AI 이미지, 운이 아니라 실력이다

나노바나나 프롬프트 엔지니어링

처음 AI 이미지 생성기를 접했을 때, 나는 단순히 운에 맡겨야 하는 도구라고 생각했다.

그림이 잘 나올 때도 있고, 엉뚱하게 나올 때도 있어서 마치 복권을 긁는 기분이었다.
그러다 구글 AI 엔지니어가 직접 공개한 나노바나나 프롬프트 기법을 알게 되면서 생각이 완전히 바뀌었다.
AI는 운이 아니라, 말을 잘 전달하는 능력이 중요하다는 걸 깨닫게 됐다.

1. 구체적으로 묘사하기

처음에는 그냥 “갑옷”이라고만 적었다.
그러면 결과물은 늘 애매했다.
하지만 “은색 나뭇잎 문양이 새겨진 판금 갑옷”처럼 세부적인 요소를 명시하니 결과가 달라졌다.
AI는 우리가 상상하는 디테일을 그대로 따라 그려준다.
정확히 원하는 느낌을 얻으려면, 구체적으로 말하는 습관이 필요하다는 걸 알게 됐다.

2. 맥락과 의도 주기

단순히 “로고 만들어줘”라고 적으면, 이미지가 막연했다.
하지만 “미니멀한 고급 스킨케어 브랜드 로고 생성”처럼 맥락과 의도를 담아 지시하니
AI가 브랜드의 성격과 톤을 이해하고 시각적으로 반영했다.
맥락을 주는 것만으로도 결과물의 완성도가 훨씬 높아진다는 점이 인상적이었다.

3. 반복하며 다듬기

처음에는 한 번에 완벽한 이미지를 만들고 싶었다.
하지만 실험을 반복하며 조금씩 수정하는 과정이 훨씬 효과적이었다.
예를 들어, “조명을 조금 더 따뜻하게 해줄래?”
또는 “표정만 더 진지하게 바꿔줘!”
이런 식으로 작은 요청을 추가하며 다듬으면, 최종 결과가 훨씬 자연스럽고 생동감 있었다.

4. 단계별로 지시하기

AI에게 한꺼번에 모든 걸 요구하면 혼란스러워한다.

그래서 단계별로 지시하는 방식이 효과적이었다.
첫 단계에는 “안개 낀 새벽 숲 배경을 만들어 달라”고 하고,
두 번째 단계에는 “전경에 이끼 낀 돌 제단을 추가해 달라”고 요청하는 식이다.
작업을 나누어 지시하면 AI도 순서대로 이해하고 결과물에 반영한다.

5. 부정 대신 긍정으로

처음에는 ‘차 없음’처럼 부정적인 표현을 많이 사용했다.
그러나 ‘차량 흔적이 거의 없는 빈 거리’처럼 긍정적인 묘사로 바꾸니 훨씬 자연스럽게 반영됐다.
AI는 부정보다는 묘사된 장면 그대로를 이해하기 때문에, 원하는 이미지를 얻으려면 긍정적 표현이 더 효과적이었다.

6. 카메라 앵글 활용

Wide, Macro, Low-angle 등 다양한 카메라 앵글을 지정하면
이미지가 훨씬 입체적이고 생동감 있게 변했다.
앵글 하나만 바꿔도 느낌이 크게 달라지기 때문에,
프롬프트에 카메라 지시를 넣는 습관이 중요하다는 걸 느꼈다.

결국 AI는 말을 잘 알아듣는 친구다.
프롬프트를 어떻게 던지느냐에 따라 결과물이 달라진다.
처음에는 운이라고 생각했지만, 경험을 쌓고 프롬프트를 체계적으로 다듬으면서
AI 이미지를 다루는 능력은 점점 실력으로 바뀌었다.

이제 나는 AI 이미지 생성기를 사용할 때마다,
“오늘은 어떤 디테일을, 어떤 맥락으로, 어떤 앵글로 보여줄까?”를 먼저 고민한다.
그리고 그 고민이 이미지의 품질로 고스란히 돌아오는 걸 경험한다.

AI와 함께 그림을 만드는 과정은,
운을 기대하는 게 아니라 말과 의도를 정교하게 전달하는 연습이라는 것을 깨닫게 되는 시간이었다.