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AI 이미지 생성 망치는 건 모델이 아니라 단어 6~7개다

같은 프롬프트로 나온 이미지가 왜 어떤 건 그냥 버려지고 어떤 건 바로 쓸 수 있을까요. Segmind가 4개 이미지 생성 모델로 같은 하루 오후에 실험해본 결과, 그 차이는 모델을 바꾸는 데서 오지 않았습니다. 거의 매번, 프롬프트에 단어 6~7개를 더 넣느냐 마느냐가 갈랐습니다.

사진 출처: Segmind

이미지 생성 플랫폼 Segmind의 로힛 라오가 Nano Banana 2 Lite, Seedream 5 Pro, FLUX.2 Pro, Ideogram 4 네 개 모델에 같은 종류의 프롬프트를 “대충 쓴 버전”과 “제대로 다듬은 버전”으로 나눠 돌려봤습니다. 전체 테스트 비용은 2달러가 채 안 들었다고 하는데, 이게 바로 모델을 바꿔가며 헤매기보다 프롬프트를 다듬는 쪽이 나은 이유이기도 하죠. 같은 아이디어를 여덟 가지 방식으로 저렴하게 시도해볼 수 있으니까요.

출처: Image Generation Prompting Tips: 10 Fixes I Tested Across 4 Models – Segmind (Rohit Rao)

“예쁘게”보다 카메라를 세워라

“카페의 아름다운 사진”이라고만 쓰면 모델은 기댈 데가 없어서 밋밋하고 균일하게 밝은, 스톡사진 같은 장면을 내놓죠. 반면 카메라가 어디 있는지, 얼마나 가까이서 찍는지, 어디에 초점이 맞고 어디가 흐려지는지를 말해주면 완전히 다른 결과가 나옵니다. 실험에서는 같은 모델, 같은 설정으로 프롬프트에 “35mm 렌즈로 가슴 높이에서, 조리개 f/2로 얕은 심도” 같은 문구만 추가했는데, 결과물이 그냥 방을 찍은 사진에서 그 방 안의 한 순간을 포착한 사진으로 바뀌었습니다. 초점거리, 카메라 높이, 조리개, 빛의 방향, 이 네 가지 어휘가 거의 모든 차이를 만든다는 것이죠.

분위기를 나타내는 단어도 비슷한 문제를 만듭니다. “무드있는”이라는 말은 결과물이 아니라 상태를 가리키는 말이라, 모델이 그릴 수 있는 대상이 아니죠. 대신 조명 기구가 어디 있고, 색온도가 몇 켈빈이고, 빛이 닿지 않는 곳은 어떻게 되는지를 말해주면 모델이 실제로 그릴 수 있는 지시가 됩니다. “천장 조명 하나만 켜져 있고 나머지는 거의 암전”이라는 식의 구체적 조명 묘사가, “무드있게”라는 한 단어보다 훨씬 더 의도한 결과에 가까웠습니다.

형용사 대신 소재, 어림수 대신 정확한 개수

“프리미엄”, “고급스러운” 같은 말도 비슷한 함정입니다. 이런 단어는 가격대를 암시할 뿐, 시각적으로 무엇을 그리라는 지시가 아니죠. 대신 무광인지 광택인지, 브러시드 티타늄인지 폴리시드 스틸인지처럼 실제 소재와 마감을 짚어주면, 모델이 그 표면이 빛을 어떻게 받아내는지까지 구체적으로 그려냅니다. 음식이라면 크럼 구조나 유약, 옷감이라면 슬럽이나 리브 짜임처럼, 업종을 가리지 않고 같은 원리가 적용되죠.

숫자도 마찬가지입니다. “몇 개”, “여러 개” 같은 표현은 모델에게 “적당히 쌓아놓은 더미”로 읽힙니다. 개수가 중요하다면 정확한 숫자와 배치 방식을 함께 말해줘야 하죠. “크루아상 세 개를 스틸 트레이 위에 일렬로, 손 한 뼘 간격으로” 같은 식입니다. 다만 이 방식도 대상이 여섯 개를 넘어가면 정확도가 떨어지기 시작해, 아홉 개가 필요하면 세 개씩 세 번 만들어 합성하는 편이 낫다는 게 라오의 경험입니다.

텍스트와 시드, 흔히 오해하는 두 가지

이미지 안에 글자를 넣고 싶을 때는 원하는 문구를 설명하지 말고 그대로 따옴표 안에 적어야 하죠. 문구를 말로 풀어서 설명하면 모델이 스스로 문구를 지어내고, 그 지어낸 글자가 깨진 글씨로 나오는 경우가 많습니다. 따옴표로 정확히 지정하고 여섯 단어 안팎으로 짧게 유지하면 실패율이 크게 줄어들죠. 긴 본문 텍스트는 어느 모델에서도 여전히 깨지기 쉬워서, 빈 공간만 만들어두고 글자는 디자인 툴에서 따로 앉히는 편이 안전합니다.

시드값에 대한 오해도 짚을 만합니다. 예전 디퓨전 모델에 익숙한 사람들은 시드를 고정하고 단어 하나만 바꾸면 나머지 구도는 그대로 유지된다고 기대하죠. 하지만 라오가 실제로 재킷 색깔 하나만 바꿔 같은 시드로 돌려본 결과, 도로도 인물도 빛의 방향도 전부 달라졌습니다. 최신 모델 계열에서는 시드가 구도를 고정하는 장치가 아니라 재현성을 살짝 도와주는 힌트에 가깝다는 것이죠. 한 가지 요소만 정확히 바꾸고 싶다면 시드를 조정하기보다, 원래 이미지를 다시 넣고 그 부분만 수정해달라고 요청하는 편이 안전합니다.

광고 자체를 요청하지 말 것

“광고 이미지를 만들어줘”라고 요청하면 모델은 있지도 않은 브랜드 로고와 헤드카피, 버튼까지 다 지어내 채워 넣죠. 데모로 보여주기엔 그럴듯해 보이지만, 정작 디자이너 입장에서는 남이 만든 가짜 타이포그래피를 지우는 작업부터 다시 시작해야 하니 실무에는 쓸 수 없는 결과물입니다. 대신 제품이 프레임의 어느 3분의 1을 차지하는지, 나머지 공간은 어떻게 비워둘지를 설명하면, 디자이너가 나중에 헤드카피를 얹을 수 있는 여백 있는 결과물이 나옵니다. 로고 없이 만들어달라고 명시하지 않으면 브랜드 로고가 멋대로 붙는 경우도 있어, 결과물을 실제로 확인하는 과정이 여전히 필요하죠.

결국 검색 문제, 저렴한 모델로 먼저 실험하라

라오는 마지막으로 이 모든 과정을 “탐색 문제”로 요약합니다. 프롬프트를 다듬는 과정 자체가 여러 번 시도해보며 맞는 표현을 찾아가는 작업이기 때문에, 언어 이해력이 괜찮으면서 저렴한 모델로 먼저 반복 실험을 하고, 원하는 결과가 나오면 그 프롬프트를 품질이 필요한 모델로 다시 돌리는 방식이 비용을 가장 크게 아낀다는 것이죠. 다만 그는 프롬프트가 길다고 항상 좋아지는 건 아니라는 점도 짚습니다. 대략 120단어를 넘기면 모델이 서너 번째 지시부터 놓치기 시작하는데, 이때는 프롬프트에 욱여넣기보다 이미지를 만든 뒤 수정 요청으로 나눠 처리하는 편이 낫다는 게 그의 조언입니다.


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