마케터의 생존형 AI 활용법
Chat GPT vs 미드저니 vs 스테이블 디퓨전
아직은 부족한 AI?
'AI' 하면 무엇이 가장 먼저 떠오를까. 나는 '이미지 생성'과 '블로그 글쓰기'가 가장 먼저 떠오른다. 흔히 GPT를 통해 가장 추천하는 작업이 아이디어 제안과 글쓰기인데, 막상 GPT에게 블로그 원고 작성을 시켜보면 원하는 수준의 콘텐츠를 생성하지 못해서 '그럼 그렇지'라고 생각했던 기억도 있을 것이다. 아이디어 제안은 또 어떤가. 너무 딱딱한 번역체와 창의성이라고는 찾아볼 수 없는 결과물에 답답함을 느끼기도 한다.
생성형 AI도 상황은 크게 다르지 않다. 최근 공개된 오픈 AI 'SORA'부터, 미드저니, 스테이블 디퓨전까지. AI로 생성했다는 이미지와 영상을 보면, 퀄리티가 워낙 높아서 감탄하게 된다. 이제 사진과 AI 생성 이미지를 구분하기는 어려울 정도로 기술이 발달했는데, 이렇게 뛰어난 AI 이미지를 직접 생성하고 드는 생각은 딱 하나.
이걸 어떻게 써먹지?
이미지는 너무 예쁜데, 이걸로 무엇을 할 수 있을까?AI도 목적에 따라 사용해야 한다.
똑같은 배너 광고를 운영하더라도 Google Ads와 Meta의 쓰임이 다르듯, 각각의 AI는 고유한 특징을 지니고 있다. 대화형 AI인지, 생성형 AI인지, 그리고 같은 카테고리라도 구동 방법에 따라 사용법과 목적을 다르게 지닐 수 있는 게 현시점에서 AI의 가장 큰 매력이라고 생각한다.
나는 주로 GPT, 미드저니, 스테이블 디퓨전을 업무에 활용하고 있다.
AI 엔지니어가 아닌 평범한 마케터의 입장에서 각각의 AI를 어떠한 목적으로 업무에 활용하는지 알아보자.
가장 이상적인 AI, GPT-4
통계 및 데이터 분석 작업
파이썬(Python) - 셀레니움(Selenium)을 활용한 코딩 자동화
(1) 통계 및 데이터 분석 작업
GPT의 가장 큰 장점은 누가 뭐래도 데이터 연산 능력이다. 사람이 직접 계산하려면 몇 시간 단위로 소요될 작업을 순식간에 처리할 수 있으며, 특히 광범위한 raw 데이터를 처리하는 데 능숙하다. 특히 GPT-4로 업그레이드하면 '파일 첨부' 기능이 열리는데, 엑셀파일을 첨부하고 '~해줘'라는 명령어만 입력하면 R 통계분석에 못지않은 정확도로 아웃풋을 받을 수 있다. 즉, 기초적인 통계 모델과 개념만 알고 있어도 '있어빌리티'한 자료를 금방 만들어낼 수 있는 것.
이러한 데이터로 그래프를 만들면, 굉장히 유능해 보인다.다만 한 가지 단점이 있는데, 전문적인 자료를 만들 때 해당 이론과 쓰임새에 대해 알고 있지 않다면 금방 들통날 수 있다는 것. 데이터를 나보다 잘 읽는 사람이 나타나서 질문을 던지면 그대로 얼어붙게 되니, 너무 남발하지 말고 내가 아는 범위 내에서만 사용하도록 하자.
(2) 파이썬(Python) 코딩 자동화
순혈 문과생인 나에게 코딩은 너무나 먼 나라 이야기였다. 당장 내 일도 많은데 어느 세월에 코딩을 배우고, 언제 실전에서 활용한단 말인가. 그러나 GPT를 사용하면서 할 줄 아는 거라곤 print("Hello World") 밖에 없던 내가 자동화 프로그램을 직접 만들게 되었다니. 앞서 (1)의 통계 작업이 GPT를 활용한 업무 활용도 20% 수준이라면, 파이썬을 달아주니 실전 활용도가 날개 돋친 듯이 날아가고 있다.
GPT에서 생성한 자동화 코드 : 중고나라에 새로운 게시물이 올라오면 알림을 보내준다.GPT로 파이썬 코드를 작성할 때, 가장 핵심적인 건 '자동화'이다. 위 예시는 중고나라에서 특정 게시판에 새로운 게시물이 올라왔을 때 메일로 알림을 보내주는 코드인데, 이러한 코드를 응용해서 아래와 같이 자동화 시스템을 구축할 수 있다.
매일 수기로 입력하던 일일 보고서를 1분 만에 완성한다.
블로그나 커뮤니티에 우리 브랜드 Organic 키워드 게시물이 올라오면, 알림을 받는다.
채널톡을 활용하여 우리 홈페이지에 인입된 고객에게 라벨링(Labelling)을 부여한다.
때문에 단순히 'GPT를 활용하여 코딩을 한다'라는 개념보다, 주기적으로 동일한 리소스를 반복적으로 투입하고 있다면 '어떠한 결과물을 원하는지'를 생각하는 것이 더욱 중요하다. 또한 종종 엑셀로는 데이터를 취합하기 어려운 구조가 있는데, 엑셀의 VBA나 함수 대신 파이썬을 활용하면 쉽게 해결되는 경우도 많다.
쉽고, 편리하고, 디테일한 Midjourney
이미지 배경 소스 만들기
제품 사용 후기, 또는 사용하는 모습 표현하기
미드저니와 스테이블 디퓨전은 모두 생성형 AI지만 큰 차이점이 있다. 미드저니는 이미지를 생성할 때, 프롬프트와 참조 이미지를 레퍼런스(Reference) 형태로 가져오는 반면, 스테이블 디퓨전은 기존에 만들어진 모델을 기반으로 이미지를 생성한다는 것. 또한 미드저니가 스테이블 디퓨전에 비해 훨씬 유저 친화적이고, 편리하며, 프롬프트가 디테일하다. 개인적으로는 이러한 차이가 합쳐져 아래와 같이 활용할 때 각각의 특성이 극대화되었다.
미드저니(Midjourney)는 이미지 소스를 생성할 때 사용한다.
스테이블 디퓨전(stable diffusion)은 기존의 이미지를 활용할 때 사용한다.
(1) 이미지 배경 소스 만들기
디자이너나 마케터 모두 매일 똑같은 이미지만 사용하다 보면 표현 방법이 제한적인데, 이럴 때 미드저니를 사용해 배경 소스를 제작하고 누끼를 합성하는 형태로 운영하면 어떨까 생각했다. 예를 들어, 수분크림 제품을 판매할 때 물방울이 몰아치는 배경을 합성한다거나, 썬크림 제품을 강조할 때 모래사장 배경을 만들어내는 식이다.
'기존에 있는 무료 이미지 찾는 거랑 뭐가 다르냐'는 생각이 들 수 있는데, 마음에 쏙 드는 무료 이미지 찾기가 생각보다 쉽지 않다. 미드저니는 생성형 AI 중에서도 프롬프트가 굉장히 디테일한데, '어떤 사진작가의 스타일로(in the style of ~)', '어떤 카메라를 사용해서(photo taken with ~)' 등 내가 머릿속으로 상상하고 있는 이미지를 출력할 수 있는 장치가 많다.
수분크림 제품의 배경을 만든다고 생각했다.Prompt : Real shot style, only water, in the style of Product Visual image, Water is sprayed toward the center of the angle, An image that introduces a moisturizing, full of dynamism, dynamic angle, submerged, looking cool, Moisturizing, a blue monochromatic background, Close-up Shot, Fine detail, --ar 1:1 --v 6.0 --s 200 --w 250 --no product
썬크림 제품의 배경을 만든다고 생각했다.Prompt : Beach, sandy beach, fine sand, a camera angle that focuses on the sand, in the style of Product Visual image, 4k quality, detail, --ar 1:1 --v 6.0 --s 150
(2) 제품 사용 후기와 상세페이지 소스
스테이블 디퓨전을 사용하여 이미지를 생성할 때는 CFG, Cheak Point, Prompt, Lora 등 신경 써야 할 요소가 무수히 많지만, 미드저니는 대부분 프롬프트에만 신경 써도 높은 퀄리티의 이미지를 생성할 수 있다. 때문에 사람 이미지를 만들 때 원하는 결과물을 얻을 때까지의 시행착오가 적어지는데, 비록 제품과 결합하기는 어렵더라도 제품을 사용하는 모델의 모습을 표현하기엔 충분하다(특히 화장품 제형 등).
얼굴에 수분크림을 바른 모델의 모습Prompt : photograph of a Korean female beauty model in her 20s, I'm wearing moisturizing cream on my face, Cosmetics photo shoot, Close-up Shot, clean background, photo taken with Canon 5D Mark IV, --ar 16:9 --v 6.0
얼굴에 크림 제형을 바른 모델의 모습(Vary)photograph of a Korean female beauty model in her 20s, There is a clear moisturizing cream on the cheeks, smiling brightly, Medium Shot, Cosmetics photo shoot, Close-up Shot, clean background, photo taken with Canon 5D Mark IV, --ar 16:9 --v 6.0
기존 이미지를 활용하기 좋은 Stable diffusion
생성 이미지 리터칭(Upscaling)
제품 모델 변경(Inpaint)
스테이블 디퓨전은 미드저니와 달리, 이미지 소스를 제공하면 해당 이미지를 바탕으로 AI 영역을 생성한다. 물론 이미지를 생성해도 디테일이 뛰어나지만, 미드저니에 비해 인터페이스가 불친절하고 참고한 모델에 따라 완전히 다른 결과물이 나타난다.
이러한 특징 때문에 새로운 이미지는 미드저니로 생성하고, 스테이블 디퓨전으로 리터칭 하거나 기존 제품에서 모델만 바꾸는 형태로 활용하고 있다.
(1) 제품 모델 변경하기
미드저니는 참고 이미지를 넣으면 동일한 이미지가 출력되지 않지만, 스테이블 디퓨전의 Inpaint 기능을 사용하면 특정 이미지를 고정한 채 다른 영역을 AI로 재창조할 수 있다. 만약 사입 형태로 사업을 운영하고 있다면, 도매 브랜드의 이미지를 사용해 우리나라에서 재촬영한 것처럼 이미지를 활용할 수 있다.
아직까지는 옷 제품의 모델을 바꾸는 정도에서 그쳤지만, 최근 단순 제품 이미지의 배경을 바꾸어 사용할 수 있을지 연구하고 있다. 스테이블 디퓨전을 더 능숙하게 사용할 수 있다면 보다 다양한 형태로 응용하며, 제품 이미지만 몇 장 찍어두면 추가 이미지컷 촬영은 생략하는 날이 머지않아 올지도 모르겠다.
(2) 생성 이미지 리터칭
스테이블 디퓨전의 또 다른 강점 하나는 업스케일 기능이 너무 좋다는 것. 단순히 사이즈나 해상도를 늘리는 것에 그치지 않고, 다양한 업스케일 기능을 사용하여 리터칭을 빠른 시간 내에 진행할 수 있다. 최근 가장 많이 사용하는 조합은 미드저니(생성) -> 스테이블 디퓨전(리터칭)인데, 확실히 이미지의 텍스쳐나 질감이 살아난다.
현재 사용하고 있는 GPT, 미드저니, 스테이블 디퓨전의 차이점과 각각의 활용 방법에 대해 정리하였다. 물론 AI는 그 확장성만큼이나 더욱 다양한 활용 방법이 있을 것이고, 보다 활용성이 높은 방법을 발견한다면 추가로 소개할 예정이다. 다음 게시물부터 각각의 AI 활용 방법에 따른 설치 방법과 Prompt, 세팅 적용 방법 등을 소개하겠다.
