플러스엑스 AI 디자이너가 알려주는 생성형 AI 활용법
Plus 人(in)spiration – 플러스엑스의 '일' 그리고 '사람'이야기
더하기를 기울여 곱하기로 변화하듯 플러스엑스에는 다양한 사람이 모여 함께 일합니다.
변화하는 시대에 다양한 경험을 새롭게 조합해 나가며 늘 최선의 결과를 만들어 내는 플러스엑스.
그 사람들의 이야기를 만나보세요.
DX Tech Group 권민지 디렉터
DX Engineer 이송준, 이우성 디자이너
지난봄, 플러스엑스는 AI에 관한 내부 세미나를 진행했습니다. 팀별로 어떻게 AI를 활용하고 있는지, 어떻게 사용해야 효율적인지 등 경험에 기반한 노하우를 공유하는 자리였죠. AI에 관심은 높지만 그를 실제 프로젝트에 활용하는 디자인 스튜디오는 적은 시기, 플러스엑스는 누구보다 빠르고 깊게 AI를 연구하고 활용하고 있었습니다. 심지어 이미 클라이언트의 의뢰를 받아 프로젝트도 활발히 진행하고 있었죠.
이 세미나를 통해 멤버들은 AI의 장, 단점을 명확하게 알 수 있었습니다. AI는 창의력을 끌어내고 효율적인 작업을 도와주는 새로운 툴이지만, 100% 신뢰하기엔 아직 허점이 많이 있습니다. 앞선 '포파라치' 프로젝트를 통해 알아봤던 것처럼 AI는 ‘금 나와라 뚝딱!’하면 금이 나오는, 도깨비방망이가 아닙니다.
그래서 더욱 기획자, 디자이너는 AI 툴을 익히고, 작업에 도움이 되도록 AI 활용법을 익혀서 자기만의 기술로 만들어야 합니다. 하지만 이는 혼자의 힘으로 이뤄낼 수 없습니다(일단, AI 툴의 높은 가격부터 압박이…). 그래서 플러스엑스는 모든 멤버들이 더 적극적으로 AI 툴을 익히고 창의적으로 작업할 수 있도록 AI 작업을 공유하는 플랫폼 ‘GenAI’를 개발했습니다.
Q. DX팀에서 진행하는 AI 프로젝트에는 무엇이 있나요?
이우성 회사 자체가 AI에 관심이 높기 때문에 DX팀 내에서 시중에 나온 AI 프로그램을 선제적으로 사용해서 습득하며 AI가 어떻게 사용할 수 있는지를 연구하고 있어요. 그리고 프로그램을 직접 사용하고 부딪쳐보면서 작업의 효율성을 높이는 방법도 연구하고요. 또, 클라이언트의 의뢰를 받아 생성형 AI를 활용한 마케팅 이미지도 작업하고 있어요.
Q. 그 과정에서 어떤 AI 툴을 사용하나요?
이송준 파이어플라이, 스테이블 디퓨전, 미드저니를 사용하는데요. 미드저니는 작업 속도가 빠르고 자율성도 높아서 결과물을 빠르게 만들어야 할 때 사용해요. 정밀한 작업을 할 때는 세분화 작업에 특화되어 있는 스테이블 디퓨전을 사용합니다.
Q. 내부 세미나에서 AI의 생산성에 관한 발표가 인상적이었어요. AI로 작업하면 생산성이 높을 거라고 생각하지만 원하는 이미지를 얻을 때까지 프롬프트를 수정하는 반복 작업이 많아서 오히려 효율이 낮다고 하셨죠.
이우성 AI를 활용하면 빠르게 디자인할 수 있다고 생각하지만 사실 AI를 디자인의 전 과정에서 사용할 수 없어요. 플러스엑스 멤버들의 AI 사용법을 모니터링해보니까 대다수가 처음부터 끝까지 AI를 활용해서 작업하더라고요. 클라이언트 프로젝트를 처음 했을 때, 저희도 그렇게 작업하다가 너무 AI에 기댄다는 생각을 했거든요. 그래서 내부 세미나에서는 그동안의 경험과 쌓은 노하우를 바탕으로 AI를 디자인 작업에서 유용하게 활용하는 방법과 메시지를 전달하려고 했어요.
Q. AI로 작업할 때 생산성을 높이려면 어떻게 해야 할까요?
이송준 데이터 경량화와 자료 체계화가 제일 중요해요. AI 툴을 여러 개 사용하면 데이터가 꼬이는 경우가 생겨요. 글로 예를 들면, 같은 이야기가 두 개 이상 존재하는 거죠. 데이터가 중복되니까 AI 툴의 작업 속도가 느려질 수밖에 없고요. 그래서 중복된 내용을 덜어내고 핵심 내용만을 뽑아내서 데이터를 경량화시키면 효율을 높일 수 있어요. 자료 체계화는 내부 공유를 위해서 필요해요. 저희는 프롬프트를 작성하고 수정하는 과정을 누구나 필요할 때 꺼내서 쓸 수 있도록 프로젝트별로 그룹화하고 체계적으로 정리하고 있어요.
이우성 하나 더 추가하면 저희는 문해력이라고 표현하는데, AI 툴마다 인간의 말을 이해하는 방식이 다르거든요. 그래서 문해력에 관한 가이드라인도 만들고 있어요.
Q. 프롬프트를 수정할 때 처음부터 끝까지 다 바꾸는 것도 효율적이지 않죠.
이우성 원론적으로는 프롬프트 문장 전체를 다 수정해야 해요. 하지만 진행 속도가 너무 느려지기 때문에 최대한 적게 수정하거나, 조정하기 쉬운 스테이블 디퓨전을 사용할 때도 있어요. 작업 초반에 작업 단계를 잘 설계하고, 프롬프트를 잘 작성하면 수정이 어렵지 않아요. 그래서 저희는 작업 초반부를 매우 중요하게 여겨요.
Q. 효율적이고 생산적인 작업을 위한 프롬프트 작성법이 있을까요?
이우성 대중적인 프로그램인 미드저니와 파이어플라이 기준으로 말씀드리면 최대한 AI가 상상할 수 있는 여지를 많이 만들어야 해요. 많은 사용자가 매번 새롭게 프롬프트를 작성하는 것에 부담과 피로감을 느끼는데 AI의 가능성을 깊게 학습하고 싶다면, 프롬프트를 <이상한 나라의 앨리스>처럼 추상적으로 작성하는 걸 연습해보세요. AI의 가능성을 열어두면 원하는 이미지가 추출되거나, 때로는 상상했던 이미지보다 더 잘 나오기도 해요.
Q. 음… 가능성을 열어둔 프롬프트란 어떤 형태일까요?
이우성 해변가에 느긋하게 앉아 휴식을 취하는 모습을 구체적으로 설명하는 것보다 ‘하와이의 느긋한 오후’라고 작성하는 편이 더 나아요. 그동안 AI가 습득을 많이 하고 데이터도 쌓여서 AI 활용 양상도 그렇게 바뀌는 추세예요.
Q. 프롬프트를 작성할 때 어떤 걸 주의해야 할까요?
이우성 어떤 AI 툴을 사용하느냐에 따라 달라지는데, 저희 경험상 스테이블 디퓨전과 같이 레벨이 높은 툴은 신경 쓸 것이 굉장히 많아요. 하지만 마케팅에 활용할 이미지라면 미드저니만 사용해도 충분하다고 생각합니다. 대신 프롬프트가 길어지면 그중 어떤 내용이 반영되어 이미지를 생성했는지 파악할 수 없기 때문에 길게 작성하지 않는 것이 좋아요. 프롬프트 작성의 숙련도가 높다는 말은 곧 작성한 프롬프트를 보면 대략적으로 이미지 생성 과정이 파악된다는 걸 의미하거든요. 저희가 남들보다 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 생성하는 이유도 프롬프트의 숙련도가 높기 때문이에요.
Q. 클라이언트 프로젝트 과정이 궁금해요. 리서치부터 시작하나요?
이송준 먼저 클라이언트가 추구하는 이미지의 방향과 분위기를 명확하게 찾아서 설정하고, 그 결과를 바탕으로 비슷한 분위기의 이미지를 다양하게 작업해요. 클라이언트가 그 중에서 마음에 드는 이미지를 선택하면 소통하면서 서서히 의견을 좁히는 방식으로 결과물을 제작해요.
Q. 내부 세미나에서 최초 생산 과정에서 결과물의 80% 정도가 완성되기 때문에 아이데이션과 리서치 과정을 거쳐야 최초 결과물에서 거의 수정없이 할 수 있다고 말하셨는데, 이건 어떤 의미인가요?
이우성 AI를 통해 최초 이미지를 생성하는 건 굉장히 쉽고 그를 바탕으로 수정하는 과정도 수월한 편이에요. 하지만 이미지의 일부만 최초 이미지와 완전히 다른 분위기로 바꾸는 건 불가능해요. 만약 그걸 원한다면 공수가 정말 많이 들어가요. 그래서 작업을 시작하기 전, 클라이언트에게 미리 작업하기 어려운 경우의 수를 안내합니다. 일부분을 수정해야 하는 경우에는 수정한 부분을 따로 만들어서 합성한 후, AI로 리터칭해서 자연스럽게 만들고 있어요.
Q. 작업 초기부터 클라이언트와 작업 방향을 논의하고 결정짓는 거군요.
이송준 작업을 시작하기 전에 클라이언트에게 생성형 AI로 이미지를 만드는 과정을 설명해야 해요. 클라이언트는 AI의 속성을 잘 모르기 때문에 구현이 어려운 장면이 있을 경우, 왜 안 되는지 궁금해하거든요. 예를 들어 AI 작업에선 각도를 살짝 트는 것이 어려워요. 하지만 지금까지의 컴퓨터 툴(3D)은 쉽게 가능했기에 당연히 AI 툴에서도 손쉽게 변경할 수 있다고 생각해요. 그래서 작업 전, AI 작업의 특징과 불가능한 부분을 미리 설명하고 작업 가능 범위를 서로 이해하고 시작하려고 해요.
Q. 클라이언트의 예상과 다른 새로운 분위기의 시안을 제안하는 경우도 있나요?
이우성 플러스엑스에게 의뢰를 했다는 건 누구보다 AI 툴을 잘 다루고, 퀄리티 높은 이미지를 만들어낸다는 기대감과 내부에서도 몰랐던 새로운 걸 제시해 줄 거란 니즈가 있다는 뜻이예요. 그를 충족시켜주는 것도 저희의 미션이예요. 그래서 두 방향인 것 같아요. 엄청 새로운 이미지를 제안하거나, 엄청 효율적으로 작업하거나.
이송준 그래서 단계별로 시안을 보여줘요. 클라이언트의 대중적 이미지를 0으로, 실험적인 이미지를 100이라고 한다면, 0부터 100까지 단계별로 이미지를 생성해서 선택지를 다양하게 제시하려고 해요. 보통 제안한 이미지 중에서 1/5만 정해서 더 발전시키거나, 아예 처음부터 1~2장의 이미지를 선택하는 편이에요.
Q. 앞서 AI로 이미지를 수정하는 것이 자유롭지 않다고 말씀하셨는데 한계가 많은 편인가요?
이우성 수정은 기술적 한계를 제외하고는 어렵지 않아요. 다만, 절대적인 시간이 필요한데 프로젝트의 속도가 엄청 빨라서 항상 시간이 부족하다는 점이 힘들어요.
이송준 이미지를 세부적으로 수정할 때는 사람의 손길이 필요해요. 일반적으로는 글로 이루어진 '텍스트 프롬프트'를 사용해 이미지를 수정하지만, 이미지의 세부적인 부분을 수정할 때는 AI로 만든 이미지 위에 포토샵으로 간단히 그림을 그리거나, 누끼 딴 사진을 추가하는 방법을 사용해요. 이후 AI를 거치면 이미지가 자연스러워져요.
Q. 프롬프트를 수정해야 하는 부분과 이미지 리터칭 해야 할 부분을 판단하는 기준이 있나요?
이송준 디자이너마다 다른데, 저는 글로 표현할 수 있는 부분과 하기 어려운 부분으로 나눠요. 모든 것을 글로 설명할 수 있다고 해도 세부적인 부분, 특히 형태와 포즈 같은 요소는 생각보다 언어 세분화가 되어 있지 않더라고요. 그래서 글로 표현하기 힘든 부분은 이미지를 만들어서 합성하고 그 외 나머지는 프롬프트를 수정하는 방식으로 작업해요.
Q. 클라이언트 프로젝트는 기간이 얼마나 걸리나요?
이송준 프로젝트마다 다르지만 최대 빠르게 작업한 건 5일만에 이미지를 생성하고 수정까지 했어요. 클라이언트의 의견이 계속 달라지면 최대 2주까지 걸리는 것 같아요.
Q. 플러스엑스는 멤버들이 작성한 프롬프트와 그 결과 이미지를 공유하는 플랫폼을 만들었어요. 어떤 플랫폼인지 설명해주세요.
권민지 생성형 AI를 클라우드 기반으로 개발한 웹사이트예요. 클라우드 환경에서 PC와 모바일로 제공돼 어디서든 경험할 수 있어요. 주요 기능은 크게 두 가지인데요. 메인 기능은 생성형 AI를 활용하여 이미지를 생성하는 거예요. 스테이블 디퓨전의 기본 모델(SDXL 1.0)을 사용해서 프롬프트, 이미지 스타일, 사이즈를 설정해 이미지를 만들 수 있어요. 또, 참조 이미지와 프롬프트를 조합해 원하는 스타일의 이미지도 생성할 수 있어요. 또, 다른 멤버가 생성한 이미지에 '좋아요'를 표시하거나 북마크할 수 있고, 생성된 이미지를 공유할 수도 있어요. 최근에는 구성원들이 다양한 AI 모델을 경험하고 비교할 수 있도록 Flux 모델, recraft-v3 등 새로운 모델을 계속 테스트하면서 사내에서 최적 활용이 가능한 모델을 선별하고 있어요.
Q. 국내 디자인 회사에서 내부용 AI 플랫폼을 만드는 사례는 많이 없을 것 같아요.
권민지 AI 기대에 발 맞춰 DX팀에서 할 수 있는 일엔 무엇이 있을지를 고민했어요. 마침 플러스엑스 멤버들이 생성형 AI에 관한 관심과 경험에 대한 니즈가 있었어요. 하지만 개발자가 아닌 기획자, 디자이너들이 생성형 AI를 경험하기엔 관련 툴(webUI, comfyUI) 설치부터 높은 PC 사양까지 어려움이 있었어요. 그래서 멤버들이 AI를 쉽게 경험할 수 있도록 클라우드 기반 GenAI 서비스를 만들게 되었어요.
Q. 플랫폼을 개발하는데 얼마나 걸렸나요?
권민지 서비스를 기획하고 개발하는 데까지 한 달 정도 걸렸어요. 메인 기능의 프로토타입은 3일이 걸렸는데 이후 작업을 빠르게 진행하기 위해 애자일 방식으로 업무를 진행했어요. 디자인, 프론트, 백엔드가 동시에 작업하면서 완료한 시점마다 업데이트해서 추가 작업이 필요한 부분을 논의했어요.
Q. 이번 작업에서 어렵거나 까다로웠던 순간이 있었나요?
권민지 생성형 AI를 클라우드에 녹이는 과정이 어려웠어요. 클라우드 서비스로 만들기 위해 AWS의 Bedrock과 Sagemaker 서비스 중에 고민했죠. Bedrock은 API 형태로 사용할 수 있는 서비스로 러닝 커브*가 Sagemaker보다 낮고, 서버를 가동하여 사용하는 Sagemaker와 달리 Bedrock은 한 번의 요청 당 비용이 부과되기 때문에 비용 부담이 적었어요. 하지만 아직 한국에 지원되지 않는 신규 서비스라 미국 리전(데이터센터)을 통해 사용해야 해서 속도가 우려되었으나 테스트 끝에 문제없다고 판단되어 Bedrock을 채택했어요.
* 러닝 커브(Learning Curve) : 특정 기술이나 지식을 효율적으로 사용하기 위해 드는 학습 기간 및 비용
Q. 클라우드 기반이었을 때의 장점은 무엇인가요?
권민지 시간, 장소, 컴퓨터 사양에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 점이죠. 생성형 AI는 고사양의 컴퓨터가 필요하지만 클라우드 기반으로 개발된 GenAI는 언제 어디서든지 생성형 AI를 경험할 수 있고, 인터넷만 연결되었다면 모바일에서도 경험할 수 있어요. 추가로 플러스엑스만의 프롬프트 데이터베이스를 만들 수 있다는 장점도 있어요. 생성형 AI를 잘 활용하기 위해서는 잘 쓴 프롬프트가 필요한데 사실, 멤버 각자가 프롬프트를 스스로 공부하고 성장하기엔 한계가 있어요. 그래서 각자가 쓴 프롬프트와 이미지를 공유하면 빠르게 성장할 기회를 얻게 되죠. 또한, GenAI는 새로 합류할 맴버들에게 쌓인 데이터를 통해 플러스엑스가 앞으로 나아갈 방향과 생성형 AI 시대에 뒤처지지 않도록 끌어주는 역할도 해요.
이우성 클라우드 서비스를 이용하면 저희가 멤버들이 프롬프트를 작성하는 경향을 바로 파악할 수 있다는 장점도 있어요. 내부에서 AI를 어떻게 사용하고 그를 이끌어내야 할지를 고민하는 저희에게도 유용하다고 생각해요.
Q. 클라우드에 접속해서 자기가 작성한 프롬프트와 그 결과물을 올려도 되나요?
이송준 그 방법도 가능해요. AI 툴을 사용해서 생성한 이미지를 클라우드에 올린 후, 작성한 프롬프트를 플랫폼에 기재하면 돼요. 예를 들어 스테이블 디퓨전으로 생성한 이미지라면 타입을 설정한 다음, 이미지에 고유 번호를 지정하고 이미지 비율만 설정하면 플랫폼에 올라가요. 그리고 제작한 이미지들은 멤버들 누구나 볼 수 있게 저장되고요.
Q. 현재 AI를 활용한 디자인에 가장 가까운 디자이너라고 생각돼요. AI를 적극적으로 활용하는 입장에서 AI의 장, 단점과 앞으로의 가능성에 대해서 말씀해 주신다면요?
이송준 작업의 효율성은 물론 다수의 이미지를 빨리 생성할 수 있다는 게 가장 큰 장점이라고 생각해요. 다만, 틀린 것도 옳게 보이도록 이미지를 생성하니까 만약 디자이너가 이를 발견하지 못하면 클라이언트에게 납품한 이후 문제가 발생할 수 있어요. AI는 틀려도 무조건 이미지를 생성하기 때문에 이 결과물에 대한 판단은 디자이너가 직접 내려야 해요. 이런 장단점이 있지만 앞으로 AI가 지금보다 훨씬 더 다양한 표현을 세밀하게 구현해줄 거라고 상상하고 있어요.
이우성 어느 날, AI 사용을 끊은 적이 있었는데 엄청 불편하더라고요. 생각과 달리 제가 의존을 많이 하고 있었던 거죠. 사실 저는 학창시절에는 수학을 잘하지 않았어요. 하지만 AI를 사용하면서 필요한 정보와 수식을 쉽게 설명해 달라고 요청하고 동시에 배울 수 있어서 훨씬 더 배우기 좋은 환경이에요. 그리고 제 생각에는 '누가 AI를 더 영리하게 쓰는가'의 문제인 것 같아요.
Plus 人(in)nspiration 릴레이 인터뷰는
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