AI 도구를 활용하면서 가장 중요한 요소 중 하나는 프롬프트입니다. 아무리 뛰어난 도구라도, 질문과 요청 방식을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과물이 크게 달라지기 때문입니다. 특히, AI 기술이 글쓰기에서 이미지와 영상 제작까지 확대되면서 프롬프트 작성은 점점 더 복잡해지고, 이를 제대로 이해하고 익히는 것이 필수적인 과정이 되었습니다.
챗GPT와 같은 텍스트 기반 도구는 상대적으로 쉽게 접근할 수 있습니다. 그러나 이미지 생성으로 넘어가면 원하는 결과를 얻는 일이 생각보다 어렵다는 것을 경험하게 됩니다. 이는 텍스트 프롬프트와 이미지 프롬프트가 작동 방식과 요구 사항에서 본질적으로 다르기 때문입니다. 저 역시 작업 범위를 이미지와 영상 제작까지 확장하면서, 각 매체에 적합한 프롬프트 작성법을 익히는 데 수많은 시행착오를 겪었습니다.
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텍스트 프롬프트: 간결함과 명확함이 핵심
텍스트 프롬프트는 AI와의 대화에서 시작됩니다. 챗GPT와 같은 텍스트 기반 AI 도구를 사용할 때는, 질문이나 요청을 명확하고 간결하게 작성하는 것이 가장 중요합니다. 예를 들어, “소기업을 위한 AI 활용 사례를 블로그 글로 작성해 주세요”라는 요청과 “소기업이 콘텐츠 제작에 AI를 활용하는 방법을 5가지 사례로 설명해 주세요”는 결과물의 방향성에서 큰 차이를 보입니다.
도전 과제:
- 빠른 수정과 보완 가능: 텍스트 작업은 생성된 결과를 직접 수정하거나 보완하기 쉽기 때문에 작업 속도가 빠릅니다. 결과물이 기대에 미치지 못하더라도, 간단히 내용을 조정하거나 추가 지시를 통해 원하는 방향으로 수정할 수 있습니다.
- 목적에 따른 유연한 조정: 텍스트 프롬프트는 하나의 질문을 다양한 방식으로 변형하거나 수정하여 결과를 점진적으로 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 주제를 다룰 때도 “간략히 요약해 주세요”, “더 심층적으로 분석해 주세요”, “창의적으로 스토리를 만들어 주세요”와 같은 다양한 요청을 조합해 작업의 방향성과 결과물을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 한 작업에서도 여러 결과를 실험하고 가장 적합한 결과를 선택하는 유연성을 제공합니다.
- 캔버스 에디터를 통한 협업과 창작 지원: 챗GPT의 캔버스 에디터를 활용하면, 문서 편집과 생성 작업을 한 공간에서 관리할 수 있습니다. 캔버스를 통해 기존 텍스트를 시각적으로 구성하거나 문단별로 작업을 정리할 수 있어 협업이 필요하거나 대규모 문서를 작성할 때 효율적입니다. 특히, 텍스트의 구조를 쉽게 재조정하고 즉각적인 피드백을 받을 수 있어 창작 과정이 한층 더 체계적이고 간편해집니다.
하지만 텍스트 프롬프트는 디테일이 부족하거나 모호한 경우, 결과물이 엉뚱하게 나올 가능성도 있습니다. 따라서 구체적인 요구 사항과 결과물 형식을 명확히 지시하는 습관을 들이는 것이 중요합니다.
텍스트 프롬프트는 주로 언어 모델을 위해 사용되며, 다음과 같은 특징이 있습니다:
- 구조: 일반적으로 자연어 형태로 작성되며, 질문이나 지시사항 형태를 취합니다
- 구체성: 원하는 결과를 얻기 위해 구체적인 지시사항이나 맥락을 제공해야 합니다
- 길이: 짧은 문장부터 긴 단락까지 다양한 길이로 작성할 수 있습니다.
- 예시: “2024년 한국의 IT 트렌드에 대해 500자로 요약해주세요.”
이미지 프롬프트: 디테일이 좌우하는 결과물
텍스트 프롬프트에서 이미지 프롬프트로 전환하면, 작업 방식이 크게 달라집니다. 이미지 프롬프트는 원하는 결과를 얻기 위해 훨씬 더 구체적이고 서술적인 지시가 필요합니다. 예를 들어, 단순히 “숲속의 오두막”이라고 입력하는 것보다 “가을 숲속, 단풍이 물든 나무 사이에 위치한 작은 오두막, 석양빛이 내리쬐는 따뜻한 분위기”처럼 디테일하게 묘사해야 원하는 이미지를 얻을 가능성이 높아집니다.
미드저니(MidJourney)를 사용하면서 가장 많이 느낀 점은, 작은 단어 하나로 결과물이 완전히 달라진다는 것입니다. 텍스트 프롬프트는 다르게 나와도 수정하면 되지만, 이미지는 직접 수정하기가 쉽지 않기 때문에 처음부터 원하는 결과에 근접한 프롬프트를 작성하는 것이 중요합니다.
도전 과제:
- 디테일한 묘사와 시간 소모: 원하는 스타일, 색상, 질감, 구도 등을 정확히 묘사하려면 세밀한 표현이 필요하며, 이를 설계하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 특히 추상적이거나 복잡한 이미지를 생성할 경우, 요구 사항을 명확히 전달하는 데 어려움이 있습니다.
- 반복적인 수정 작업: 생성된 결과물이 기대에 미치지 못할 경우, 프롬프트를 수정하고 다시 실행해야 합니다. 이는 원하는 결과를 얻기 위해 여러 차례 반복 작업이 필요하며, 때로는 실험적인 접근이 요구됩니다. 다만, 미드저니에서 이미지 에디터 기능을 활용하면 생성된 이미지를 직접 수정하거나 보완할 수 있어 반복 작업을 줄이고 작업의 효율성을 높일 수 있습니다.
하지만 최근 미드저니나 다른 이미지 생성 도구들은 프롬프트 입력 외에도 편집 기능(에디터)을 추가하면서 사용자 경험을 개선하고 있습니다. 이를 통해 처음 결과물이 만족스럽지 않더라도 부분적으로 수정할 수 있는 가능성이 열렸습니다.
이미지 생성 AI를 위한 프롬프트는 다음과 같은 특징을 가집니다:
- 구조: 주로 키워드나 짧은 문구의 나열로 구성됩니다
- 세부 묘사: 원하는 이미지의 스타일, 구도, 색상 등을 자세히 설명해야 합니다
- 기술적 용어: 예술 스타일, 카메라 앵글, 조명 등의 기술적 용어를 포함할 수 있습니다.
- 예시: “밝은 햇살이 비치는 서울의 도심 거리, 현대적인 건물들, 활기찬 사람들, 광각 렌즈, 생동감 있는 색감”
영상 프롬프트: 시간과 움직임을 설계하다
영상 프롬프트는 텍스트와 이미지 프롬프트의 연장선상에 있지만, 훨씬 더 복잡한 작업을 요구합니다. 영상은 시간의 흐름에 따라 장면이 변하고, 움직임과 사운드가 결합된 결과물이기 때문에, 각 요소를 세부적으로 설계해야 합니다.
예를 들어, “한 사람이 카페에서 커피를 마시는 장면”이라는 요청만으로는 충분하지 않습니다. “따뜻한 분위기의 카페, 창가에서 커피를 마시는 중년 남성. 부드러운 배경음악과 함께 카메라는 인물을 클로즈업하며 천천히 이동한다”처럼 장면, 움직임, 배경음악까지 구체적으로 지시해야 합니다.
도전 과제:
- 장면별 프롬프트 작성: 영상 제작은 각 장면마다 개별 프롬프트를 작성해야 하며, 시간 축(Time Axis)과 장면 전환(Scene Transition)을 세밀히 설계해야 합니다. 이는 작업량을 증가시키고, 각 장면 간의 연결성과 흐름을 고려하는 데 추가적인 노력이 필요합니다.
- 반복적인 수정 작업: 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 지속적으로 조정하고 결과물을 반복적으로 확인해야 합니다. 이 과정은 시행착오를 동반하며, 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
- 다양한 접근 방식: 텍스트 to 비디오, 이미지 to 비디오, 비디오 to 비디오와 같은 다양한 방식이 활용 가능하지만, 각 방식마다 요구사항과 작업 방식이 다르기 때문에 이를 효과적으로 활용하려면 추가적인 학습과 경험이 필요합니다.
저는 영상 프롬프트를 작성할 때 시간 축(Time Axis)과 장면 전환(Scene Transition)을 고려하는 과정에서 여전히 어려움을 느끼고 있습니다. 이를 보완하기 위해 이미지를 활용한 비디오 제작 방식을 적용하고 있습니다. 예를 들어, 미드저니로 여러 장의 이미지를 생성한 뒤, 런웨이 젠3의 이미지 키프레임 기능을 활용해 각 장면의 전후 과정과 중간 단계를 시각적으로 연결하면서 작업의 완성도를 높이고 있습니다. 단순히 장면을 나열하는 것이 아니라, 장면 간의 흐름과 연결성을 설계해야 비디오 결과물이 자연스럽게 완성됩니다.
영상 생성 AI를 위한 프롬프트는 다음과 같은 특징을 갖습니다:
- 구조: 카메라 움직임, 장면 설정, 추가 세부 사항 순으로 구성됩니다
- 동적 요소: 카메라 움직임, 장면 전환, 시간의 흐름 등 동적 요소를 포함해야 합니다
- 시퀀스 묘사: 영상의 시작부터 끝까지의 변화를 순차적으로 설명해야 합니다
- 기술적 용어: 카메라 기법(팬, 틸트, 돌리 샷 등)과 영화 용어를 사용합니다
- 예시: “광각 샷으로 시작, 바쁜 서울 도심의 교차로. 카메라가 천천히 줌인하며 스마트폰을 보며 걷는 젊은 직장인에 초점. 갑자기 화면이 페이드 아웃되며 그의 스마트폰 화면으로 전환”
텍스트, 이미지, 비디오 프롬프트의 차이점 요약
