직접 장당 1센트씩 써가며 정리한 AI 이미지 생성 실전 가이드, 모델명은 설정에 두고 응답은 로그로 남겨라

API로 이미지 모델 몇 주 실험해보고 쓴 글임. 여기 실린 이미지 전부 그 실험 결과물이고 장당 1센트 정도 들었음. '카메라를 묘사하라'가 왜 '장면을 묘사하라'보다 잘 통하는지, 스프라이트 시트 같은 정확한 구조를 일반 모델이 왜 못 맞추는지가 제일 흥미로웠음.

픽셀아트엔 절차적 그래픽이라는 선택지도 있음. 비트맵을 저장하는 대신 SVG처럼 간단한 그리기 명령 시퀀스를 저장하는 방식인데, 그리드 정렬이나 팔레트, 고주파 노이즈 문제를 피할 수 있더라. EGA 스타일 장면 렌더링 스킬을 만들어봤는데 꽤 잘 됐음.

그거 이미지 압축의 한 형태로 볼 수도 있겠다.

내 에셋 생성 도구에서 배경이랑 타일 만들 때 써볼 생각임. 스프라이트처럼 애니메이션에도 통하나?

그 picscript 언어는 불필요한 추상화 같고, 실제로 일하는 건 프롬프트, 그러니까 모델 쪽 아닌가.

비결정적인 걸 결정적으로 바꾸는 거고, AI가 그런 일은 잘함.

opus한테 파이썬으로 로고 그리게 시키고 있는데, 생성 모델보다 일관성 있고 제어하기 쉬움.

opus한테 미적 자유를 얼마나 주는 거임? 기술은 꾸준히 늘지만 구성이나 창작 선택은 아직 내가 쓸 만한 수준이 아님.

난 애니메이션 SVG 만드는 데 쓰는데, 본과 리깅을 만들게 하고 파이썬 라이브러리로 움직임을 붙이는 게 돌파구였음.

Flux나 Qwen을 로컬로 돌리면 ChatGPT보다 1~2년 뒤처진 결과에 이미지 한 장에 5분씩 걸림. 게이밍 PC 하드웨어 문제인지, 설정 문제인지, 아니면 소비자 하드웨어의 현실인지 궁금함.

r/StableDiffusion 가서 사람들이 올린 프롬프트랑 ComfyUI 워크플로 그대로 받아서 써봐.

8GB VRAM만 있어도 Krea나 MOSS에 ComfyUI면 몇 초 만에 훨씬 나은 결과 나옴. Civitai에서 워크플로 포함된 이미지 찾아 드래그앤드롭하면 로컬 앱에 그대로 들어감.

Qwen Image 2.1은 프롬프트 인핸서가 큰 차이를 만듦. 4090에서 터보 버전은 해상도에 따라 15초 정도 걸리고, 인핸서를 켜면 더 느려짐.

4060 ti 16GB로 flux 1024x1024가 20~30초면 나옴. 5분 걸린다면 GPU를 안 쓰고 있거나 해상도가 너무 큰 거임. 오픈 모델은 1024 근처가 최적임.

로컬 모델과 프론티어 모델을 비교하는 건 무리임. 상용 모델은 파라미터도 훨씬 많고 값도 보조받는 의심스러운 가격임. 내 프롬프트 준수 벤치에선 최고 로컬 모델이 15점 만점에 8점, 상용은 12점이었고 격차는 줄고 있음. GPT-Image급을 기대하면 실망함.

요즘 컨트롤넷은 안 쓰나? 비슷한 수준의 구도 제어를 제공하는 걸 못 봤는데 언급이 거의 없음.

많이 씀. 최신 편집 모델은 depth나 canny, openpose를 참조 이미지로 이해함. 다만 여러 컨트롤넷을 정밀하게 섞는 건 SDXL이 여전히 최고고, 이후 모델들은 컨트롤넷별 가중치 조절 기능이 아예 사라졌음.

이 모델들은 항상 쓰레기 같은 픽셀아트를 만드는데, 쓰는 사람들이 매체를 몰라서 결과를 판단 못 하는 거임. 프로젝트에 픽셀아트가 필요하면 배우거나 전문가를 써야 함.

Retro Diffusion은 그 시대치고 꽤 잘 됐음. 믹셀 없고 팔레트도 제대로였는데, 결국 아는 사람이 학습시켜야 함.

사용자가 괜찮다고 생각하면 대부분 플레이어도 그럴 텐데, 게임에 '제대로 된 아트를 써라'는 불평은 이해가 안 감. 다른 시각적 문제가 훨씬 눈에 띄는 경우가 많음.