개발보다는 생산성

최근 들어 이미지 생성 AI의 발전은 눈이 부시게 빠르다. 나 역시 흥미 반, 실험 반으로 여러 툴들을 사용해 보며 이미지 생성의 가능성과 한계를 테스트해보았다. 단순히 '그림을 만들어 본다'는 것을 넘어서, 다양한 스타일, 기술, 구현 방식까지 탐색해본 그 경험을 기록으로 남겨본다.1. 프롬프트 작성 실험AI 이미지 생성의 핵심은 역시 프롬프트다. 단어 하나, 구절 하나에 따라 결과물이 완전히 달라지기도 한다. 나는 특히 아래와 같은 키워드 실험을 주로 해봤다."masterpiece, ultra highres, cinematic lighting" 같이 퀄리티 강화 키워드"anime style", "Ghibli-style", "dragonball-style" 같은 스타일 지정 프롬프트공간, 조명, 감정 ..

AI 이미지 생성을 위해선 GPU 자원이 필수다. 하지만 모두가 고성능 GPU를 가진 PC를 갖춘 것은 아니다. 이런 상황에서 클라우드 기반의 GPU 플랫폼은 놀라운 가능성을 제공한다. 이 문서에서는 내가 직접 사용해본 4가지 주요 플랫폼(Google Colab, Kaggle, RunPod, Paperspace)을 기준으로 속도, 설정 난이도, 확장성, 비용 등을 비교하며 실제 사용자의 관점에서 상세하게 정리해본다.1. Google Colab: 가장 대중적인 입문용 클라우드Colab은 머신러닝을 배우는 사람이라면 누구나 한 번쯤 접해봤을 만큼 친숙한 플랫폼이다. 구글 계정만 있으면 바로 실행 가능한 Jupyter Notebook 기반의 환경을 제공하며, 기본 GPU까지 무료로 쓸 수 있다. 나는 Cola..

AI 이미지 생성에서 가장 널리 사용되는 인터페이스 중 하나는 Stable Diffusion 기반의 WebUI다. AUTOMATIC1111로 대표되는 이 인터페이스는 마치 포토샵처럼 직관적인 사용자 경험을 제공하면서도 고급 설정을 건드릴 수 있는 강력함을 지녔다. 나는 다양한 생성 환경을 실험하면서 WebUI의 구조와 동작 원리, 설치 과정, 성능 세팅, NSFW 모델의 적용법까지 단계적으로 탐색해보았다. 이 문서는 그 여정의 상세한 기록이자, WebUI를 제대로 활용하고 싶은 사람들을 위한 실제 가이드다.1. WebUI 설치 환경 선택: 로컬 vs 클라우드처음 WebUI를 접했을 때 가장 먼저 고민하게 되는 건 실행 환경이었다. 내 PC에 직접 설치할 것인가, 아니면 Colab이나 RunPod, Pap..

AI 이미지 생성에서 정적인 프레임을 넘어 움직임이 있는 장면을 만들어보고 싶다는 생각은 자연스럽게 따라온다. 특히 애니메이션에서 볼 수 있는 짧은 연출, 인물이 카메라 앞에서 천천히 움직이거나 머리카락이 바람에 흩날리는 장면, 조명의 각도가 조금씩 달라지는 몽환적인 씬을 AI로 만들어낼 수 있다면 얼마나 매혹적일까? 그런 욕망에서 시작된 것이 바로 AnimateDiff 실험이다. 이 글에서는 내가 실제로 AnimateDiff를 설치하고 실험하며 겪은 시행착오와 노하우, 그리고 프롬프트, 파라미터 튜닝, 결과물 비교 등을 예제 중심으로 풀어본다. 단순히 "움직이게 만들었다"는 정도를 넘어서, 어떤 조건에서 어떤 방식으로 시각적으로 살아 있는 장면을 만드는지 구체적으로 들여다본다.1. AnimateDiff..