 화면으로 열려 더 많은 로그 줄을 한 번에 볼 수 있어요.
Pydantic 기반 FalBaseModel로 숨김 필드, 필드 순서, 이미지·오디오·영상 필드 헬퍼를 지정해 API와 플레이그라운드 UI를 더 잘 정의할 수 있어요.
앱 페이지의 환경 드롭다운으로 같은 앱의 다른 환경으로 바로 이동하고 시크릿을 확인할 수 있어요.
요청을 기다리는 러너를 나타내는 IDLE 상태가 추가됐어요. 러너 상태를 프로그램으로 추적한다면 연동 코드를 업데이트해야 할 수 있어요.
이미지 생성·편집과 영상 생성·편집, 네이티브 오디오까지 아우르는 Grok Imagine 엔드포인트 5개가 fal에 추가됐어요.
요청에 start_timeout을 지정하면 큐 대기가 너무 길 때 실행 전에 요청이 중단돼요.
개발·스테이징·프로덕션 환경을 나눠 앱과 시크릿을 관리하고 --env 플래그로 특정 환경에 배포할 수 있어요.
앱에 handle_exit()과 teardown()을 정의해 러너 종료 시 요청을 일찍 멈추고 리소스를 정리할 수 있어요.
Dockerfile의 COPY·ADD로 로컬 파일을 컨테이너 빌드에 넣을 수 있게 됐어요. 해시 기반 중복 제거와 .dockerignore를 지원해요.
skip_retry_conditions로 timeout 같은 조건에서 앱 재시도를 끌 수 있어요.
fal 1.61.0부터 러너 종료 시 SIGTERM과 5초 유예 시간이 주어져 진행 중인 요청을 마칠 수 있어요.
동기화된 오디오가 포함된 영상을 만드는 오픈소스 LTX 2.0을 fal에서 출시 당일부터 쓸 수 있어요. 개발자가 자유롭게 커스터마이즈할 수 있어요.
헬스 체크 엔드포인트를 지정하면 비정상 러너를 자동 교체하고, --no-cache로 환경 빌드 캐시를 끌 수 있어요.
첫 음성까지 150ms 미만, 감정 표현 프롬프트와 즉석 음성 복제를 지원하는 오픈소스 TTS Chatterbox Turbo가 fal에 출시됐어요.
Pika가 fal과 손잡고 Pikaframes·Pikascenes를 포함한 Model 2.2를 fal 추론 인프라에서 제공해요.
작은 얼굴, 깔끔한 텍스트, 최대 10장 참조 이미지 합성 품질을 끌어올린 Seedream 4.5를 fal에서 바로 쓸 수 있어요.
텍스트·이미지-영상 모두 네이티브 오디오를 생성하는 Kling 2.6이 fal에서 출시 당일 독점 제공돼요.
텍스트·이미지·영상을 이해해 대화하듯 영상을 편집하는 Kling O1이 fal에서 API로 독점 제공돼요. 캐릭터 일관성과 시작·끝 프레임 제어도 지원해요.
최대 4MP 해상도, 다중 이미지 참조, HEX 색상 제어, JSON 프롬프트를 지원하는 FLUX.2 이미지 생성·편집 모델이 fal에 나왔어요.
요청이 몇 초 대기한 뒤 새 러너를 띄울지 scaling_delay로 정할 수 있어요.
사실적인 질감, 선명한 텍스트 렌더링, 전문가 수준 미감을 내세운 ImagineArt 1.5 이미지 모델이 fal에 출시됐어요.
캐릭터 일관성이 뛰어난 Nano Banana Pro를 텍스트-이미지·이미지-이미지 두 엔드포인트로 fal에서 바로 쓸 수 있어요.
GPU 종류별 공유 inductor 캐시로 사전 컴파일된 커널을 약 2초 만에 불러와, 워커마다 20~30초 걸리던 재컴파일을 줄일 수 있어요.
Slack 워크스페이스를 연결해 앱 시작 실패·타임아웃·치명적 오류를 채널로 바로 받아볼 수 있어요.
OpenAI의 영상 모델 Sora 2와 이미지 모델 GPT Image 1을 fal에서 쓸 수 있게 됐어요. Sora 2는 워터마크 없이 제공돼요.
최대 4배 이미지 업스케일과 프레임 일관성 있는 영상 화질 개선을 지원하는 Sima Labs 업스케일러가 fal에 추가됐어요.
대시보드에서 러너를 바로 중지·강제 종료하고, 로그를 Datadog·Splunk 같은 외부 엔드포인트로 흘려보낼 수 있게 됐어요.
fal files upload의 타임아웃이 10분으로 늘어 수 GB 파일도 오류 없이 올릴 수 있어요.
fal apps rollout으로 재배포 없이 모든 러너를 재시작하고, 특정 러너 중지와 실행 중 컨테이너 셸 접속(fal runners shell)이 가능해졌어요.
러너 이벤트·배포·설정 변경을 한 화면에서 보는 앱 이벤트 타임라인이 추가됐어요.
프롬프트를 구조화된 JSON으로 바꿔 조명·구도·카메라 설정을 예측 가능하게 제어하는 Bria의 FIBO가 fal에 출시됐어요.
사실감·카메라 제어·물리 표현이 향상된 Hailuo 2.3이 Pro·Standard·Fast 엔드포인트로 fal에 나왔어요.
설치부터 첫 Serverless 배포까지 단계별로 안내하는 대화형 가이드가 대시보드에 추가됐어요.
최대 4K·50fps, 동기화 오디오, 10초 영상을 지원하는 LTX 2.0 Fast·Pro를 fal에서 바로 쓸 수 있어요.
fal이 만든 FlashPack은 PyTorch 체크포인트를 기존보다 3~6배 빠르게 GPU로 불러오는 파일 형식이자 로더예요.
움직임 안정성과 프롬프트 충실도가 좋아지고 비용은 낮아진 Kling 2.5 Turbo Standard 이미지-영상 모델이 fal에 나왔어요.
fal 스토리지의 파일·폴더를 지우는 fal files rm 명령이 추가됐어요.
600개 넘는 모델 검색, 실시간 가격·비용 추정, 사용량, 분석을 다루는 Platform APIs v1이 api.fal.ai/v1에 정식 공개됐어요. 동시 요청 한도 알림과 오류 분석 페이지도 추가됐어요.
고품질 음악과 효과음을 만드는 Beatoven.ai의 maestro가 Music·Sound Effects 두 API로 fal에 출시됐어요.
fal runners stop으로 러너를 우아하게 멈추거나 fal runners kill로 즉시 종료할 수 있어요.
텍스트-이미지, 이미지 편집, 다중 참조 생성을 한 흐름으로 지원하는 Reve가 fal에 나왔어요. 구도와 일관성 제어가 강점이에요.
텍스트·이미지·다중 이미지에서 렌더링·애니메이션용 3D 메시를 만드는 Meshy를 fal에서 쓸 수 있게 됐어요.
PENDING·DOCKER_PULL·SETUP 단계별 시간을 따로 보여 줘 콜드 스타트 병목을 찾을 수 있어요.
네이티브 오디오, 첫·끝 프레임 보간, 참조 이미지 조건을 지원하는 Google Veo 3.1을 fal에서 바로 쓸 수 있어요.
대시보드가 갤러리 중심 크리에이터 뷰와 지표 중심 개발자 뷰로 나뉘고, fal 문서를 Cursor에 MCP로 연결할 수 있게 됐어요.
fal.distributed 모듈로 H100·A100 2·4·8개 GPU에서 데이터·모델 병렬 추론과 분산 학습을 할 수 있어요. API 요청에 커스텀 HTTP 헤더도 붙일 수 있어요.
활성 파라미터 2B로 빠르면서 더 긴 컨텍스트와 똑똑해진 비전 모델 Moondream 3 Preview가 fal에 나왔어요.
앱 상세가 분석·러너·로그·버전 전용 페이지로 나뉘어 배포 상태를 더 집중해서 볼 수 있어요.
같은 프롬프트로 여러 모델을 동시에 돌려 결과를 나란히 비교하는 Sandbox가 fal.ai/sandbox에 나왔어요.
CLI와 같은 API로 앱·러너·배포를 async/await 없이 관리하는 동기 Python 클라이언트가 나왔어요.
ContainerImage.from_dockerfile()로 원하는 Docker 이미지를 써서 런타임 환경을 완전히 제어할 수 있어요.
Character AI가 만든 Ovi는 한 프롬프트로 영상과 소리를 함께 만드는 오픈소스 모델이에요. fal에서 출시 당일 제공돼요.
동시성 버퍼를 비율로 지정하는 스케일링, 실시간 러너 로그 스트리밍·검색, 로컬 파일 포함 배포, 대시보드 내비게이션 개편이 나왔어요.
각 러너가 어떤 버전을 실행 중인지 리비전 ID가 표시되고, DEAD 상태 이름이 TERMINATED로 바뀌었어요.
로그를 라벨 EXACT/CONTAINS 조건으로 거르고, fal runners list에서 PENDING·DOCKER_PULL·SETUP 상태를 볼 수 있어요.
fal 생성형 미디어 플랫폼을 Google Cloud Marketplace에서 평가·구매하고 Google Cloud 청구로 결제할 수 있게 됐어요.
정확도와 예술성을 높인 오픈소스 텍스트-이미지 모델 Hunyuan Image 3.0이 fal에 출시됐어요.
fal queue size와 fal queue flush로 앱의 대기 요청 수를 확인하고 비울 수 있어요.
이미지와 음성을 넣으면 그 이미지로 말하는 영상을 만드는 VEED Fabric 1.0이 fal에 나왔어요. 더 빠르고 긴 출력을 지원해요.
Wan 시리즈 처음으로 네이티브 오디오 생성을 지원하는 Wan 2.5 Preview가 텍스트·이미지-영상으로 fal에 나왔어요.
전문가 수준 영상 생성을 위한 Kling 2.5 Turbo Pro가 텍스트·이미지-영상으로 fal에서 독점 제공돼요.
물리 세계 이해에 특화된 Perceptron의 지각-언어 모델 Isaac 0.1이 파트너십으로 fal에 출시됐어요.
기업용으로 설계된 Stability AI의 Stable Audio 2.5가 fal에 출시됐어요. 품질과 창작 제어가 크게 좋아졌어요.
2K 이미지를 몇 초 만에 만들고 4K까지 지원하는 생성·편집 겸용 Seedream 4.0이 fal에 나왔어요.
fal runners list --since·--state로 종료된 러너까지 시간과 상태별로 조회할 수 있어요.
개발자가 IMG.LY의 CE.SDK 편집기에 fal 모델을 바로 붙여 사용자에게 생성형 AI 편집 기능을 줄 수 있게 됐어요.
fal 스토리지 파일을 다시 올리지 않고 fal files mv로 옮기거나 이름을 바꿀 수 있어요.
보컬 품질과 악기 표현이 뛰어난 Sonauto v2.2 음악 생성 모델이 fal에 출시 당일 추가됐어요.
LMArena에서 화제였던 nano-banana가 Google Gemini 2.5 Flash Image 편집 모델로 공개됐고, fal에서 바로 쓸 수 있어요.
fal run 실행 시 CLI가 플레이그라운드·동기·비동기 경로를 모두 출력해 줘요.
영상에 맞춰 동기화된 효과음을 자동으로 만들어 주는 Mirelo SFX가 fal에 추가됐어요.
글꼴 스타일을 유지한 채 텍스트를 고치는 등 편집 능력이 뛰어난 오픈 웨이트 Qwen Image Edit이 fal에 나왔어요.
크리에이터용 노드 캔버스 Weavy에서 fal 모델 라이브러리를 바로 불러와 합성·마스킹 등과 엮은 반복 가능한 워크플로를 만들 수 있어요.
완전 라이선스 데이터로만 학습한 영상 모델 Marey Realism v1.5가 fal에 나왔어요. 상업적으로 안심하고 쓸 수 있어요.
프롬프트 이해가 뛰어난 Alibaba Qwen Image 모델의 추론과 학습 엔드포인트가 fal에 나왔어요.
영상 모델 Wan 2.2를 이미지 생성기로 쓰는 추론과 학습 엔드포인트가 fal에 추가됐어요.
참조 이미지 한 장으로 일관된 사실적 캐릭터를 여러 장면에 만드는 Ideogram Character가 fal에 나왔어요.
Krea와 BFL이 만든 오픈 웨이트 FLUX.1 Krea [dev]의 추론·학습 엔드포인트가 fal에 출시됐어요.
텍스트 렌더링이 좋아진 Bria 3.2 텍스트-이미지 모델과 영상 배경 제거 모델이 fal에 추가됐어요.
긴 영상 생성과 높은 제어력을 갖춘 Lightricks LTXV 0.9.8이 fal에 나왔어요.
오픈 웨이트 FLUX.1 Kontext [dev]를 fal에서 최대 4배 빠른 추론과 LoRA 학습으로 쓸 수 있어요.
카메라 없이 아바타 영상을 만드는 VEED의 AI 모델 세 가지가 fal에 추가됐어요.
Google DeepMind의 최신 영상 모델 Veo 3를 fal에서 API로 처음 쓸 수 있게 됐어요.
제로샷 음성 복제와 실시간 표현력 있는 TTS를 지원하는 Resemble AI 모델이 fal에 추가됐어요.
텍스트와 이미지를 함께 이해해 기존 이미지를 수정하는 FLUX.1 Kontext가 세 가지 버전으로 fal에 나왔어요.
영상 품질·움직임·창작 제어가 좋아진 PixVerse v4.5가 fal에 출시됐어요.
Tavus의 제로샷 립싱크 모델 Hummingbird-0을 fal 모델 갤러리에서 쓸 수 있게 됐어요.
가상 피팅 모델 FASHN Try-On v1.5가 fal에 나왔어요. v1.0은 한 달 병행 후 종료될 예정이에요.
더 풍부한 예술·편집 제어를 갖춘 Kling 2.0 이미지·텍스트-영상 모델이 fal에서 먼저 출시됐어요.
물체뿐 아니라 그림자·반사까지 지우고 배경을 복원하는 Finegrain Eraser 모델이 fal에 추가됐어요.
추가 학습 없이 화자 스타일을 유지하는 제로샷 영상 립싱크 모델 Lipsync 2.0이 fal에 나왔어요.
스트리밍을 지원하는 MiniMax 텍스트-음성 모델이 파트너십으로 fal 모델 갤러리에 추가됐어요.
30초 음악을 2초 안에 만드는 CassetteAI Music Generator와 Sound Effects Generator가 fal에 나왔어요.
Adobe가 외부 생성형 AI 모델을 통합하면서 fal을 통해 여러 모델을 Adobe 생태계에서 쓸 수 있게 됐어요.
Vercel 사용자가 Marketplace에서 fal을 연결해 생성형 AI 모델을 웹앱에 쉽게 붙일 수 있게 됐어요.
Pika 모델 패밀리인 Pika 2.2, Pikaffects, Pikascenes를 fal에서 쓸 수 있게 됐어요.
시작·끝 프레임과 참조 이미지를 지원하는 Vidu 영상 생성 모델이 fal에 나왔어요.
저해상도·열화된 영상을 HD로 끌어올리는 Topaz Labs 영상 업스케일러가 fal에 추가됐어요.
Google과의 파트너십으로 Veo 2 이미지-영상 기능을 fal에서 가장 먼저 쓸 수 있게 됐어요.
닮은 모습을 유지하는 Easel AI의 얼굴·몸 스왑 모델이 싱글·멀티 인물로 fal에 추가됐어요.
품질 향상, 더 긴 영상, 키프레임 조건 제어와 상업 라이선스를 지원하는 LTX Video 새 버전이 fal에 나왔어요.
RunDiffusion과의 파트너십으로 사실적 묘사에 강한 Juggernaut FLUX 시리즈를 fal에서 쓸 수 있게 됐어요.
ElevenLabs의 음성·오디오 AI 모델 전체를 fal의 간단한 API로 쓸 수 있게 됐어요. 다국어를 지원해요.
저작권 위험을 줄인 상업용 BRIA AI 이미지 생성·편집 모델이 fal 모델 갤러리에 추가됐어요.
Google의 영상 생성 모델 Veo 2를 fal에서 API로 쓸 수 있게 됐어요.
여러 영상 모델로 AI 영상 앱을 빠르게 만들 수 있는 개발자용 AI Video Starter Kit을 fal이 공개했어요.
350ms 지연으로 감정과 맥락을 살린 대화형 음성을 만드는 PlayAI의 PlayDialog가 fal에 출시됐어요.
정지 그림의 세밀한 표현을 살리며 부드럽게 움직이게 하는 이미지-영상 모델 Hailuo video-01-Live가 fal에 나왔어요.
fashn.ai와 협력해 상업적으로 쓸 수 있는 첫 가상 피팅 모델을 fal에서 제공해요.
인물 사진에 특화돼 디테일과 닮음을 높인 FLUX 포트레이트 학습기를 fal이 공개했어요.
이미지 아레나 1위에 오른 Recraft V3, 코드명 red_panda를 fal에서 쓸 수 있게 됐어요.
Stability AI와 협력해 Stable Diffusion 3.5 Large와 Turbo 모델을 fal에서 제공해요.
BFL의 FLUX1.1 [pro]를 fal에서 쓸 수 있게 되고, FLUX.1 [dev]는 2배 빨라졌어요.
Stable Diffusion 원작 팀이 만든 12B 오픈소스 이미지 모델 Flux를 fal에서 쓸 수 있게 됐어요.
fal이 만든 단일 단계 GAN 업스케일러 AuraSR의 두 번째 버전이 나왔어요.
fal이 완전 오픈소스 플로우 기반 이미지 생성 모델 AuraFlow v0.1을 공개했어요.
GigaGAN 논문을 재현한 600M 파라미터 4배 업스케일러 AuraSR을 오픈소스로 공개했어요. 생성 이미지 업스케일에 강해요.
Stable Diffusion 3를 fal에서 쓸 수 있게 되고 ComfyUI 워크플로 실행 등 여러 업데이트가 함께 발표됐어요.
엔터프라이즈 사용자가 앱에서 모은 사용자 선호로 이미지 모델을 파인튜닝할 수 있는 서비스를 시작했어요.
Vercel과 공식 연동을 출시해 웹 개발자가 앱에 생성형 AI를 쉽게 붙일 수 있게 됐어요.
Python 함수를 관리형 웹 서버로 노출해 REST API로 호출할 수 있는 Web Endpoints가 fal-serverless에 추가됐어요.
데이터 파이프라인·ML 학습·추론용 클라우드 Python 런타임 fal-serverless를 출시했어요. 지금의 fal 플랫폼의 출발점이에요.