이미지 작업에서도 핵심은 생성이 아니라, 출력 이후의 수정 설계입니다.
AI 이미지 작업은 글쓰기와 동일한 원리로 접근합니다. AI가 처음 만들어주는 이미지는 완성본이 아니라, 수정과 판단을 전제로 한 초안입니다. 따라서 결과물의 완성도는 무엇을 생성했는지가 아니라, 출력된 이미지를 기준으로 어떻게 수정 과정을 설계했는지에 따라 결정됩니다.
이미지는 글보다 변형 위험이 큽니다. 여러 시각 요소가 동시에 연결되어 있기 때문에, 수정 범위나 방식이 조금만 흔들려도 전체 구성이 달라집니다. 그래서 이미지 수정 프롬프트에서는 “잘 바꿔달라”는 요청보다, 어디를 어떻게 고칠 것인지를 명확히 지정하는 설계가 필요합니다.
첫째, 무엇을 수정할지 ‘영역’을 먼저 명확히 선택합니다
수정 대상을 공간 기준으로 한정하는 것이 이미지 수정의 출발점입니다.
이미지 수정에서 가장 먼저 해야 할 일은, 수정할 위치를 정확히 지정하는 것입니다. “이미지 전체를 수정해줘”라는 요청은 AI가 이미지를 다시 구성하려는 신호로 해석하게 만들고, 의도하지 않은 변형을 발생시킵니다. 반대로 수정할 영역을 명확히 지정하면, AI는 해당 부분에만 집중하고 나머지 요소는 유지합니다.
실무에서는 다음과 같이 지시합니다.
– 좌측 상단 타이틀 영역
– 우측 하단 로고 영역
– 인물 얼굴 부분
– 배경 간판 텍스트 영역
– 제품 라벨 영역
이처럼 위치를 공간 기준으로 지정하면, 이미지의 전체 구조는 유지된 상태에서 필요한 부분만 수정됩니다. 이미지 수정 프롬프트에서 ‘영역 지정’은 선택이 아니라 기본 조건에 해당합니다.
둘째, 유지할 요소와 변경할 요소를 분리합니다
수정의 정확도를 높이기 위해, 변경 범위를 먼저 고정합니다.
이미지 수정에서 가장 흔한 실패는 바꾸고 싶은 요소와 유지해야 할 요소가 함께 전달되는 경우입니다. 이 상태에서는 AI가 무엇을 기준으로 판단해야 하는지 알기 어렵습니다. 그래서 프롬프트에서는 항상 유지 요소와 변경 요소를 분리해 명확히 제시합니다.
예를 들어 다음과 같이 작성합니다.
– 레이아웃과 오브젝트 위치는 그대로 유지하고, 텍스트만 한글로 교체
– 배경과 조명은 유지하고, 캐릭터 복장만 여름 옷으로 변경
– 인물 포즈와 표정은 유지하고, 소품만 노트북으로 교체
유지 요소를 명시하는 목적은 설명을 늘리기 위함이 아닙니다. 수정의 기준선을 고정해 불필요한 재구성을 막기 위함입니다. 무엇을 바꾸지 말아야 하는지를 분명히 할수록, 수정 결과의 일관성과 안정성은 높아집니다.
셋째, 한 번에 여러 개를 고치지 않습니다
수정은 효율보다 안정성을 우선합니다.
이미지 수정에서 반드시 지켜야 할 원칙은 한 번에 하나의 수정만 진행하는 것입니다. 이미지는 동시 수정이 많아질수록 효율이 높아지는 것이 아니라, 결과의 불안정성이 커집니다.
그래서 수정 작업은 다음 기준으로 진행합니다.
– 한 번에 하나의 수정 목표만 설정
– 변경 폭은 최소화
– 이전 출력 결과를 기준으로 다음 수정 진행
예를 들어 텍스트 교체, 색상 변경, 오브젝트 교체가 모두 필요하다면 이를 한 번에 요청하지 않습니다. 먼저 텍스트만 수정한 결과를 확인하고, 그 다음 색상 조정, 이후 오브젝트 교체 순으로 단계적으로 진행합니다.
이 과정을 거치면 이미지의 구조와 스타일은 유지된 상태에서 필요한 부분만 정밀하게 다듬을 수 있습니다. 결과적으로 다시 생성하지 않고도, 출력 기반 수정만으로 완성도 있는 이미지를 완성하는 흐름이 만들어집니다.
