AI 이미지 prompt는 하나의 긴 설명문이 아니라 주제, 스타일, 조명, 구도, 기술적 수정자로 구성된 구조화된 스택일 때 가장 효과적입니다. Stable Diffusion과 Midjourney는 내부적으로 prompt를 서로 다르게 해석하지만, 동일한 기본 구성 요소를 사용하면 두 도구 모두에서 결과가 향상됩니다. 원하는 것을 구체적으로 명시하고, 모든 세부 사항을 하나의 길고 이어지는 구문에 몰아넣지 말고 층층이 쌓아 표현하세요.
이미지 생성을 위한 기본 prompt 스택
| 레이어 | 예시 |
|---|---|
| 주제 | "키 큰 풀밭에 앉아 있는 붉은 여우" |
| 스타일 | "수채화 일러스트" 또는 "사실적인 사진" |
| 조명 | "골든아워 조명" 또는 "부드러운 스튜디오 조명" |
| 구도 | "클로즈업 샷" 또는 "광각, 삼등분법" |
| 기술적 수정자 | 가로세로 비율, 품질 태그, negative prompts(원하지 않는 요소 제외) |
Stable Diffusion과 Midjourney: 기본 구문
- Stable Diffusion은 쉼표로 구분한 태그를 선호합니다. 키워드 형식의 구문이 잘 작동하며, 원하지 않는 요소를 제외하는 negative prompts는 별도 필드에 입력합니다.
- Midjourney는 매개변수를 포함한 자연어를 선호합니다. 문장에 가깝게 작성한 다음, 끝에 가로세로 비율이나 스타일화 강도 같은 매개변수를 덧붙이세요.
- 두 도구 모두 구체적인 스타일 레퍼런스를 활용할 때 더 좋은 결과를 냅니다. "아름다운"이나 "멋진" 같은 모호한 형용사보다 미술 스타일, 매체 또는 시대를 명시하는 편이 결과의 범위를 더 안정적으로 좁혀 줍니다.
- 두 도구 모두 하나의 완벽한 prompt보다 반복 작업을 중시합니다. 생성하고, 한 번에 변수 하나만 조정한 뒤 다시 생성하세요.
이미지 prompt에서 흔히 하는 실수
- 하나의 prompt에 서로 모순되는 스타일을 과도하게 넣습니다. "사실적인 만화 수채화"는 스타일을 자연스럽게 결합하기보다 모델을 혼란스럽게 만듭니다.
- 구체적인 내용 대신 모호한 품질 설명을 사용합니다. "고품질"이라고 하는 것보다 실제 조명 설정이나 구도 스타일을 명시하는 편이 더 효과적입니다.
- 부정적 prompts를 건너뛰기. 일반적인 아티팩트(추가 팔다리, 흐릿한 가장자리)를 명시적으로 제외하면 긍정적인 세부 묘사를 추가하는 것보다 결과가 더 좋아지는 경우가 많습니다.
관련 글: prompt engineering 101. 다음 글도 참고하세요: 특정 작업에 적합한 ChatGPT 대체 AI 챗봇.
자주 묻는 질문
Stable Diffusion과 Midjourney는 동일한 prompt 구문을 사용하나요?
아니요. Stable Diffusion은 쉼표로 구분된 태그를 선호하고 Midjourney는 매개변수를 덧붙인 자연어를 선호하지만, 동일한 콘텐츠 원칙이 두 도구 모두에 적용됩니다.
부정적 prompt란 무엇이며 왜 중요한가요?
부정적 prompt는 추가 팔다리나 흐릿한 가장자리처럼 모델이 제외해야 할 대상을 알려줍니다. 결과를 정리하는 데에는 긍정적 prompt만큼 중요한 경우가 많습니다.
이미지 prompts는 완전한 문장으로 작성해야 하나요, 아니면 키워드 목록으로 작성해야 하나요?
도구에 따라 다릅니다. Midjourney는 자연스러운 문장을 잘 처리하고, Stable Diffusion은 구조화된 키워드 태그에 더 잘 반응하는 경우가 많습니다.
스타일 레퍼런스는 얼마나 구체적으로 작성해야 하나요?
매우 중요합니다. "아름다운"이나 "멋진" 같은 일반적인 단어보다 실제 예술 스타일, 매체 또는 사진 기법을 명시하는 편이 결과 범위를 훨씬 더 안정적으로 좁힐 수 있습니다.
내 이미지 prompt가 계속 일관되지 않은 결과를 내는 이유는 무엇인가요?
하나의 prompt에 서로 충돌하는 스타일이나 주제 지시가 너무 많이 포함되는 경우가 많습니다. 하나의 명확한 스타일과 주제로 단순화한 다음, 반복적으로 조정하세요.
핵심 내용
좋은 AI 이미지 prompts는 모든 내용을 한 문장에 억지로 담기보다 주제, 스타일, 조명, 구도, 기술적 수정 요소를 층층이 쌓습니다. 사용하는 특정 도구의 구문 특성을 익히고, 결과를 정리하려면 부정적 prompts를 사용하며, 한 번에 하나의 변수만 바꿔가며 반복하세요.
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