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#1 AI를 만난 그래픽 에셋

브랜드의 현재와 미래를 이어주는 어드밴스 랩의 여정

by 플러스엑스 Mar 20. 2025

생성형 AI를 통해 효율적인 브랜드 운영을 만드는 길

Advance Group은 디자인 개발 이후, 브랜드 운영 과정에서 끊임없이 질문을 던지고 검증하며, 진화된 경험을 통한 브랜드의 고도화를 만들어 나가고 있습니다. BX2 팀은 2023년부터 네이버페이의 고객 접점 경험을 함께 구축하며 브랜드 고도화를 만들어가고 있습니다. 그중 브랜드의 새로운 서비스와 콘텐츠에 필요한 에셋을 일관된 디자인으로 개발하는 방법을 고민해 왔으며, 이번 브런치를 통해 생성형 AI를 활용한 그래픽 에셋 고도화 연구 기록을 소개합니다.

Presentation Video(6:58)

"안녕하세요! 이번 독서 이벤트에서...
새로운 그래픽 에셋 [Book]이 필요해요."

Q. 그래픽 에셋을 운영하는데 어떤 어려움이 있었나요?

양원빈 네이버페이 운영 디자인을 하다 보면, 기존에 보유한 에셋만으로 해결되지 않는 경우가 많았습니다.

새로운 에셋을 제작해야 할 때도 있는데, 문제는 작업자마다 이해도나 실력, 사고방식이 다르다 보니 결과물이 제각각 달라진다는 점입니다. 특히, 업무에 익숙하지 않은 경우에는 일관성을 맞추는 데 오랜 시간이 걸리고, 결국 전체적인 작업 효율도 떨어지게 되죠. 에셋의 형태가 들쭉날쭉해지고, 디자인 운영에서 불필요한 기회비용이 발생하게 됩니다. 이런 문제를 해결하려면, 디자인 에셋을 보다 체계적으로 만들고 효율적으로 관리할 방법이 필요하다고 생각했습니다.

Step1. Consistency

AI로 에셋 디자인을 빠르게 베리에이션 할 수 있다면,

작업 효율성을 높일 수 있지 않을까?

#1 그래픽 에셋 입력 & 프롬프트 도출

Q. 네이버페이의 그래픽 에셋의 일관된 스타일을 정의하기 위해 어떤 과정을 거쳤나요?

반성민 네이버페이의 그래픽 톤을 더 명확하게 정의하기 위해, 저희는 Chat GPT 4o를 활용해 직접 활용하고 있는 총 140종의 에셋 이미지를 입력했어요. 그리고 각 이미지에 맞는 프롬프트 140개를 만들어냈죠. 하지만 여기서 끝이 아니었어요. 생성된 프롬프트들을 하나의 공통 프롬프트로 정리하는 과정에서, 원하는 이미지를 제대로 뽑아내기 위해 반복적으로 테스트를 거듭해야 했거든요. 그렇게 시행착오를 거치면서 점점 더 원하는 방향으로 다듬어 나갔습니다.

[Note] 처음에는 에셋 이미지를 50개씩 나누어 진행했으나, 많은 개수로 시스템이 응답을 중단하는 상황이 발생하기도 했습니다. 이미지의 프롬프트 추출을 소분해서 하거나 이미지를 입력을 한 번에 완료하는 방향이 더 효과적일 것 같다고 생각해요.

#2. 공통화 프롬프트 도출 1차

Q. 공통 프롬프트는 어떻게 만들어졌나요?

반성민 여러 차례 테스트 결과, 어느 정도 형태가 잡힌 공통 프롬프트에서 원하는 이미지를 더 정확하게 추출하기 위해, 오류가 발생하는 명령어들을 수작업으로 정리했어요. 불필요한 부분을 간결하게 다듬으면서 최적의 형태로 조율해 나갔죠. 그렇게 해서 결국 하나의 완성된 공통 프롬프트를 만들어낼 수 있었습니다.

#3. 프롬프트 그래픽 테스트 1차

Q. 공통 프롬프트를 활용한 그래픽 테스트는 어떻게 진행됐나요?

반성민 앞서 만든 공통 프롬프트를 활용해 Midjourney에서 모자 에셋을 생성해 봤어요. 결과는 예상한 방향과 꽤 가까웠지만, 네이버페이 고유의 스타일을 완벽하게 구현하기엔 조금 아쉬운 부분이 있었어요. 특히 주제물의 각도나 비율 같은 미세한 디테일에서 부족함이 느껴졌죠. 같은 방식으로 칵테일 에셋도 테스트해 봤는데, 여전히 스타일의 일관성이 완벽하게 잡히지 않은 상태였어요.

[Note] 그래픽 에셋 이미지를 구현하기 위해 Midjourney / Firefly / Stable Diffusion / Dall.E3 등 테스트해 보았으며, 공통 프롬프트를 가장 효과적으로 구현하고, 사용 환경에 적합한 Midjourney를 사용했습니다.

#4. 공통화 프롬프트 도출 2차

Q. 공통 프롬프트를 정교하게 만들기 위한 시도는 무엇이었나요?

반성민 이번에는 공통 프롬프트에 기존에 보유하고 있는 형태와 속성이 유사한 에셋 이미지를 함께 포함시켜 봤어요. 미드저니에서 제공하는 이미지 링크 기능[-serf]을 활용해서 에셋 이미지를 직접 프롬프트에 추가한 거죠. 이렇게 하면 동일한 Midjourney프로그램 안에서 원하는 스타일과 방향성을 더 명확하게 전달할 수 있을 거라고 생각했어요.

#5. 프롬프트 그래픽 테스트 2차

Q. 교정된 프롬프트 테스트에서 어떤 결과를 얻었나요?

반성민 예를 들어, 헬리콥터를 생성할 때 비행기 에셋 이미지 링크를 추가하니, 네이버페이 에셋과 유사한 결과물이 나왔어요! 또, 바이크를 생성할 때 자전거 에셋 이미지 링크를 추가하자, 기대와 가까운 스타일의 바이크 이미지가 생성되었죠. 비록 바로 적용할 수는 없었지만, 일관된 레퍼런스를 제공하는 방식이 에셋 제작의 효율성과 일관성을 높이는 데 큰 도움이 되었습니다. 이런 방식은 에셋의 스타일을 유지하면서도 필요한 확장형 이미지를 빠르게 생성할 수 있는 좋은 방법이 될 수 있겠다는 판단이 들었습니다.

[Note] 자세하고 세밀하게 묘사된 프롬프트는 유사한 상황에서도 이미지마다 변화의 정도가 크게 달랐어요. 그래서 보다 간결하게 사용하는 것이 더 효과적일 수 있다는 결론을 내리게 되었죠. 이런 작은 발견들이 결국 더 효과적인 결과를 만들어낼 수 있다는 점을 알게 되었어요.

Step2. Quality

2D 이미지를 3D 모델링으로

변환할 수 있다면?

양원빈 2D 에셋은 브랜드에서 사용하는 대표 앵글을 중심으로 작업되지만, 가끔 탑뷰, 프런트뷰, 사이드뷰 같은 추가 앵글이 필요할 때가 있어요. 이럴 때는 디자이너의 숙련도와 형태 감각이 중요한 역할을 하게 되죠. 이 부분에서 결과물의 퀄리티에 차이가 생길 수 있고, 작업 속도가 늦어질 수 있는 문제도 발생할 수 있어요. 그래서 추가 앵글을 다룰 때는 더욱 세심한 주의와 경험이 필요했습니다.

#6. 그래픽 정교화 1

Q. 2D 에셋을 3D로 전환을 어떻게 할 수 있었나요?

양원빈 추출된 2D 에셋을 바탕으로 Rodin Gen-1.5를 사용해 자동차와 카메라 에셋을 테스트해 봤어요. 단 한 장의 2D 그래픽 이미지로도 에셋의 형태를 거의 완벽하게 구현할 수 있었고, 2D에서는 보이지 않았던 부분까지 자연스럽게 모델링 되는 걸 확인할 수 있었어요.(정말 기대 이상이었습니다!) 이 과정 덕분에 다양한 실무자들이 형태 감각의 차이에 대한 부담 없이, 훨씬 더 쉽고 정교하게 에셋을 활용할 수 있었어요.

[Note] 3D 구현을 위한 다양한 프로그램 Letsur/ Canva / Rodin을 테스트해 보았으며, 상대적으로 실용적이면서 비용 부담 없이 쉽게 접근할 수 있는 Rodin Gen-1.5를 선택하게 되었습니다.

#7. 그래픽 정교화 2

Q. Rodin Gen-1.5로 얻은 모델링 파일을 어떻게 활용했나요?

양원빈 Rodin Gen-1.5로 얻은 모델링 파일은 Adobe Dimension과 호환되어, 각도와 그림자를 조정한 뒤 벡터화 작업을 통해 네이버페이 스타일에 맞는 사실적이고 디테일한 에셋을 빠르게 제작할 수 있었어요. Adobe Dimension은 카메라 앵글, 그림자, 텍스처 등을 세밀하게 조정할 수 있어 정교한 에셋의 형태를 효율적으로 만들 수 있었어요. 다만, Rodin Gen-1.5는 벡터화를 직접 지원하지 않기 때문에, 구도를 참고하여 정밀한 수작업의 벡터화가 필요했어요.

[Note] Adobe Dimension의 상위 버전에서는 그림자의 형태가 또렷하지 않아, 명확한 그림자 형태를 만들 수 없었어요. 그래서 V3.4.11 이하 버전을 사용하여 그림자 형태를 명확하게 구현할 수 있었습니다. 이 버전에서는 그림자가 투명도 없이 더 선명하게 표현되었고, 원하는 스타일을 구현할 수 있었습니다.

[글을 마무리하며]

양원빈 뉴 그래픽 에셋 프로젝트에서 우리는 디자인 고도화 후 운영 시스템을 정비하며 일관성, 정교함, 효율성을 핵심 요소로 삼았어요. 생성형 AI(미드저니)로 일관된 레퍼런스를 확보하고, Rodin Gen-1.5로 다각도 활용이 가능한 정교한 에셋을 만들었죠. 또, 피그마를 활용해 체계적인 운영 환경을 구축하며 효율성을 높였어요. 하지만 고도화는 여기서 끝이 아니라, 계속해서 새롭게 생기는 질문에 답을 찾아가는 과정이라고 생각해요. 이게 바로 우리가 말하는 '어드밴스 디자인(Advanced Design)'이라고 생각합니다.

반성민 처음 운영 업무를 맡았을 때, 가이드라인을 확인하며 레이아웃을 맞추는 과정이 비효율적이라고 느꼈어요. 그런데 이번 스터디를 통해 시스템을 구축해 보니, 광고 시안을 훨씬 빠르게 제작할 수 있었고, 이제 단순하고 반복적인 운영 작업은 AI가 맡고, 디자이너는 시스템을 구축하고 개선하는 역할을 하게 될 거라고 생각해요. 특히 BX 디자이너로서 동료들의 작업 환경을 개선하는 데 기여할 수 있어 보람을 느꼈어요. 앞으로 디자이너는 브랜드의 방향성을 고려한 시스템을 설계하고, 변화하는 환경에 맞춰 최적화하는 능력이 더욱 중요해질 거라고 생각합니다.

후편 '#2 퇴근을 지키는 리드타임 줄이기' 읽으러 가기

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