AI 그림 만들기 가이드: 프롬프트 작성법으로 복잡한 장면까지 제어하기
1편에서는 LLM 이미지 생성 프롬프트 5가지 기본기를 소개했습니다. 이번 편에서는 text-to-image 기능을 활용해, 얼마나 복잡한 장면을 정확히 제어할 수 있는지 실험해 보겠습니다.
핵심 요약
현재 새롭게 출시되고 있는 LLM 기반의 이미지 생성 모델(nano banana, seedream 4 등)은 이전 세대 모델보다 텍스트 이해도가 비약적으로 향상되었습니다. 이제는 미사여구 없이, 장면 요소를 빠짐없이 구체적으로 작성하는 것으로 장면의 밀도를 높일 수 있습니다.
※ 모델·서비스에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. (참조 출처: Seedream 4.0 User Guide)
심화 팁
- 불필요한 미사여구는 줄이고, 장면 구성 요소를 정확히 작성한다.
- 위치, 관계, 시각적 효과까지 명확히 지정하면 모델이 그대로 반영한다.
- 지식·정보를 시각화할 때는 정확한 전문 용어와 형식(예: 다이어그램, 타임라인, 인포그래픽)을 요구한다.
실전 예제: 어디까지 가능할까?
예제 1: 복잡한 공간 — 붐비는 전철 내부
prompt: POV shot, 여성의 시점에서 본 통근 열차의 내부. 문 앞에는 가방을 든 회사원이 서 있고, 좌석에는 책을 읽는 학생이 있다. 그 옆에는 스마트폰을 보는 여학생, 그 옆에는 졸고 있는 나이 든 직장인이 있다. 창밖으로 아침 햇살이 들어오며, 유리창에는 작은 물방울이 맺혀 있다. 천장에는 광고 포스터가 붙어 있다.
예제 2: 추상 개념 시각화 — 환경 문제 인포그래픽
추상적인 내용도 인포그래픽 스타일의 구조화된 시각 자료로 표현할 수 있습니다.
귀멸의 칼날에서 영감을 받은 인포그래픽. 중앙에 칼 아이콘을 배치하고, 바깥으로 물의 호흡·불의 호흡·번개의 호흡·바람의 호흡을 방사형 다이어그램으로 표현. 각 호흡은 고유 색상과 추상적인 무늬로 구분. 깔끔한 레이아웃, 명확한 라벨 표시.
예제 3: 지식과 정보의 시각화 — 역사 타임라인
복잡한 정보도 시간축에 맞춰 도식화할 수 있습니다.
ㅣ아이디어부터 출시까지 창의적인 프로젝트 타임라인을 보여주는 인포그래픽입니다. 5단계로 구성된 수평 타임라인입니다.
주요 FAQ
마무리
지금의 이미지 생성 모델은 단순 묘사에 그치지 않고 사용자가 의도한 복잡한 장면과 정보 구조까지 그대로 반영합니다. 중요한 건 얼마나 구체적이고 논리적으로 장면을 설명하느냐입니다.
다음 편에서는 이미지 편집 기능을 다룹니다. 기존 사진 속 인물에게 소품을 추가하거나 배경을 바꾸는 등, 실제로 이미지를 편집하는 방법을 알아보겠습니다.
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