AI 이미지에 오류가 있는 이유 및 이를 개선하는 방법

AI 기반 텍스트-이미지 생성 모델은 디지털 아트와 콘텐츠 제작에 큰 변화를 가져왔습니다. 사용자 배경과 관계없이 모든 사용자가 고전적인 디자인이나 사진 도구를 사용하는 전문가가 걸리는 시간의 극히 일부만 투자해 단 몇 마디의 단어만으로 고품질의 맞춤형 비주얼을 제작할 수 있게 되었습니다. 

강력한 기술 발전으로 AI 지원 창작은 다양한 산업 분야의 워크플로에 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. 하지만 AI를 활용하여 상업적으로 활용 가능한 작품을 만드는 것은 마법의 버튼을 누르는 것과는 다릅니다. AI의 'voilà' 효과만으로는 항상 만족스러운 결과를 얻을 수 없기 때문입니다. 특히 전문적인 예술적 감각과 디자인 기준을 충족하기 위해 AI에 의존하는 사람들에게는 더욱 그렇습니다. 

실제로 AI가 이해하는 언어인 프롬프트 라이팅(prompt writing)을 숙달하는 것이 창작자의 창의적 비전에 부합하는 결과물을 얻는 가장 중요한 조건이지만, AI가 생성한 이미지는 초보자뿐만 아니라 숙련된 창작자에게도 영향을 미치는 몇 가지 공통적인 문제점을 안고 있을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 사용자와 개발자 모두 추가적인 지식과 기술이 필요한 경우가 많습니다.

아래에서는 AI 이미지 생성에서 가장 빈번하게 발생하는 과제를 간략하게 설명하고 이를 해결하기 위한 실용적인 솔루션을 공유하겠습니다.  

신속한 엔지니어링 복잡성 

핵심 매력 AI 이미지 생성 단어만으로 아이디어를 거의 순식간에 시각적으로 변환하는 것입니다. 그러나 복잡성은 신속한 엔지니어링 의미 있는 이미지를 생성하는 데 있어 가장 큰 장벽 중 하나입니다. 단어의 미세한 차이만으로도 결과물이 크게 달라질 수 있습니다. 프롬프트 구조 또한 모델마다 다를 수 있으므로, 한 모델에서 효과적인 방법이 다른 모델에서는 좋지 않은 결과를 가져올 수 있습니다. 프롬프트 언어의 표준화 부족으로 인해 사용자는 시행착오를 겪게 되는 경우가 많습니다. 

프롬프트 라이브러리와 데이터베이스는 사용자가 필요에 따라 참조하거나 수정할 수 있는 사전 테스트된 프롬프트를 제공하여 추측 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다. 시각적 프롬프트 빌더를 사용하면 사용자가 체계적인 방식으로 키워드를 입력하고, 속성을 선택하고, 슬라이더를 조정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있어 효과적인 프롬프트를 더욱 직관적으로 만들 수 있습니다. 커뮤니티에서 공유한 성공적인 프롬프트를 통해 배우는 것 또한 중요합니다. 이러한 실제 사례는 효과적인 프롬프트의 효과를 보여주기 때문입니다.  

일관성을 향상시키기 위해 표준화된 프롬프트 구문 가이드는 다양한 모델에서 키워드 입력을 구성하는 모범 사례를 제시합니다. 프롬프트 템플릿을 사용하면 예측 가능한 결과를 얻을 수 있어 사용자가 일관된 스타일의 여러 이미지를 생성할 수 있습니다. FLUX와 같은 새로운 모델은 프롬프트 복잡성에 덜 민감하게 설계되어 사용자가 더 간단한 지침으로 일관되고 복잡한 장면을 생성할 수 있으므로 전반적으로 사용자 친화적입니다.  

해부학적 부정확성 

신경망이 데이터세트로부터 학습하는 방식 때문에 확산 모델은 실제로 해부학적 구조를 이해하지 못합니다. 구조화된 생물학적 프레임워크가 아닌 패턴 인식을 기반으로 이미지를 생성합니다. 예를 들어, AI는 손을 서로 다른 관절을 가진 다섯 개의 손가락으로 구성된 것으로 보지 않습니다. 대신, 훈련 이미지에서 보이는 통계적 평균을 혼합합니다. 결과적으로, 예상되는 자세나 각도에서 벗어나면 왜곡이 발생할 수 있습니다. 최신 모델이 크게 개선되었지만, 손가락이 더 많거나, 얼굴과 몸의 비율이 부자연스럽거나, 팔다리 연결 및 관절 위치가 비현실적이거나, 눈의 정렬이 비대칭적이거나 어긋나는 등의 이상 현상은 여전히 ​​흔합니다. 

모델 미세 조정 LoRas(Low-Rank Adaptation 기술) 해부학적 데이터 세트에 집중하면 인체 구조에 대한 더욱 포괄적인 이해를 개발하는 데 도움이 됩니다. 특히 자세 추정이나 에지 검출(예: 캐니 필터)을 활용하는 ControlNet은 AI가 해부학적 지침을 준수할 수 있도록 합니다. 

사실적인 신체 디테일을 구체적으로 참조하는 프롬프트는 생성된 인물의 해부학적 정확도를 향상시킬 수도 있습니다. 해부학적 정보를 반영한 ​​수정 도구를 사용한 후처리를 통해 사용자는 전체 이미지를 다시 생성하지 않고도 결함이 있는 부분을 수정할 수 있습니다. 

여러 세대에 걸친 정체성 불일치 

AI는 각 세대를 독립적인 프로세스로 처리하기 때문에 여러 이미지에서 일관된 캐릭터 외형을 유지하는 것은 여전히 ​​어려운 과제이며, 특히 캐릭터의 연속성이 중요한 스토리텔링이나 시리즈 기반 아트워크에서는 더욱 그렇습니다. 동일한 프롬프트를 사용하더라도 렌더링 사이에 얼굴 생김새, 의상 또는 스타일의 미묘한 변화가 나타날 수 있습니다. 품질과 시각적 특성이 예측할 수 없이 변동하는 일괄 생성에서는 이 문제가 더욱 심각해질 수 있습니다.  

특정 인물이나 사물의 이미지 집합을 기반으로 LoRA를 학습하고 참조 이미지를 입력으로 사용하면 신원 조절, 일관성 및 균일성을 향상시킬 수 있습니다. PuLID, IPAdapter, InstantID, EcomID와 같은 임베딩 기술과 어댑터는 세대를 거쳐 캐릭터 특성을 보존하는 데 도움이 됩니다. 얼굴 정확도가 중요한 경우, 얼굴 스왑 모델이나 후처리를 통해 더욱 맞춤화된 미세 조정을 제공하여 주요 특징이 세대를 거쳐 동일하게 유지되도록 합니다. 

배경 불일치 

AI가 생성한 배경은 비현실적이고 구조적, 맥락적으로 일관성이 없는 디자인을 사용하기 쉬워 이미지가 덜 사실적으로 보입니다. 예를 들어, 원근감이 어색하거나 조명과 그림자가 피사체와 일치하지 않을 수 있습니다. 이는 확산 모델이 배경을 장면의 필수적인 부분이 아닌 부차적인 요소로 인식하기 때문에 발생하며, 이로 인해 깊이 인식, 객체 상관관계, 환경적 맥락에 문제가 발생합니다.  

깊이 매핑 모델이 공간 관계를 더욱 정확하게 해석하여 전경과 배경 간의 더욱 사실적인 통합을 구현할 수 있도록 지원합니다. 원근 가이드는 기하학적 정렬을 강화하여 건축 구조와 소실점의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 집중적인 재조명 LoRa는 배경과 함께 조명과 그림자를 생성하는 방법을 학습하여 장면 전체에서 반사가 자연스럽게 표현되도록 합니다. 

특정 설정(도시 풍경, 자연 경관, 실내 공간 등)을 특징으로 하는 데이터세트에 대한 모델을 미세 조정하면 전반적인 배경 사실감을 향상시킬 수 있습니다. 참조 배경 이미지는 생성을 실제 구도에 고정하는 데에도 도움이 됩니다.

텍스트 렌더링 문제 

구조화된 언어가 아닌 시각적 데이터를 주로 학습하는 AI는 이미지 내에서 읽기 쉬운 단어와 구문을 생성하는 데 어려움을 겪습니다. 텍스트는 불완전하거나, 횡설수설하거나, 뒤죽박죽이거나, 무의미하게 보일 수 있으며, 글꼴이 불규칙하거나 배치가 잘못될 수 있습니다. 읽을 수 있는 경우에도 스타일이 어긋나거나 배경에 어색하게 섞여 보일 수 있습니다. 

인간과 달리 대부분의 AI 모델은 텍스트를 주변 요소와 구분하여 인식하지 못하기 때문에 별도의 개체로 처리하지 않습니다. 대신, 문자 시퀀스를 의미 있는 의미 기호가 아닌 추상적인 모양을 특징으로 하는 또 다른 시각적 패턴으로 취급합니다. 

텍스트 렌더링 품질을 개선하기 위해 연구진은 AI가 글자 구성, 정렬, 간격을 더 잘 이해할 수 있도록 적절하게 레이블이 지정된 타이포그래피 예시가 포함된 특수 텍스트 데이터세트를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 텍스트 인식 마스킹은 이미지 생성 과정에서 텍스트에 빈 공간을 할당하여 후처리 과정에서 더욱 깔끔한 통합을 가능하게 하는 또 다른 효과적인 기법입니다. 

출력에 대한 제어 부족 

결과물이 시각적으로 인상적일 수 있지만, AI 이미지 생성의 중요한 한계는 최종 결과물에 대한 정밀한 제어 부족에서 비롯됩니다. 사용자는 모델을 특정 스타일로 조정하거나, 사실감을 유지하거나, 세부적인 부분을 조정하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 다른 일반적인 오류로는 장면의 예상치 못한 요소, 분위기를 해치는 색상, 그리고 레이아웃 불일치 등이 있습니다. 의도적으로 조정하는 인간 아티스트와 달리, AI는 확률적으로 작동하여 때로는 예상치 못한 결과나 원치 않는 결과를 초래하기도 합니다. 

ControlNets 및 LoRas와 같은 제어 메커니즘을 사용하면 포즈, 깊이 또는 가장자리 안내를 통해 구조를 조정할 수 있습니다. 더욱 정밀한 미적 조정을 위해 특정 스타일로 학습된 맞춤형 모델을 사용하면 예술적 방향의 일관성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이미지 간 생성을 통해 특정 이미지를 참조하면 출력의 관련성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

마스킹 및 인페인팅 도구를 사용하면 이미지의 나머지 부분에 영향을 주지 않고 특정 부분만 편집할 수 있습니다. 업스케일러 및 인핸서와 같은 후처리 도구는 해상도와 선명도를 향상시켜 AI 결과물의 최종적인 품질을 높일 수 있습니다. 

전반적으로 AI는 아직 더욱 정교하고 섬세한 프롬프트 해석을 개발하지 못했으며, 이는 제어력을 유지하는 데 있어 핵심 과제 중 하나로 남아 있습니다. 많은 모델이 지시를 과도하게 해석하여 의도하지 않은 곳에서 심오하거나 다층적인 의미를 추출하려고 시도하는 경향이 있습니다. 이는 지능적으로 들리지만, 상세한 프롬프트조차도 예측할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 학습한 연관성을 기반으로 예상치 못한 요소를 강조하거나 만들어낼 수 있습니다. 이는 프롬프트 작성의 복잡성을 증가시켜 사용자가 모델의 "사고"(항상 직관적인 것은 아님) 방식에 적응하고, 원하는 결과를 얻기 위해 표현을 실험하는 데 더 많은 시간을 할애해야 합니다. 

최종 생각 

AI가 시각 데이터를 어떻게 해석하는지 이해하고, 부족한 부분을 파악하면 신속한 글쓰기, 효과적인 문제 해결 전략 활용, 그리고 발생하는 생성 오류를 해결하는 적절한 도구 선택 등 더욱 현명한 선택을 할 수 있습니다. 궁극적으로, 사용자는 AI를 창의적인 파트너로 활용할 수 있게 되며, 운에 의존하거나 기술적 한계를 제작자의 비전을 정확하게 반영하는 유용한 콘텐츠 제작의 걸림돌로 여기는 대신 AI와 협력할 수 있습니다.