[EP 04]상상을 현실로: AI 이미지 생성 도구 완전 정복🚀(Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E)

AI 이미지 생성 기술의 최신 동향 💡

2025년 8월 현재, AI 이미지 생성 기술은 단순한 호기심을 넘어 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 핵심 동력으로 자리매김하고 있습니다.

애플의 CEO 팀 쿡은 2025년 8월 4일, AI가 "스마트폰과 인터넷보다 더 중요한" 혁명이 될 것이라고 언급하며 인공지능에 대한 주요 기업 리더들의 지대한 관심을 표명했습니다.

이러한 기술 발전은 크게 두 가지 축, 즉 스스로 작업을 처리하는 에이전트 AI(Agentic AI)¹와 현실을 모방하여 학습하는 생성 모델을 중심으로 부상하고 있으며, 이 모든 것을 가능하게 하는 인프라와 플랫폼의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.   

생성형 AI 기술은 2025년에 더욱 성숙한 단계로 진입하고 있으며, 모델은 정확성과 효율성을 위해 정교하게 다듬어지고 기업들은 이를 일상적인 워크플로우에 통합하고 있습니다.

 

특히, 자율적인 AI 에이전트 시스템이 크게 부상하고 있습니다.

이 시스템들은 지속적인 사람의 개입 없이 여러 단계의 작업을 완료할 수 있으며, 회의 일정 관리부터 전사적 비즈니스 운영 실행에 이르기까지 개인 생산성과 기업 워크플로우를 변화시키고 있습니다.

OpenAI의 AutoGPT나 Meta의 LLaMA 기반 에이전트와 같은 도구들은 고수준 명령에 따라 독립적으로 연구, 분석, 실행할 수 있는 능력을 보여주며, 이는 기업들이 일상적인 프로세스에서 사람의 개입을 줄이는 자율 운영 시스템으로 전환하는 데 기여하고 있습니다.

 

AI는 텍스트를 넘어 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 모달리티²를 이해하고 생성하는 멀티모달(Multimodal)³ 모델로 진화하여 주류로 자리 잡고 있습니다.

OpenAI의 GPT-4o나 Google의 Gemini와 같은 도구는 사용자가 음성, 시각 자료, 문서를 입력하여 더욱 직관적이고 인간적인 상호작용을 가능하게 합니다.

이는 시각 검색, 고객 음성 지원, 문서 분석, 텍스트 입력 기반 AI 비디오 생성 등 다양한 사용 사례를 창출하며 커뮤니케이션 격차를 줄이고 기계가 여러 방향에서 맥락을 더 잘 이해하도록 돕고 있습니다.  

 

또한, AI는 클라우드에서 데이터가 생성되는 장치에 더 가까운 엣지(Edge)⁴로 전환하는 온디바이스(On-Device)⁵ 인텔리전스 시대를 맞이하고 있습니다.

칩 기술의 발전 덕분에 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 장치는 지속적인 인터넷 연결 없이도 고성능 AI 모델을 실행할 수 있게 되었습니다.

이는 더 빠른 처리, 더 높은 개인 정보 보호, 실시간 의사 결정을 가능하게 하며, 헬스케어, 자동차, 제조와 같은 산업에서 진단을 가속화하고 자동화를 더욱 안전하게 만들며 지연 시간을 줄이는 데 기여하고 있습니다.  

 

2025년에는 AI 생성 콘텐츠가 더욱 발전하여 정교하고 개인화되며 사실적인 수준에 도달했습니다.

광고부터 음악에 이르기까지 생성형 AI는 창의성을 변화시키고 있습니다.

OpenAI의 Sora(비디오 생성), Adobe Firefly, Runway, Midjourney와 같은 선도적인 플랫폼들은 최소한의 사람 개입으로 전체 광고 캠페인, 음악, 앱, 심지어 비디오 게임까지 생성할 수 있게 되었습니다.

이는 인간과 인공지능의 창의성 경계를 허물며 콘텐츠 제작과 스토리텔링의 새로운 시대를 열고 있습니다.  

 

생성형 AI 모델은 정확성과 효율성을 위해 정교하게 다듬어지고 있으며, 기업들은 이를 일상적인 워크플로우에 통합하고 있습니다.

지난 2년간 모델 응답 생성 비용이 1,000배 감소하여 기본적인 웹 검색 비용과 유사해졌으며, 이는 일상적인 비즈니스 작업에서 실시간 AI의 활용 가능성을 크게 높였습니다.

현재 선도적인 모델들은 여전히 대규모이지만, 더 빠르게 응답하고, 더 명확하게 추론하며, 더 효율적으로 실행되도록 설계되어 단순한 모델 크기만으로는 더 이상 차별화되지 않습니다.  

 

기술적 역량 외에도, 효과적인 커뮤니케이션, 의사 결정, 변화 관리와 같은 소프트 스킬의 중요성이 부각되고 있습니다.

생성형 AI를 비즈니스에 도입하는 기업이 늘어나면서 리더는 AI의 기초를 이해하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있으며, 이러한 AI 소프트 스킬은 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술 지식을 보완합니다.

또한, 생성형 AI는 학습 환경을 재편하고 있으며, 개인화된 학습 경로를 제공하는 AI 튜터나 학습 도우미를 통해 양질의 교육 접근성을 높이고 비즈니스 성과를 가속화하고 있습니다.

이는 직원들의 숙련도 향상 및 재교육에도 큰 투자 수익을 가져다줄 것으로 예상됩니다.

많은 조직이 생성형 AI를 통해 팀 효율성 증가(53%)와 콘텐츠 아이디어 구상 및 제작 시간 단축(50%)과 같은 실질적인 성과를 경험하며, 기술, 데이터, 디지털 전략에 대한 지출을 늘리고 있습니다.  

 

주요 AI 이미지 생성 도구 심층 분석 🔍

AI 이미지 생성 분야의 선두 주자인 Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E는 각기 다른 강점과 특징을 가지고 시장을 선도하고 있습니다.

2025년 8월 현재의 최신 정보를 바탕으로 각 도구의 역사, 기능, 장단점, 가격 정책을 상세히 살펴보겠습니다.

Midjourney🎨

Midjourney AI Image Models — Midjourney

역사

Midjourney는 Leap Motion의 공동 창업자인 데이비드 홀츠(David Holz)가 이끄는 팀에 의해 개발되었습니다.

텍스트 설명문 또는 설명구로부터 이미지를 생성하는 인공지능 프로그램으로, DALL-E와 유사한 기능을 제공합니다.

2022년 6월에는 영국 잡지 이코노미스트의 표지 제작에 사용되며 대중의 주목을 받았고, 현재는 오픈 베타 버전으로 운영되고 있습니다.

2022년 콜로라도 주립 박람회 미술대회 디지털 아트 부문에서 1등을 수상하여 논란이 되기도 했으나, 이는 Midjourney가 예술적이고 미적인 이미지를 잘 생성한다는 점을 입증하는 계기가 되었습니다.

초기에는 디스코드 서버에 전적으로 의존했으나, 사용자의 편의성을 높이기 위해 2024년 8월 웹 인터페이스를 출시하여 이미지 편집, 확대 및 축소, 영역 변형 등의 도구를 포함함으로써 사용자들이 더 직관적으로 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다.

2023년 6월부터는 구독 모델로 전환하여 유료로 제공되고 있습니다.  

 

주요 기능 및 최신 업데이트 (2025년 8월 기준)

Midjourney는 지속적인 업데이트를 통해 사용자 경험과 이미지 품질을 향상시키고 있습니다.

현재 기본 모델은 2025년 6월 17일 기본 모델로 설정된 Version 7(V7)입니다.  

• Version 7의 혁신:
  • 정교한 프롬프트⁶ 처리:
    V7은 텍스트 및 이미지 프롬프트를 놀라운 정밀도로 처리하며, 특히 인체, 손, 사물 등에서 더욱 풍부한 질감과 일관된 디테일을 보여줍니다.
    이는 AI 이미지 생성의 고질적인 문제였던 손이나 신체 부위의 왜곡 문제를 상당 부분 개선했음을 의미합니다.  
     
  • 색상 표현의 진화:
    V7은 단순한 색상 배치를 넘어, 색을 '감정의 흐름'으로 설계할 수 있는 단계로 진화했습니다.
    톤 간의 부드러운 전환 처리 능력이 강점으로, 마치 수채화처럼 스며들고 공기처럼 번지는 색상 표현이 가능합니다.  
     
  • 한국어 인식 및 음성 인식 기능:
    V7 업데이트를 통해 Midjourney는 한국어를 인식할 수 있게 되었으며, 음성 인식 기능 모드도 제공합니다.
    이를 통해 사용자는 훨씬 빠른 속도로 다양한 맛보기 이미지를 생성할 수 있습니다.
    이는 한국어 사용자들에게 접근성을 크게 높이는 중요한 변화입니다.  
     
  • 드래프트 모드 (Draft Mode):
    V7에 도입된 드래프트 모드는 10배 더 빠른 속도로 이미지를 프로토타이핑⁷할 수 있으며, GPU 비용을 절반만 사용합니다.
    이는 아이디어 구상 및 실험에 매우 유용하며, 'Enhance' 버튼을 통해 고품질 이미지로 전환할 수 있습니다.
    
    
  • 대화형 모드 (Conversational Mode):
    이 모드를 통해 사용자는 일반적인 대화 언어로 아이디어를 설명하면 AI가 자동으로 프롬프트를 작성해 줍니다.
    텍스트 또는 음성으로 사용할 수 있으며, 다른 언어도 지원합니다.
    
    
  • 편집 모드 (Editor):
    이미지의 특정 부분만 수정할 수 있는 기능이 강화되었습니다.
    브러시로 영역을 선택하고 프롬프트를 입력하여 옷, 헤어, 배경 등을 변경할 수 있으며, 이제는 모든 사용자에게 오픈되어 완성도 높은 이미지 마무리가 가능합니다.
    이는 포토샵의 생성형 채우기 기능과 유사한 사용자 경험을 제공합니다.  
     
  • 개인화 코드 (Personalization Code):
    자신만의 스타일을 반영할 수 있는 기능으로, 무드보드와 사용자 정의 프로필을 생성하여 Midjourney가 사용자의 개별 스타일에 맞춰 이미지를 생성하도록 돕습니다.
  • 옴니 레퍼런스 (Omni Reference):
    여러 이미지에서 동일한 캐릭터나 개체를 일관되게 유지할 수 있는 기능입니다.
    
    
  • 스타일 레퍼런스 (Style Reference):
    다른 이미지의 시각적 느낌을 일치시키는 데 도움을 줍니다.
    
    
  • 이미지 프롬프트 (Image Prompts):
    텍스트뿐만 아니라 이미지를 프롬프트로 사용하여 콘텐츠, 구성, 스타일, 색상에 영향을 줄 수 있습니다.
• Niji 6 (2024년 6월 7일 출시):
  Midjourney와 Spellbrush의 협력으로 개발된 Niji 모델은 동양 및 애니메이션 미학, 일러스트레이션 스타일에 특화되어 있습니다.
  Niji 6은 일본어 텍스트 렌더링을 개선하고, 애니메이션 눈 구조와 같은 디테일을 향상시켰으며, 이전 버전의 사소한 이미지 아티팩트⁸를 해결했습니다.

장점 및 단점

Midjourney는 뛰어난 예술적 표현력으로 많은 사용자에게 사랑받고 있지만, 몇 가지 한계점도 존재합니다.

• 장점:
  • 뛰어난 이미지 품질 및 디테일:
    고품질의 상세한 이미지와 매력적인 시각 자료를 생성하는 데 탁월합니다.
    
    
  • 예술적이고 독특한 스타일:
    스토리텔링과 감성적인 표현에 적합한 몽환적이고 영화 같은 독특한 예술적 스타일을 제공합니다.
    
    
  • 강력한 편집 도구:
    확대, 축소, 특정 영역 변경(Vary Region), 이미지 리믹스, 스타일/캐릭터 참조, 가중치 설정, 다중 프롬프트 등 다양하고 유연한 편집 기능을 지원합니다.
    
    
  • 우수한 고객 지원 및 활발한 커뮤니티:
    통합된 커뮤니티, 상세한 문서, 비디오 튜토리얼, 챗봇을 통해 뛰어난 고객 지원을 제공하며, Discord를 중심으로 매우 활발한 커뮤니티가 형성되어 있습니다.
• 단점:
  • 일관성 부족:
    Stable Diffusion에 비해 이미지 생성의 일관성이 떨어질 수 있습니다.
    특정 프롬프트의 핵심 요소를 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다.
    
    
  • 공개 이미지 생성 기본 설정:
    Pro 또는 Mega 플랜의 스텔스 모드를 사용하지 않는 한, 생성된 모든 이미지가 기본적으로 커뮤니티 갤러리에 공개됩니다.
    
    
  • 초보자 진입 장벽:
    초기에는 Discord 사용법에 대한 기본 지식이 필요하여 초보자에게는 진입 장벽이 될 수 있었습니다. (현재는 웹 인터페이스로 개선).
    
    
  • 오프라인 사용 불가: 항상 활성 인터넷 연결이 필요하며, 오프라인 사용은 지원하지 않습니다.
    
    
  • 독점 모델:
    GPT나 오픈소스 기반이 아닌 독점 모델을 사용하므로, 독자적인 예술적 스타일을 가지지만, 투명성 측면에서는 한계가 있습니다.

가격 정책 (2025년 8월 기준)

Midjourney는 구독 기반의 유료 서비스로 운영됩니다.
모든 요금제는 월별 또는 연간 자동 갱신됩니다.

플랜	월별 가격	연간 가격 (월 기준)	Fast GPU⁹ 시간	Relax GPU 시간
Basic Plan	$10	$8 ($96/년)	3.3시간 (200분)	❌
Standard Plan	$30	$24 ($288/년)	15시간	✅ 무제한 이미지
Pro Plan	$60	$48 ($576/년)	30시간	✅ 무제한 이미지 & SD 비디오
Mega Plan	$120	$96 ($1,152/년)	60시간	✅ 무제한 이미지 & HD 비디오

• 추가 GPU 시간 구매: 시간당 $4.
• 연간 구독 시 20% 할인.
• Pro 및 Mega 플랜은 Discord 다이렉트 메시지에서 단독 작업 및 스텔스 모드를 지원합니다.

Stable Diffusion ⚙️

Stability AI Image Models — Stability AI

역사

Stable Diffusion은 Stability AI에서 개발하여 2022년 8월 22일에 오픈소스 라이선스로 배포된 텍스트-이미지 인공지능 모델입니다.

공개된 지 불과 몇 개월 만에 엄청난 파급력을 보여주며 생성형 AI 분야의 판도를 바꾸었습니다.

2022년 11월 24일에는 2.0 버전이 발표되었는데, 학습 데이터의 해상도가 512x512에서 786x786으로 높아졌고, OpenCLIP이라는 독자적인 텍스트 인코더를 도입했습니다.

이후 2022년 12월 8일에는 2.1 버전이 출시되어 성인용 필터가 완화되고, 건축, 인테리어, 조경 등의 품질이 향상되었으며, 인체 해부학적 구조와 손 모양 지원이 대폭 개선되었습니다.  

 

주요 기능 및 최신 업데이트 (2025년 8월 기준)

Stable Diffusion은 오픈소스 생태계를 기반으로 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 버전과 커뮤니티 프로젝트를 통해 그 기능이 확장되고 있습니다.

• Stable Diffusion XL (SDXL) 1.0:
  • 고해상도 이미지 합성:
    SDXL은 2023년 8월에 출시되었으며, 768x768 픽셀의 SD 2.0에 비해 1024x1024 픽셀로 해상도가 크게 향상되어 약 4배 더 많은 픽셀을 처리합니다.
    이는 질감, 패턴, 얼굴 특징과 같은 미세한 디테일을 훨씬 더 높은 충실도로 표현할 수 있게 합니다.
    
    
  • 향상된 사실감 및 이미지 디테일:
    더 정확한 색상, 더 나은 대비와 그림자, 고화질의 특징을 가진 이미지를 생성하여 더욱 사실적이고 사진 같은 결과물을 제공합니다.
    Stability AI에 따르면, SDXL이 생성한 이미지가 사실감과 이미지 품질 면에서 선호도가 높습니다.
    
    
  • 인페인팅(Inpainting)¹⁰, 아웃페인팅(Outpainting)¹¹, 이미지-투-이미지 생성 지원:
    기존 이미지에서 원치 않는 객체를 제거하거나, 이미지 경계를 자연스럽게 확장하거나, 텍스트 프롬프트에 따라 기존 이미지를 수정하는 등 다양한 이미지 편집 및 변형 기능을 지원합니다.
    
    
  • 향상된 텍스트 생성 및 가독성:
    더 짧고 간단한 프롬프트로도 고품질 이미지를 생성할 수 있으며, 이미지 내에서 가독성 있는 텍스트를 생성하는 능력이 크게 향상되었습니다.
    두 개의 텍스트 인코더를 사용하여 텍스트 요소에 대한 더 세밀한 제어가 가능합니다.
    
    
  • 인체 해부학적 구조 개선 및 다양한 예술 스타일:
    인간 해부학적 문제 발생 빈도가 줄어들어 더욱 정확하고 사실적인 인물 표현이 가능하며, 다양한 예술 스타일을 지원하여 사용자의 선호도에 따라 이미지 출력을 맞춤 설정할 수 있습니다.
• Stable Diffusion 3.5 (2025년 6월 최신 모델):
  • 강력한 모델군:
    Stability AI에서 출시한 최신 이미지 생성 모델군으로, 사용자가 텍스트 입력 프롬프트를 통해 고품질 이미지를 생성할 수 있도록 설계되었습니다.  
     
  • Large (80억 파라미터)¹²:
    1 메가픽셀 해상도에서 고품질 이미지를 생성할 수 있는 가장 강력한 모델로, 뛰어난 프롬프트 준수 성능을 자랑하여 고도로 정확한 이미지 생성을 보장합니다.
    특히 전문적인 사용 사례에 적합합니다.
    
    
  • Large Turbo:
    Large 모델의 증류된(Distilled)¹³ 버전으로, 단 4단계의 연산만으로 고품질 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있습니다.
    품질은 약간 손상될 수 있지만 여전히 높은 수준의 프롬프트 준수 성능을 유지합니다.  
     
  • Medium (25억 파라미터):
    소비자 수준 하드웨어에서 효율적으로 작동하도록 최적화되었으며, 0.25 ~ 2 메가픽셀 해상도의 이미지를 생성할 수 있습니다. 2024년 10월 29일에 공개될 예정입니다.  
     
  • 압도적인 텍스트 생성 성능:
    SDXL이나 Cascade 모델과 비교했을 때, 텍스트 생성 성능이 압도적으로 뛰어나 현재까지 나온 모델 중 가장 텍스트를 잘 뽑아내는 모델로 평가됩니다.
    
    
  • 복합적인 자세 이해:
    일반적인 자세에서는 SDXL이나 Cascade와 유사한 수준이지만, 여러 가지 자세가 복합적으로 섞인 경우 프롬프트 이해 및 따르기 기능이 훨씬 뛰어납니다.
    
    
  • 성능 최적화:
    Nvidia의 TensorRT 최적화를 통해 VRAM 사용량이 40% 감소하고 처리 속도가 2배 빨라져, 소비자 하드웨어에서도 효율적인 실행이 가능합니다.  
     
  • 다양한 출력:
    광범위한 데이터셋 훈련을 통해 다양한 피부색과 특징을 가진 사람들을 포함하여 보다 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다.  
• 오픈소스 생태계:
  Stable Diffusion은 활발한 오픈소스 커뮤니티를 통해 다양한 프로젝트와 도구가 개발되어 활용되고 있습니다.
  • AUTOMATIC1111's WebGUI¹⁴:
    Stable Diffusion 이미지를 생성하는 과정을 단순화한 사용자 친화적인 웹 인터페이스입니다.
    
    
  • ComfyUI:
    그래프/노드 인터페이스를 통해 코딩 없이도 복잡한 Stable Diffusion 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있는 모듈형 오프라인 GUI입니다.
    
    
  • Fooocus:
    Stable Diffusion과 Midjourney의 장점을 결합하여 사용자가 프롬프트와 이미지에 집중할 수 있도록 복잡한 기술적 매개변수를 자동화한 이미지 생성 소프트웨어입니다.
    
    
  • ControlNet¹⁵:
    확산 모델에 추가 조건을 부여하여 생성 프로세스를 더 정확하게 제어할 수 있게 하는 신경망 구조입니다.
    
    
  • LoRA (Low-Rank Adaptation)¹⁶:
    표준 체크포인트 모델에 미세한 변화를 적용하는 작은 크기(MB)의 미세 조정 기술로, 파일 크기와 훈련 능력 사이의 좋은 균형을 제공합니다.
    
    
  • Civit.ai:
    AI 생성 아트 모델의 광범위한 저장소를 제공하는 모델 공유 허브로, 사용자들이 맞춤형 모델을 공유하고 발견할 수 있는 협업 환경을 조성합니다.
    
    
  • HuggingFace:
    Stable Diffusion을 포함한 다양한 머신러닝 모델을 호스팅하며 커뮤니티의 협업을 촉진하는 플랫폼입니다.

장점 및 단점

Stable Diffusion은 오픈소스라는 특성 덕분에 높은 유연성과 접근성을 자랑합니다.

• 장점:
  • 오픈소스 및 높은 사용자 정의: 오픈소스 라이선스로 배포되어 높은 유연성과 사용자 정의가 가능하며, 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
    
    
  • 뛰어난 이미지 정확도 및 일관성: 프롬프트에 대한 이미지 정확도가 뛰어나고, 여러 번 생성 시 일관된 결과를 보여줍니다.
    
    
  • 다양한 가격 옵션 및 무료 접근성: 무료 라이선스, 사용량 기반 및 계층형 구독 플랜 등 유연한 가격 옵션을 제공합니다.
    연간 수익 100만 달러 미만의 기업 및 창작자에게는 비상업적 용도로 무료 사용이 가능합니다.
    
    
  • 높은 접근성:
    웹 인터페이스, 로컬 설치, DreamStudio, Hugging Face 등 다양한 플랫폼에서 사용 가능하여 접근성이 뛰어납니다.
    로컬 설치 옵션은 더 나은 개인 정보 보호를 제공합니다.
    
    
  • 사용자 친화적인 플랫폼:
    AUTOMATIC1111, ComfyUI, Fooocus 등 사용자 친화적인 GUI 도구들이 풍부합니다.
    
    
  • 강력한 커뮤니티 기반 혁신:
    활발한 개발자와 사용자 커뮤니티가 지속적으로 새로운 기능과 개선 사항을 추가하며 생태계를 확장하고 있습니다.
    
    
  • 향상된 텍스트 렌더링 및 인체 해부학:
    최신 버전에서 이미지 내 텍스트 가독성과 인체 해부학적 표현이 크게 개선되었습니다.
• 단점:
  • 분열된 커뮤니티:
    다양한 플랫폼에서 제공되므로 커뮤니티가 분산되어 있어 통합된 지원을 받기 어려울 수 있습니다.
    
    
  • 고급 사용자 정의를 위한 기술 지식 요구:
    높은 사용자 정의가 가능하다는 것은 동시에 고급 기능을 활용하기 위해 일정 수준의 기술 지식이 필요할 수 있다는 의미입니다.
    
    
  • 초기 버전의 한계:
    초기 버전에서는 인체 해부학적 구조나 손 모양 등에서 문제가 있었으나, 최신 버전에서 크게 개선되었습니다.
     

가격 정책 (2025년 8월 기준)

Stable Diffusion은 오픈소스 모델이므로 기본적으로 무료로 접근할 수 있으며, Stability AI는 다양한 사용자를 위한 라이선스 정책을 제공합니다.

• Stability AI 커뮤니티 라이선스:
  비상업적 사용은 무료이며, 연간 수익이 100만 달러 이하인 기업 및 창작자에게도 상업적으로 무료로 사용 가능합니다.  
   
• 엔터프라이즈 라이선스:
  연간 수익이 100만 달러를 초과하는 조직은 Stability AI에 문의하여 엔터프라이즈 라이선스를 취득해야 합니다.  
   
• 구독 및 사용량 기반:
  Stability AI Membership을 통해 월 $9부터 시작하는 계층형 구독 플랜과 크레딧당 $0.01의 사용량 기반 요금제를 제공합니다.

DALL-E ✨

DALL·E 3

역사

DALL-E는 OpenAI에서 개발한 생성형 이미지 인공지능으로, 픽사의 애니메이션 로봇 캐릭터 월-E와 스페인 현실주의 화가 살바도르 달리의 이름을 합성하여 명명되었습니다.

OpenAI의 GPT 모델(GPT-1, GPT-2, GPT-3)을 기반으로 개발되었으며, 2021년 1월 5일에 DALL-E 1.0이 출시되었고, 2022년 3월 25일에 DALL-E 2.0이, 그리고 2023년 9월 21일에는 DALL-E 3.0이 출시되며 ChatGPT와 통합되어 함께 작동하게 되었습니다.

DALL-E 2는 이전 GPT-3 모델보다 적은 수의 매개변수(35억 개)를 사용했으며, CLIP 텍스트 임베딩에서 생성된 CLIP 이미지 임베딩을 기반으로 한 확산 모델을 사용했습니다.

2023년경부터는 ChatGPT 및 Bing Creator에 흡수되어 이미지 생성 기능으로 용도가 변경되었고, 이후 'GPT Image 1'이라는 신모델로 리브랜딩되면서 과거의 모델이 되었습니다.  

 

주요 기능 및 최신 업데이트 (2025년 8월 기준)

DALL-E는 OpenAI의 강력한 언어 모델과의 통합을 통해 직관적인 사용성과 뛰어난 프롬프트 이해력을 제공합니다.

• DALL-E 3.0:
  • 향상된 기능 및 스타일:
    향상된 기능, 추가적인 예술적 효과를 위한 스타일, 여러 출력 품질 옵션을 제공합니다.
    
    
  • ChatGPT와의 통합:
    ChatGPT에 직접 통합되어 사용자가 대화식으로 프롬프트를 다듬고 이미지를 조정할 수 있습니다.
    이는 ChatGPT를 창의적인 파트너로 변모시켜 이미지 생성 과정을 간소화합니다.
    
    
  • 고급 맥락 이해: 텍스트 프롬프트와 매우 밀접하게 일치하는 시각 자료를 생성할 수 있는 고급 맥락 이해 능력을 갖추고 있습니다.
    
    
  • 직관적인 프롬프트 해석:
    Midjourney가 예술적인 해석을 더하는 경향이 있는 반면, DALL-E 3는 프롬프트에 훨씬 더 문자적으로 충실하게 따르는 경향이 있어 특정 세부 사항이나 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
    
    
  • 클린하고 현실적인 스타일:
    Midjourney의 몽환적이고 영화 같은 스타일과 달리, DALL-E 3는 더 깔끔하고 현실적인 느낌의 이미지 스타일을 제공하여 특정 미학에 맞춰야 하는 시각 자료에 적합합니다.
    
    
  • 인페인팅:
    ChatGPT 내에서 인페인팅 기능을 제공하지만, Midjourney에 비해 상호작용성이나 유연성은 다소 제한적입니다.
    
    
  • 자동 개인 정보 보호:
    ChatGPT 내에서 생성된 이미지는 자동으로 비공개로 유지되어 사용자가 직접 공유하지 않는 한 다른 사람이 볼 수 없습니다.
• DALL-E 4.0 (예상/예측 기능):
  2025년 8월 현재 DALL-E 4.0에 대한 공식적인 출시 정보는 없지만, DALL-E 3의 후속 모델로서 다음과 같은 기능이 예상됩니다.
  • 프롬프트 이해력 향상:
    사용자가 원하는 이미지를 더욱 정확하고 상세하게 생성할 수 있도록 프롬프트에 대한 이해력이 향상됩니다.
    
    
  • 새로운 스타일 및 품질 설정:
    '자연스러운(natural)' 및 '생생한(vivid)'과 같은 새로운 스타일과 표준(standard) 및 고해상도(high-definition) 출력 중에서 선택할 수 있는 '품질(quality)' 매개변수가 도입되어 이미지 미학에 대한 더 많은 옵션을 제공합니다.
    
    
  • 향상된 해상도 및 이미지 품질:
    마케팅, 디자인 등 전문 분야에 이상적인 고해상도 출력을 지원하며, 미세한 질감, 그림자, 색상을 포함한 시각적으로 뛰어난 이미지를 생성합니다.
    
    
  • 더 빠른 생성 속도:
    이전 버전에 비해 이미지 생성 속도가 훨씬 빨라집니다.
    
    
  • 새로운 창의적 기능:
    사용자가 추상적이고 예술적인 해석을 실험할 수 있는 도구를 포함합니다.
    
    
  • 윤리 및 안전 조치:
    모델의 책임감 있는 배포를 위해 윤리적이고 안전한 조치가 강화됩니다.
    
    
  • GPT 및 CLIP 모델 활용:
    GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델로 텍스트를 이해하고, CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training) 모델로 이를 시각 형식으로 번역하여 이미지를 생성하는 핵심 기능을 유지합니다.
• OpenAI GPT Image 1 (새로운 모델):
  • 네이티브 멀티모달 언어 모델:
    OpenAI의 최신이자 가장 진보된 이미지 생성 모델로, 네이티브 멀티모달 언어 모델입니다.
    
    
  • 고품질 이미지 생성 및 세계 지식 활용: 고품질 이미지 생성에 권장되며, 이미지 생성 시 세계 지식을 활용하는 능력을 갖추고 있습니다.
    
    
  • 뛰어난 지시 따르기, 텍스트 렌더링, 상세 편집: 명령을 따르는 능력이 뛰어나고, 텍스트 렌더링 및 상세 편집 기능이 강점입니다.
    
    
  • API¹⁷ 지원:
    이미지 API(생성, 편집, 변형)와 응답 API(대화 또는 다단계 흐름에서 이미지 생성)를 통해 이미지 생성 기능을 제공합니다.
    
    
  • 다양한 사용자 정의:
    이미지의 품질, 크기, 형식, 압축, 투명 배경 활성화, 여러 이미지 동시 생성 등 다양한 출력 사용자 정의가 가능합니다.
    
    
  • 스트리밍 이미지 생성:
    이미지 생성 과정을 스트리밍하여 더 상호작용적인 경험을 제공합니다.

장점 및 단점

DALL-E는 OpenAI의 생태계와 긴밀하게 통합되어 사용자에게 편리함을 제공합니다.

• 장점:
  • 높은 프롬프트 정확도 및 문자적 해석:
    프롬프트에 대한 이해력이 뛰어나고 문자적으로 해석하여 사용자가 원하는 바를 정확하게 반영합니다.
    
    
  • 뛰어난 접근성:
    ChatGPT에 내장되어 있어 웹이나 모바일에서 쉽게 접근할 수 있으며, Bing Image Creator나 Perplexity Pro를 통해서도 이용 가능합니다.
    
    
  • 빠르고 깔끔한 이미지 생성:
    신속하고 깔끔하며 문자적인 이미지 생성에 매우 적합합니다.
    
    
  • 자동 개인 정보 보호:
    생성된 이미지는 ChatGPT 내에서 자동으로 비공개로 유지됩니다.
    
    
  • 다양한 스타일 및 객체 조작:
    사진 같은 이미지, 회화, 이모티콘 등 다양한 스타일로 이미지를 생성할 수 있으며, 이미지 내 객체를 '조작하고 재배열'할 수 있습니다.
    
    
  • 맥락 추론 능력:
    명시적인 지시 없이도 적절한 세부 사항을 추론하여 채워 넣는 능력을 보여줍니다 (예: 크리스마스 이미지에 크리스마스 요소 추가, 그림자 적절히 배치).
    
    
  • 시각적 추론 능력:
    개념을 혼합하고(인간 창의성의 핵심 요소), Raven's Matrices(인간 지능 측정 시각 테스트)를 해결할 수 있을 만큼의 시각적 추론 능력을 보여줍니다.
• 단점:
  • 제한적인 편집 도구:
    Midjourney에 비해 편집 도구가 다소 제한적이고 상호작용성이 떨어집니다.
    
    
  • 커뮤니티 활동 부족:
    Midjourney와 같은 활발하고 중앙화된 커뮤니티 분위기가 부족합니다.
    
    
  • 텍스트/타이포그래피 생성의 어려움:
    이미지 내에서 가독성 있는 텍스트, 앰비그램, 기타 타이포그래피를 생성하는 데 어려움이 있으며, 종종 꿈같은 의미 없는 글자가 생성됩니다.
    
    
  • 과학/의료 이미지 처리 한계:
    천문학이나 의료 이미지와 같은 과학적 정보 처리 능력이 제한적입니다.
    
    
  • 과도한 콘텐츠 필터링 논란:
    DALL-E 3가 Bing Chat 및 ChatGPT에 통합된 후 과도한 콘텐츠 필터링으로 인해 '뇌절' 논란이 있었으며, 이는 창의적 도구로서의 가치를 제한할 수 있다는 비판을 받았습니다.

가격 정책 (2025년 8월 기준)

DALL-E 3는 ChatGPT 구독에 포함되어 제공됩니다.

• ChatGPT Plus 구독: 월 $20에 DALL-E 3를 포함하여 이용할 수 있습니다.
  
  
• Microsoft Bing 플랫폼: Bing Image Creator를 통해 무료로 이미지 생성이 가능합니다.
  
  
• Perplexity Pro 플랜을 통해서도 접근 가능합니다.
  
  
• API 접근: 개발자를 위한 API 접근도 제공됩니다.

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주요 AI 이미지 생성 도구 비교 분석표 📊

특징	Midjourney	Stable Diffusion	DALL-E
최적 사용처	고품질의 예술적이고 독특한 이미지, 스토리텔링, 감성적 표현	예술적 제어 및 접근성, 일관성, 사용자 정의, 오픈소스	프롬프트 정확도, 쉬운 접근성, 빠르고 깔끔한 이미지 생성, 마케팅/간단한 시각 자료
이미지 품질	탁월함, 대담하고 섬세하며 몽환적/영화 같은 스타일, 풍부한 그림자, 사실적인 질감	탁월함, 사실적이고 고해상도 이미지, 선명한 디테일, 정확한 색상, 더 나은 대비 및 그림자	고품질, 시각적으로 뛰어남, 프롬프트에 정확함, 깔끔하고 현실적인 스타일
프롬프트 해석/정확도	높음, 창의적이고 예술적 해석을 더하는 경향, 일관성 부족할 수 있음	우수함, 프롬프트에 대한 높은 정확도와 일관된 결과, 짧고 간단한 프롬프트도 잘 이해함	매우 높음, 프롬프트에 훨씬 더 문자적으로 충실, 고급 맥락 이해 능력
가격/접근성	유료 구독 (월 $10부터), 무료 체험 없음	오픈소스 무료, 유료 구독 (월 $9부터), 사용량 기반 요금제, 연간 수익 $1M 이하 기업/창작자 무료	ChatGPT Plus 구독 포함 (월 $20), Bing Image Creator/ Perplexity Pro 통해 무료 이용 가능
플랫폼	Discord, 웹 인터페이스	웹 인터페이스, 로컬 설치, DreamStudio, Hugging Face, Stable Assistant	ChatGPT, Bing Image Creator, Perplexity Pro
소유권/개인 정보 보호	기본적으로 공개 (Pro/Mega 스텔스 모드 제외)	포괄적인 정책, 로컬 설치 시 더 나은 개인 정보 보호	ChatGPT 내에서 자동 비공개 유지
편집 도구	확대, 축소, 영역 변경, 리믹스, 스타일/캐릭터 참조, 가중치, 다중 프롬프트, 에디터 (V7)	인페인팅, 아웃페인팅, 이미지-투-이미지, ControlNet, LoRA	인페인팅 (ChatGPT 내, 제한적), 생성, 편집, 변형 (DALL-E 2만)
커뮤니티	매우 활발함 (Discord 중심), 통합된 커뮤니티, 우수한 고객 지원	활발하지만 분산됨, 강력한 오픈소스 생태계	중앙화된 커뮤니티 분위기 부족
최신 모델/버전	Version 7 (2025년 6월 17일 기본)	Stable Diffusion 3.5 (2025년 6월)	DALL-E 3.0 (2023년 9월 21일), GPT Image 1 (새 모델)
텍스트 생성 능력	명시된 강점 없음, 덜 문자적	SDXL 개선, SD3.5는 압도적으로 뛰어남	DALL-E 3는 어려움 (종종 의미 없는 글자), GPT Image 1은 우수함
인체 해부학 표현	V7에서 개선되었으나 여전히 문제 발생 가능	SDXL 및 SD3.5에서 크게 개선됨, 문제 발생 빈도 감소	명시된 강점/약점 없음, 일반적인 AI 아트 문제 적용

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AI 이미지 생성 도구 사용 방법 및 프롬프트 예시 💡

 

AI 이미지 생성 도구를 효과적으로 활용하기 위해서는 '프롬프트 엔지니어링'이라는 기술이 매우 중요합니다.
프롬프트는 AI에게 어떤 이미지를 생성할지 지시하는 텍스트 명령어로, 얼마나 구체적이고 명확하게 작성하느냐에 따라 결과물의 품질이 크게 달라집니다.

기본 프롬프트 작성 원칙

어떤 AI 이미지 생성 도구를 사용하든 공통적으로 적용되는 몇 가지 핵심 원칙이 있습니다.

• 구체적으로 작성하기:
  원하는 이미지를 가능한 한 자세하고 명확하게 기술해야 합니다.
  주어와 동사를 생략하고, 쉼표를 사용하여 키워드를 구분하며, 전체 문장보다는 키워드를 사용하여 아이디어를 표현하는 것이 효과적입니다.
  예를 들어, 단순히 "고양이"가 아니라 "파란 눈을 가진 나비넥타이를 한 회색 고양이"와 같이 구체적으로 묘사해야 합니다.  
   
• 중요한 키워드를 처음에 배치하기:
  AI는 프롬프트의 앞부분에 있는 키워드에 더 많은 가중치를 두는 경향이 있으므로, 핵심적인 요소는 프롬프트의 시작 부분에 배치하는 것이 좋습니다.
  
  
• 가중치 활용:
  특정 단어나 개념에 대한 AI의 관심도를 조절할 수 있습니다.
  예를 들어, Stable Diffusion에서는 단어 뒤에 콜론과 소수점 숫자를 붙여 가중치를 부여할 수 있습니다 ((keyword:1.5)). 일반적으로 0.8~1.5 사이의 가중치가 권장됩니다.  
   
• 부정 프롬프트 사용:
  이미지에 반영되지 않았으면 하는 내용을 '부정 프롬프트(Negative Prompt)'에 명시하여 원치 않는 요소를 제거할 수 있습니다.
  
  
• CFG (Classifier Free Guidance)¹⁸ 및 샘플링 단계 조절:
  CFG 값은 AI가 프롬프트를 따르는 정도를 결정하며, 숫자가 높을수록 프롬프트에 충실하고 낮을수록 AI가 자유롭게 해석합니다.
  샘플링 단계는 이미지가 최종 결과로 정제되는 횟수로, 30~80단계에서 좋은 결과를 얻는 경우가 많으며 150단계 이상에서는 더 나은 결과를 얻기 어렵습니다.
  
  
• 스타일 지정:
  "by 예술가 이름"과 같이 특정 예술가를 지정하거나, "photorealistic", "cinematic", "watercolor" 등 원하는 예술 스타일을 명시하여 결과물의 분위기를 제어할 수 있습니다.
  
  
• 단계별 접근:
  처음에는 몇 개의 단어로 시작하여 점진적으로 단어를 추가하며 원하는 결과에 가깝게 다듬어 나가는 것이 효과적입니다.  
   

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Midjourney 프롬프트 예시

Midjourney는 예술적인 결과물에 강점을 보이므로, 창의적이고 시각적인 요소를 강조하는 프롬프트가 효과적입니다.

• 프롬프트: a majestic lion wearing a golden crown, cinematic lighting, a beautiful sunset in the background, unreal engine 5, octane render --ar 16:9
  • 설명: "웅장한 사자가 황금 왕관을 쓰고 있는 모습"을 메인 키워드로 설정하고, "영화 같은 조명", "아름다운 일몰 배경"으로 분위기를 더합니다. unreal engine 5, octane render는 3D 그래픽 엔진을 활용한 사실적인 스타일을 지시하며, --ar 16:9 파라미터로 가로가 긴 와이드스크린 비율을 지정합니다.
• 프롬프트: a whimsical forest with glowing mushrooms and tiny fairies, vibrant colors, dreamlike, fantasy art, digital painting, by Studio Ghibli --style raw
  • 설명: "빛나는 버섯과 작은 요정이 있는 기발한 숲"을 묘사하고, "생생한 색상", "꿈결 같은", "판타지 아트", "디지털 페인팅" 등의 스타일을 추가합니다. by Studio Ghibli는 지브리 스튜디오의 애니메이션 스타일을 모방하라고 지시하며, --style raw 파라미터로 Midjourney의 기본 스타일을 약하게 적용하여 프롬프트에 더 충실한 결과를 유도합니다.
• 프롬프트: a futuristic cityscape at night, neon lights reflecting on wet streets, a lone character walking, cyberpunk, photo-realistic, sharp focus --s 750
  • 설명: "밤의 미래 도시 풍경, 젖은 길에 반사되는 네온 불빛, 혼자 걷는 캐릭터"를 묘사합니다. cyberpunk, photo-realistic, sharp focus는 사이버펑크와 사진 같은 사실적인 스타일을 강조합니다. --s 750 파라미터는 스타일 강도를 높여 AI가 더 창의적이고 독특한 스타일로 이미지를 생성하도록 지시합니다.
• 부정 프롬프트 활용 예시:
  • 프롬프트: a portrait of a beautiful woman, highly detailed, realistic, elegant --ar 2:3
    
    
  • 부정 프롬프트: ugly, deformed, bad anatomy, extra limbs, mutated, disfigured, blurry, low resolution, bad hands, long neck, multiple heads
    
    
  • 설명: 긍정 프롬프트로는 아름다운 여성의 사실적이고 우아한 초상화를 생성하도록 지시하고, 부정 프롬프트로는 AI가 자주 실수하는 '기형적인 신체 부위', '흐릿한 해상도', '뭉개진 손' 등의 요소를 명시적으로 제거하여 결과물의 품질을 높입니다.  
• 고급 설정 활용: 샷 크기(롱샷, 클로즈업), 카메라 앵글(아이 레벨, 하이 앵글), 렌즈 설정(표준, 광각, 매크로), 조명 설정(따뜻한 조명, 자연광, 네온 조명), 추가 효과(보케, 안개, 반사 효과) 등 사진 촬영과 유사한 상세 설정을 프롬프트에 포함하여 더욱 정교한 결과물을 얻을 수 있습니다.  
   

Stable Diffusion 프롬프트 예시

Stable Diffusion은 오픈소스의 특성을 활용하여 세밀한 제어가 가능합니다.

• 프롬프트: a close-up portrait of a fantasy warrior woman, intricate silver armor, sharp focus, cinematic lighting, high detail, photorealistic, 8k --s 50 --w 1024 --h 768
  • 설명: "판타지 여전사의 클로즈업 초상화, 정교한 은색 갑옷"을 핵심 내용으로 합니다. sharp focus, cinematic lighting, high detail, photorealistic, 8k와 같은 키워드로 이미지의 질감을 상세하게 지정합니다. --s 50 파라미터는 샘플링 단계(steps)를 50으로 설정하여 이미지의 정밀도를 높이고, --w 1024 --h 768 파라미터로 이미지의 가로세로 크기를 지정합니다.
• 프롬프트: a serene Japanese garden, cherry blossoms, traditional temple, vibrant colors, soft lighting, anime style, trending on artstation
  • 설명: "고요한 일본 정원, 벚꽃, 전통 사원"을 묘사하고, "생생한 색상", "부드러운 조명"으로 분위기를 만듭니다. anime style로 스타일을 지정하고, trending on artstation과 같은 키워드를 추가하여 전문 예술 커뮤니티에서 유행하는 스타일을 모방하도록 지시합니다.
• 프롬프트: (a robot chef:1.2), cooking pasta in a futuristic kitchen, high tech, detailed, cyberpunk style, cinematic
  • 설명: "미래적인 주방에서 파스타를 요리하는 로봇 셰프"를 묘사합니다. (a robot chef:1.2)와 같이 핵심 키워드에 가중치를 부여하여 AI가 로봇 셰프를 더 강조하도록 유도합니다. high tech, detailed, cyberpunk style, cinematic으로 세부적인 스타일을 추가합니다.  
• 부정 프롬프트 활용 예시:
  • 프롬프트: a cat wearing a small crown, sitting on a fluffy cloud, cartoon style
    
    
  • 부정 프롬프트: text, watermark, logo, duplicate, multiple tails, bad anatomy, distorted face
    
    
  • 설명: "왕관을 쓴 고양이" 이미지를 만화 스타일로 만들되, 부정 프롬프트에 '텍스트', '워터마크', '로고' 등의 원치 않는 요소를 명시하여 AI가 의도하지 않은 글자를 이미지에 넣는 것을 방지합니다. 또한 bad anatomy와 같은 키워드를 통해 AI의 고질적인 신체 왜곡 문제를 해결하려 시도합니다.
    
    

DALL-E 프롬프트 예시

DALL-E는 자연어 처리에 강점이 있어, 마치 사람에게 이야기하듯 프롬프트를 작성하는 것이 효과적입니다.

• 프롬프트: Generate an image of an astronaut riding a horse on the moon, in a photorealistic style.
  • 설명: "달에서 말을 타고 있는 우주비행사"라는 독특한 컨셉을 "사진처럼 사실적인 스타일"로 만들어달라고 명확하게 지시합니다. DALL-E는 이 복합적인 아이디어를 정확하게 이해하고 시각화합니다.
• 프롬프트: Create an oil painting of a futuristic city with flying cars. The painting should be in the style of Vincent van Gogh.
  • 설명: "날아다니는 자동차가 있는 미래 도시"를 묘사하되, "빈센트 반 고흐의 스타일로 유화"를 그려달라고 요청합니다. DALL-E는 반 고흐 특유의 붓터치와 색감을 미래 도시 풍경에 적용하여 독특한 예술 작품을 생성합니다.  
• 프롬프트: Show me a highly detailed, cartoon-style illustration of a happy robot planting a small tree in a vibrant, green forest. The robot should have a smiling face and a watering can.
  • 설명: "생기 넘치는 푸른 숲에 작은 나무를 심고 있는 행복한 로봇의 매우 상세한 카툰 스타일 일러스트"를 요청합니다. 로봇의 "웃는 얼굴"과 "물뿌리개"와 같은 세부적인 특징을 자연어로 설명하여 AI가 정확하게 반영하도록 유도합니다.
• ChatGPT 연동 활용 예시:
  • 사용자: "고양이가 모자를 쓰고 있는 그림을 그려줘."
    
    
  • ChatGPT: "어떤 종류의 고양이와 모자를 원하시나요? 배경은 어떻게 할까요? 그림 스타일은요?"
    
    
  • 사용자: "터키시 앙고라 고양이가 산타 모자를 쓰고 눈밭에 있는 그림이야. 따뜻한 느낌의 유화 스타일로 해줘."
    
    
  • ChatGPT: (DALL-E를 호출하여 사용자의 구체적인 요청에 맞는 이미지를 생성)
    
    
  • 설명: DALL-E는 ChatGPT와의 대화를 통해 사용자의 모호한 요청을 구체화하고, 이를 바탕으로 정확한 프롬프트를 생성하여 만족스러운 결과물을 도출합니다.

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AI 이미지 생성 기술의 과제와 미래 방향 🔮

AI 이미지 생성 기술은 놀라운 발전을 거듭하고 있지만, 동시에 여러 가지 중대한 과제에 직면해 있으며, 이러한 과제들은 기술의 미래 방향을 결정하는 중요한 요소가 될 것입니다.

주요 과제

• 윤리 및 규제 문제:
  생성형 AI의 급속한 발전은 윤리적 사용, 데이터 보호, 알고리즘 의사 결정에서의 편향성 문제에 대한 우려를 증폭시켰습니다.
  2025년에는 EU AI Act 시행, 미국 행정부의 AI 안전 관련 행정 명령, 책임 있는 AI 개발을 위한 국제 파트너십 등 광범위한 AI 규제 움직임이 활발합니다.
  딥페이크, 편견, 감시, 자동화에 대한 우려가 커지면서 윤리적인 AI 모델 구축이 모든 AI 구현의 필수 요소가 되고 있습니다.
  
  
• 저작권 문제: AI 생성 콘텐츠의 저작권은 여전히 가장 뜨거운 논쟁거리 중 하나입니다.
  • AI 생성물 저작권 인정 여부:
    국가별로 입장이 상이합니다. 미국 저작권청과 영국 지식재산권청은 인간의 창작적 개입이 명백한 부분에 대해서만 저작권을 인정하거나 AI 생성물 자체에는 저작권을 인정하지 않는 경향을 보입니다.
    반면, 중국 베이징 법원은 AI가 작성한 기사에 대해 저작권을 인정할 수 있음을 시사했으며, 캐나다 지식재산청은 AI 앱을 공동 저작자로 하는 저작권 등록 신청을 승인하는 등 AI가 저작자로 인정될 가능성을 열어두는 국가도 존재합니다.  
    
  • 무단 학습 논란:
    AI가 기존 예술가들의 작품을 무단으로 학습하여 스타일을 모방하거나 저작권 침해 소송에 휘말리는 사례가 빈번합니다.
    고(故) 김정기 작가의 그림을 AI가 학습하여 스타일을 모방한 사건이나, 라스트오리진 일러스트레이터의 작품이 무단 학습된 사례는 윤리적 비판과 창작자들의 고통을 야기했습니다.
    디즈니와 유니버설 스튜디오가 Midjourney를 상대로 소송을 제기한 사례는 이러한 저작권 침해 논란이 법적 분쟁으로 확대되고 있음을 보여줍니다.  
     
  • 상업적 이용 논란:
    AI 생성 이미지를 웹툰, 게임 일러스트, 광고 등 상업적으로 이용하는 과정에서 저작권 침해 및 윤리적 문제가 지속적으로 발생하고 있습니다.  
     
  • 한국의 대응:
    한국 정부는 2025년 6월 '2025 AI 저작권 제도개선 협의체' 2차 회의를 통해 생성형 AI 관련 저작권 안내서 2종(저작권 등록 안내서, 분쟁 예방 안내서)을 검토하고 6월 말 발간할 예정입니다.
    이는 AI 사업자, 권리자, 이용자 간의 저작권 관련 의문점을 해소하고 분쟁을 예방하기 위한 노력의 일환입니다.
    텍스트 및 데이터 마이닝(TDM)¹⁹ 면책 조항 도입 여부에 대해서는 여전히 AI 업계와 권리자 간 이견이 존재하며, 신중한 검토가 필요하다는 의견이 지배적입니다.  
• 기술적 한계:
  AI 이미지 생성 기술은 크게 발전했지만, 여전히 몇 가지 고질적인 기술적 한계를 가지고 있습니다.
  • 신체 부위 왜곡:
    특히 손, 발, 귀, 이빨 등 복잡한 신체 부위는 여전히 비틀리거나 기형적으로 생성되는 문제가 자주 발생합니다.
    손가락이 4개 또는 6개로 나오거나 형체를 알아볼 수 없게 뭉개지는 경우가 흔하며, 이는 초보 일러스트레이터에게도 어려운 부분으로 AI에게도 고질적인 문제입니다.  
     
  • 악세사리 및 장식 왜곡:
    악세사리나 장식이 정확한 형태를 띠지 못하고 녹아내리거나 머리카락, 옷과 뒤섞이는 현상이 나타납니다.  
     
  • 머리카락 끝 및 눈썹 왜곡:
    머리카락 끝이 거미줄이나 나뭇가지처럼 비틀리거나, 눈썹과 머리카락이 닿는 부분이 일그러지는 경우가 있습니다.  
     
  • 좌우대칭 및 음영 불일치:
    좌우대칭 디자인을 잘 뽑아내지 못하거나, 음영에 기준이 없어 특정 부분만 반대 방향으로 그림자가 드리워지는 등 비현실적인 표현이 나타납니다.  
     
  • 일관된 그림체 및 캐릭터 유지 어려움:
    인간 작가와 달리 AI는 그림체를 하나로 고정하기 어렵고, 고정된 캐릭터를 그리기 어려워 차렷 자세에서 각도만 돌려도 장식물 등이 바뀌는 경우가 발생합니다.  
     
  • 복합 패턴 생성 어려움:
    체크무늬나 프릴처럼 규칙 속에 불규칙이 있는 패턴을 정확하게 그리지 못하며, 종종 형태가 뒤섞이거나 부분적으로 패턴이 달라지는 현상이 나타납니다.  
     
  • 환각 (Hallucination) 문제:
    모델이 훈련 데이터에 없는 내용을 사실인 것처럼 생성하는 '환각' 문제는 여전히 존재하지만, 이를 측정 가능한 엔지니어링 문제로 전환하여 해결하려는 노력이 진행 중입니다.   
• 인간 작가 위장 및 사기:
  AI 생성 예술이 정교해지면서 AI 생성물로 인간 작가를 위장하여 커미션을 받거나 사기를 치는 사례가 확산되고 있습니다.
  이는 진정한 예술가들이 AI 사용자로 오인받아 괴롭힘을 당하는 불신의 분위기를 조성하고 있습니다.  
   
• 사이버 불링:
  AI 아트 플랫폼 사용자들 간의 악의적인 괴롭힘, 애니메이터 조롱 사건, 무분별한 AI 사용 의혹 제기 등 사이버 불링 문제도 심각하게 대두되고 있습니다.  
   

미래 방향 (2025년 8월 기준)

AI 이미지 생성 기술은 이러한 과제를 해결하며 다음과 같은 방향으로 발전해 나갈 것으로 예상됩니다.

• 자율 에이전트 AI의 주류화:
  AI는 단순한 콘텐츠 생성을 넘어 스스로 작업을 처리하고, 워크플로우를 트리거하며, 소프트웨어와 상호작용하는 자율 에이전트로 진화할 것입니다.
  2025년에는 디지털 생태계가 인간뿐만 아니라 AI 에이전트를 위해 구축되어야 한다는 경영진의 인식이 높아지고 있으며, AI는 운영자로서 최소한의 인간 개입으로 작업을 처리할 수 있게 될 것입니다.
  
  
• 멀티모달 AI의 확장:
  텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 모달리티를 통합적으로 이해하고 생성하는 능력이 더욱 강화되어, 더욱 풍부하고 직관적인 콘텐츠 제작이 가능해질 것입니다.
  
  
• 데이터 스케일링 및 합성 데이터의 중요성 증대:
  고품질의 다양하고 윤리적으로 사용 가능한 데이터 확보가 어려워지면서, 모델이 현실적인 패턴을 시뮬레이션하여 생성하는 '합성 데이터(Synthetic Data)'가 전략적 자산으로 부상할 것입니다.
  더 큰 모델은 효과적인 학습에 더 적은 데이터가 필요하다는 점도 발견되어, 훈련 접근 방식을 최적화하는 데 기여할 것입니다.  
• 모델 효율성 및 정확성 향상: 대규모 언어 모델(LLM)은 리소스 소모를 줄이면서 응답 속도, 추론 능력, 효율성을 개선할 것입니다. 환각 문제는 측정 가능한 엔지니어링 문제로 다루어져 정확성이 더욱 향상될 것입니다.  
   
• 온디바이스 AI의 확산:
  AI 모델이 클라우드에서 벗어나 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 장치 등 엣지 디바이스에서 직접 실행되는 온디바이스 AI가 더욱 확산되어, 실시간 처리, 개인 정보 보호, 낮은 지연 시간의 이점을 제공할 것입니다.
  
  
• 개인화 및 맞춤형 솔루션 강화:
  AI는 고객의 니즈를 보다 정확하게 예측하고 맞춤 전략을 수립하는 데 활용될 것입니다.
  AI 기반 학습 도우미는 개인화된 학습 경로를 제공하여 교육 및 직원 재교육 분야에서 혁신을 가속화할 것입니다.  
   
• 창의성 도구로서의 진화:
  Midjourney V7에서 볼 수 있듯이, AI 이미지 생성 도구는 단순한 이미지 생성을 넘어 진정한 창작 파트너로 진화하고 있습니다.
  이는 예술, 디자인, 교육 등 다양한 분야에서 새로운 응용 가능성을 창출할 것입니다.  
   
• 초고해상도 이미지 생성 및 다양한 모달리티 확장:
  2048x2048 픽셀 이상의 초고해상도 이미지 생성이 가능해지고, 애니메이션, 3D 모델링 등 다른 모달리티와의 통합 및 확장이 활발히 이루어질 것입니다.
  
  
• AI 규제 및 윤리적 AI의 중요성 증대:
  정부와 기관들은 딥페이크, 편견, 데이터 보호에 대한 우려에 대응하여 광범위한 AI 규제를 시행하고 윤리적 AI 개발을 의무화할 것입니다.
  이는 AI 기술의 책임감 있는 성장을 위한 필수적인 과정입니다.
  
  

결론 💡

2025년 8월 현재, AI 이미지 생성 기술은 상상을 현실로 구현하는 강력한 도구로 자리매김했습니다.

Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E와 같은 선도적인 플랫폼들은 각자의 강점을 바탕으로 사용자들에게 전례 없는 창의적 자유를 제공하고 있습니다.

Midjourney는 뛰어난 예술적 품질과 직관적인 편집 기능으로 시각적 스토리텔링에 강점을 보이며, Stable Diffusion은 오픈소스의 유연성과 높은 사용자 정의, 그리고 강력한 커뮤니티 지원을 통해 기술적 깊이를 추구하는 사용자들에게 최적의 환경을 제공합니다.
DALL-E는 OpenAI의 언어 모델과의 긴밀한 통합을 통해 프롬프트 이해력을 극대화하고 쉬운 접근성으로 대중화를 이끌고 있습니다.

그러나 이러한 발전 이면에는 윤리적 딜레마, 저작권 분쟁, 기술적 한계, 그리고 사회적 오용 가능성이라는 중대한 과제들이 존재합니다.
특히 AI 생성물의 저작권 인정 여부, 무단 학습 논란, 인간 작가 위장 사기 등은 기술 발전과 함께 해결해야 할 시급한 문제입니다.
한국 정부를 비롯한 각국은 이러한 문제에 대응하기 위한 법적, 제도적 장치를 마련하고 있으며, 윤리적 AI 개발의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.

미래의 AI 이미지 생성 기술은 단순한 이미지 생성을 넘어 자율 에이전트 AI의 부상, 멀티모달 AI의 주류화, 온디바이스 AI의 확산 등 더욱 지능적이고 통합적인 방향으로 진화할 것입니다.
또한, 모델 효율성 및 정확성 향상, 합성 데이터의 활용, 그리고 개인화된 솔루션 제공을 통해 그 활용 범위를 더욱 넓혀갈 것입니다.

결론적으로, AI 이미지 생성 기술은 인류의 창의적 잠재력을 확장하는 동시에, 사회적 책임과 윤리적 기준을 확립하는 균형 잡힌 접근이 필수적입니다.
사용자와 개발자, 정책 입안자 모두의 지속적인 학습과 협력을 통해, 이 기술이 가져올 긍정적인 변화를 극대화하고 잠재적 위험을 최소화하는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

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다음 편 예고 🎬

다음 시간에는 AI 이미지 기술의 다음 단계인 AI 영상 생성의 세계를 심도 깊게 파헤쳐 보겠습니다.

'Runway ML'과 'Pika Labs'라는 두 개의 혁신적인 도구를 중심으로, 텍스트와 이미지를 통해 어떻게 역동적이고 생생한 영상을 만들어낼 수 있는지, 그 역사와 기능, 그리고 무궁무진한 미래 가능성에 대해 알아보겠습니다.

 

[EP 05] 움직이는 예술: AI 영상 생성 및 편집의 혁신(Runway ML과 Pika Labs)

 

[EP 03]감성 AI의 시대: 캐릭터 AI 챗봇과 소통의 미래 🚀(제타:Zeta)

 

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📚 용어 설명 (Glossary)

1. 에이전트 AI(Agentic AI): 스스로 목표를 설정하고 계획을 세워 작업을 실행하며, 필요에 따라 계획을 수정하는 자율적인 인공지능 시스템을 의미합니다. 사용자의 명령에 따라 여러 단계를 스스로 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
2. 모달리티(Modality): 데이터의 유형이나 표현 방식을 의미합니다. 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등이 각각 다른 모달리티에 해당합니다.
3. 멀티모달(Multimodal): 여러 종류의 모달리티를 동시에 처리하고 이해하는 인공지능 모델을 지칭합니다. 예를 들어, 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 상호작용하는 AI 모델이 이에 속합니다.
4. 엣지(Edge): 클라우드 서버와 달리, 사용자 기기(스마트폰, IoT 기기 등)와 같이 데이터가 생성되는 물리적 위치에 가까운 컴퓨팅 환경을 의미합니다.
5. 온디바이스(On-Device): AI 모델이 클라우드 서버와의 통신 없이 기기 자체에서 직접 실행되는 기술을 말합니다.
6. 프롬프트(Prompt): AI에게 원하는 결과물을 생성하도록 지시하는 텍스트나 이미지 명령어를 의미합니다.   
7. 프로토타이핑(Prototyping): 제품이나 아이디어를 구체화하기 위해 초기 단계의 시제품이나 모델을 만드는 과정을 의미합니다.
8. 아티팩트(Artifact): 이미지나 데이터 생성 과정에서 발생하는 의도하지 않은 오류나 왜곡 현상을 의미합니다.   
9. GPU(Graphics Processing Unit): 그래픽 처리 장치로, 복잡한 병렬 연산을 효율적으로 처리하여 인공지능 모델의 학습 및 추론에 필수적인 하드웨어입니다.
10. 인페인팅(Inpainting): 이미지의 특정 부분을 선택하여 AI가 해당 부분을 채우거나 수정하도록 하는 기술입니다.
11. 아웃페인팅(Outpainting): 이미지의 경계를 확장하여 AI가 기존 이미지와 자연스럽게 연결되는 새로운 부분을 생성하도록 하는 기술입니다.
12. 파라미터(Parameter): 인공지능 모델이 학습하는 동안 조정되는 수많은 변수들의 집합으로, 모델의 크기와 복잡성을 나타내는 지표입니다.
13. 증류된(Distilled) 모델: 복잡하고 큰 모델(Teacher)의 지식을 더 작고 효율적인 모델(Student)에 전달하여, 성능은 유지하면서 크기를 줄이고 속도를 높인 모델을 의미합니다.  
14. WebGUI(Web-based Graphical User Interface): 웹 브라우저를 통해 접근하고 사용할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스입니다.
15. ControlNet: 확산 모델에 대한 추가적인 제어 입력(예: 스케치, 깊이 맵, 포즈)을 제공하여 이미지 생성의 정밀도를 높이는 신경망 구조입니다.
16. LoRA(Low-Rank Adaptation): 대규모 모델의 전체 가중치를 미세 조정하는 대신, 작은 크기의 가중치 행렬을 추가하여 모델의 특정 스타일이나 개념을 학습시키는 효율적인 기술입니다.
17. API(Application Programming Interface): 애플리케이션 간에 상호작용하고 데이터를 교환하기 위한 규칙 및 정의의 집합입니다.
18. CFG(Classifier Free Guidance): AI가 프롬프트에 얼마나 충실하게 이미지를 생성할지 결정하는 매개변수로, 값이 높을수록 충실도가 높아집니다.
19. TDM(Text and Data Mining): 저작물을 텍스트 또는 데이터로 변환하여 분석, 탐색, 처리하는 기술로, AI 학습에 필요한 데이터 수집과 관련하여 저작권법에서 논란이 되고 있습니다.  

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