LinkedIn 피드를 보면 매주 새로운 AI 도구가 쏟아집니다. 완벽한 결과물을 자랑하는 런칭 소식들이죠. 하지만 직접 써보면 전혀 다릅니다. 똑같은 결과가 나오지 않고, 워크플로우는 무너지고, 그제야 깨닫습니다. 저 완벽한 결과물들은 이상적인 조건에서만 가능했다는 걸요.

Stability AI의 크리에이티브 디렉터 Jason Rosenberg가 회사 굿즈인 양말을 가상 브랜드 “Stable Socks”로 만들고, 브랜드 아이덴티티를 완벽하게 구현하는 맞춤형 AI 이미지 생성 모델을 개발한 과정을 공개했습니다. 7번의 모델 재훈련과 수많은 시행착오를 거쳐 완성된 이 프로젝트는 AI 모델 훈련이 단순한 기술 작업이 아니라 새로운 형태의 창작 과정임을 보여줍니다.

출처: Training models is the new creative process – Stability AI

즉시 사용 가능한 AI의 한계

“즉시 사용 가능한 AI는 모두와 똑같은 상자 안에 있는 AI를 줍니다.” Rosenberg의 이 말은 많은 브랜드가 겪는 문제를 정확히 짚어냅니다. 범용 AI 도구들은 작동하지만, 당신의 브랜드만의 뉘앙스를 담아내지 못합니다.

Stability AI는 이 문제를 해결하기 위해 자사의 Brand Style Solution을 고객들에게 제공하고 있었지만, 이번에는 직접 경험해보기로 했습니다. 회사 양말을 제품으로, 완전히 새로운 브랜드를 만들어 처음부터 끝까지 맞춤형 모델을 훈련하는 과정을 거친 거죠.

합성 데이터로 시작하기

프로젝트는 흥미로운 지점에서 시작했습니다. 실제 제품이 아직 없었거든요. 디자이너와 함께 Stable Socks의 브랜드 아이덴티티를 먼저 정의했습니다. 라이프스타일 사진 스타일, 따뜻한 어스톤 컬러, 자연광과 낮은 대비의 미학까지요. 그리고 Photoshop과 AI 도구를 총동원해 30장이 넘는 합성 이미지로 데이터셋을 만들었습니다. 실제 제품 사진이 없어도 AI 모델 훈련이 가능하다는 걸 증명하고 싶었던 거죠.

이 데이터셋으로 브랜드 스타일을 학습시킨 첫 번째 모델을 만들었습니다. 그리고 테스트해봤죠.

7번의 시행착오

결과는 참담했습니다. 제품이 매번 달랐고, 피부는 지나치게 매끄러워서 AI 티가 났으며, 색상은 과포화 상태였죠. 하지만 이게 시작점이었습니다.

모델 2와 3에서는 따뜻한 색감이 나타나기 시작했지만 여전히 문제가 많았습니다. 프롬프트 반영이 약했고, 질감이 너무 부드러웠으며, 발가락이 마치 발톱처럼 보였습니다.

진짜 돌파구는 모델 4에서 왔습니다. 연구팀과 함께 깨달은 건, 모델만으로는 부족하다는 것이었습니다. 모델 주변의 워크플로우가 필요했죠. 마치 리터칭 작업자 옆에 앉아서 “피부 톤에서 청록색을 빼주세요. 채도를 낮추세요. 화이트를 따뜻하게 만들어주세요”라고 말하는 것처럼요.

후처리 레이어가 추가됐습니다. 대비 -20, 채도 -10, 그레인 파워 0.20. 이 조정만으로 이미지는 마침내 우리가 처음부터 추구했던 무드와 질감을 갖췄습니다.

모델 4는 큰 진전이었습니다. 브랜드 느낌도 살아났고, 제품도 점점 일관되게 나왔죠. 그런데 이제 진짜 문제가 남았습니다.

현실이 모델과 맞지 않을 때

제조업체에서 실제 양말이 도착했습니다. 합성 이미지로만 만든 모델이 진짜 제품과 얼마나 일치하는지 확인할 차례였죠. 그런데 제조업체는 이미 경고했습니다. 실 색상을 정확히 맞출 수 없다고요. 몇 가지 디자인 조정도 들어갔고요.

이게 모든 브랜드가 결국 마주하는 순간입니다. 모델과 제품이 완벽하게 일치하지 않는다는 걸 깨달을 때요. 제품은 바꿀 수 없지만 모델은 바꿀 수 있습니다. 그래서 계속되는 조율 작업. 현실과 생성된 이미지 사이의 간격을 좁히는 끊임없는 춤이죠.

“모델이 제품을 당신이 보는 방식 그대로 보도록 가르치는 것. ‘충분히 비슷한’ 수준이 아니라, 정확하게요.”

연구팀은 데이터셋을 다시 정제하고, 캡션을 수동으로 조정했습니다. Dennis Niedworok의 설명에 따르면, “직접 작성한 캡션이 제품을 정렬하고 100%에 가까운 정확도를 유지하는 데 도움이 됐습니다. 컨텍스트가 섞이는 걸 방지하고 양말이 주요 개념으로 유지되도록 했죠.”

모델 7, 그리고 가능성

그리고 모델 7이 왔습니다. 드디어 제대로 된 순간이었죠. 결과물은 처음부터 상상했던 톤과 질감, 따뜻함을 담고 있었습니다. 만들고자 했던 브랜드처럼 보였고 느껴졌습니다. 시뮬레이션이 아니라요.

마법 같았지만, 마법은 아니었습니다. 몇 주간의 테스트와 피드백, 협업이었죠. 매 라운드마다 한 걸음씩 가까워졌고, 모델은 팀만큼 브랜드를 명확히 이해하게 됐습니다.

창작 과정의 확장

몇 주간의 테스트, 조정, 그리고 모든 걸 의심하는 과정을 거친 후, Rosenberg가 느낀 가장 큰 놀라움은 이 과정이 얼마나 인간적으로 느껴졌는가였습니다. “오고 가는 대화, 작은 창작적 결정들, ‘아직 딱 맞지 않아’ 하는 순간들. 모든 크리에이티브가 아는 그 리듬이었죠.”

AI 모델 훈련은 창작 과정을 대체하지 않습니다. 그저 또 다른 형태의 창작 과정일 뿐이죠. 리터칭 작업자 옆에 앉아 색온도를 조정하고, 채도를 낮추고, 질감을 더하는 것처럼요. 도구는 바뀌었지만 본질은 같습니다. 브랜드의 정체성을 이해하고, 그걸 시각적으로 구현하기 위해 끊임없이 조율하는 과정 말이죠.

그리고 이 과정을 통해 만들어진 맞춤형 모델은 단순히 예쁜 이미지를 만드는 게 아닙니다. 창작의 가능성을 확장합니다. 예산, 일정, 물류의 제약 없이 이전에는 불가능했던 비주얼을 만들 수 있게 되죠. 촬영에 말을 데려오거나, 카메라를 물속에 넣거나, 모델을 하늘에 띄우는 것도 이제 가능합니다.

양말 한 켤레의 톤과 질감, 개성을 담아내는 모델을 훈련할 수 있다면, 더 큰 의미를 담은 브랜드로는 무엇이 가능할까요? Rosenberg가 말했듯, “모델이 마침내 우리가 상상한 대로 작동하기 시작했을 때, 이건 더 이상 양말에 관한 이야기가 아니었습니다. 가능성에 관한 이야기였죠.”

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