
빛의 정원
빛나는 가닥과 관람 동선이 반영됐다. 실제 재료와 시공 방식은 정해지지 않았다.
흰 미술관 전시장 바닥에서 가느다란 광섬유 수천 가닥이 풀처럼 자란다, 끝부분만 은은하게 푸른빛으로 빛난다, 관객이 걸어갈 수 있는 구불구불한 길, 낮은 눈높이에서 본 전경, 생태와 기술의 관계를 다루는 설치미술 구상 --ar 16:9
Gemini와 주제를 정했던 대화 또는 그 내용을 정리한 기획안을 연다.
내가 다루려는 질문 / 이 주제가 나에게 중요한 이유 / 관객에게 남기고 싶은 감각을 골라 적는다.
그 세 문장을 이미지에 보일 대상·장소·재료로 옮긴다.
먼저 내가 한 줄을 쓰고, Gemini로 구체화한 뒤 미드저니에서 시험한다.
교시 사이 10분 휴식 · 남은 10분은 접속과 질문에 사용한다.
AI는 처음부터 정교한 얼굴을 만들지 못했다. 아래는 Stanford AI Index 보고서가 정리한 초기 발전의 대표 예시다.
흐릿한 얼굴 형태에서 피부·치아·머리카락·배경까지 정교해졌다.
그러나 세부 묘사가 늘어날수록 작은 어긋남이 더 낯설게 보일 수 있다.
사람을 거의 닮았지만 일부가 어긋나면, 친근함이 낯섦과 불편함으로 바뀔 수 있다.
모리 마사히로가 1970년에 제안한 언캐니 밸리 가설이다.

닮은 정도가 높아져도 호감이 계속 오르지는 않는다. ‘거의 사람 같은데 어딘가 다름’에서 반응이 떨어질 수 있다.
피부는 실사 같은데 눈·치아가 어색하거나, 얼굴과 움직임의 자연스러움이 다르면 낯설게 느낄 수 있다.
친근함을 원하면 표현의 일관성을 살핀다. 낯섦을 다루는 작품이라면 그 어긋남을 의도적으로 선택할 수 있다.
이 곡선은 설명을 위한 가설이다. 앞의 연도별 얼굴 이미지가 골짜기를 통과했음을 측정한 그래프는 아니다.
이미지 생성 AI · 연구 흐름
원자료 PDF 열기만드는 방식, 글과 연결하는 방식, 형태를 제어하는 방식을 나누어 살펴봅니다.
세 갈래는 서로 만나 발전합니다. 한 모델이 다음 모델로 단순히 교체된다는 뜻은 아닙니다.
원리 보충 · VAE · 2013 공개 / ICLR 2014
원자료 PDF 열기픽셀 하나하나 대신, 이미지의 특징을 담은 작은 잠재 공간을 학습합니다.

인코더로 요약하고, 디코더로 다시 펼칩니다.
인코더는 특징을 잠재 공간의 분포로 옮깁니다. 디코더는 그곳에서 뽑은 값을 이미지로 펼칩니다.
각 칸은 다른 잠재 좌표에서 만든 결과입니다. 얼굴의 표정과 숫자의 형태가 조금씩 이어져 달라집니다.
“이미지 ↔ 잠재 공간”의 발상은 뒤에서 보는 LDM의 압축·복원 단계와 연결됩니다.
구글 교육 자료는 ‘지폐 만들기’로 두 신경망의 경쟁을 설명한다. 아래 두 장면에서 왼쪽의 생성 지폐가 어떻게 변하는지 보자.
생성기는 무작위 입력에서 가짜 이미지를 만들고, 판별기는 실제 자료와 비교해 진짜/가짜를 가린다.
판별 결과가 생성기에 학습 신호로 돌아간다. ‘경쟁하며 개선’이 GAN의 핵심이다.
Hugging Face의 실습 그림이다. 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 고양이 사진에 노이즈가 많이 섞여 원래 모습이 사라진다.

학습할 때 모델은 노이즈가 섞인 이미지에서 어떤 노이즈를 제거할지 예측하고, 실제 섞은 노이즈와 비교해 오류를 줄인다.
생성할 때는 무작위 노이즈에서 시작해 이 과정을 여러 번 반복하며 새 이미지를 만든다. 원본 사진 한 장을 되돌리는 작업은 아니다.
원리 보충 · CLIP · ICML 2021
원자료 PDF 열기인터넷에서 모은 이미지·설명글 4억 쌍을 이용해, 어떤 글이 어떤 이미지와 맞는지 학습했습니다.

Text Encoder는 글을, Image Encoder는 이미지를 특징 값으로 바꿉니다.
가운데 표의 대각선은 맞는 이미지·글 쌍입니다. 맞는 짝은 가깝게, 틀린 짝은 멀게 학습합니다.
우리가 쓴 말과 시각적 특징을 연결하는 연구입니다. 대상·재질·공간을 구체적으로 적는 이유와 연결됩니다.
CLIP은 이미지를 직접 만드는 모델이 아니라, 글과 이미지의 관계를 학습하는 모델입니다.
원리 보충 · LDM · 2021 공개 / CVPR 2022
원자료 PDF 열기압축·노이즈 제거·복원을 묶어, 픽셀 공간에서 직접 계산하는 부담을 줄였습니다.

인코더가 이미지를 잠재 표현으로 옮깁니다. 모델은 이 압축된 공간에서 계산합니다.
텍스트 등의 조건을 참고하며 잠재 공간의 노이즈를 단계적으로 줄입니다.
디코더가 계산한 잠재 표현을 우리가 보는 이미지로 펼칩니다. Stable Diffusion의 바탕이 된 구조입니다.
압축 공간에서 계산하되, 최종 결과는 이미지로 다시 펼쳐서 보여줍니다.

왼쪽 위 Latent Seed는 무작위 출발점, 오른쪽 위 User Prompt는 우리가 쓴 문장이다.
중앙의 모델이 텍스트 조건을 참고하며 노이즈를 여러 단계에 걸쳐 줄인다.
아래쪽 디코더가 계산한 결과를 우리가 보는 이미지로 바꾼다.
같은 문장을 써도 출발점과 설정이 다르면 결과가 달라질 수 있다. 그래서 생성 → 비교 → 수정을 반복한다.
원리 보충 · ControlNet · ICCV 2023
원자료 PDF 열기문장만으로 자세·배치·윤곽을 지정하기 어렵다면, 그림의 구조를 별도 조건으로 전달할 수 있습니다.

그림 오른쪽의 locked 블록은 기존 모델의 가중치를 고정한 부분입니다.
trainable copy는 윤곽선·자세·깊이 같은 조건을 반영하도록 학습하는 복사본입니다.
글은 장면의 내용과 분위기를 설명하고, 스케치·구도 자료는 형태와 배치를 더 분명하게 전달합니다.
오늘도 장면을 글로만 설명하기 어려우면, 스케치나 참조 이미지를 함께 준비합니다.
미드저니(Midjourney)는 글과 참조 이미지를 바탕으로 새 이미지를 생성하는 AI 서비스다.
이미지를 만들고, 스타일을 조절하고, 선택한 결과를 변형·편집할 수 있다.
대상·공간·빛·재료를 문장으로 설명하면, 그 조건을 바탕으로 시각적인 결과를 만든다.
비율과 스타일을 바꾸고, 참조 이미지로 구도·색·질감의 방향을 줄 수 있다.
후보를 비교하고 변형·편집한다. 작품의 주제와 맞는지 판단하고 선택하는 일은 내가 한다.
수업에서의 활용: Gemini로 정리한 주제 → 장면을 글로 작성 → Midjourney로 이미지 실험
midjourney.com → Sign Up 또는 Log In → Google 또는 Discord로 로그인한다. 기존 작업이 있으면 그 작업을 만든 계정을 사용한다.
생성에는 구독이 필요하다. 계정과 요금제, 월간/연간, 최종 금액과 다음 갱신일을 확인한다.
로그인 후 왼쪽 Create를 연다. 상단 Imagine 입력창이 보이면 첫 생성 준비가 끝난다.
Basic 월간은 월 10달러, Standard 월간은 월 30달러다. 세금·환율에 따라 실제 결제 금액은 달라진다.
Basic은 Fast 시간 3.3시간, Standard는 Fast 15시간과 Relax 생성을 제공한다. Fast 시간은 생성 작업에 쓰는 연산 시간이다.
구독은 자동 갱신된다. Manage Subscription에서 남은 시간과 다음 결제일을 확인한다. 이미 구독 중이면 중복 결제하지 않는다.

대상·공간·빛·재료처럼 화면에 보일 내용을 한글로 쓴다. 웹에서는 /imagine을 붙일 필요가 없다.
이미지 아이콘에서 자료를 넣는다. 첫 생성에서는 비워 두고, 이미지 참조는 3교시에 배운다.
설정 아이콘은 생성 방식, P/프로필은 취향 반영에 관계한다. 비교 실험을 할 때 적용 상태를 동일하게 유지한다.
지난주는 역할·자료·질문을 글로 전달했다. 이번에는 화면에 보일 대상·빛·구도를 적는다. “슬픔”도 분위기에 영향을 주지만, “비 오는 창가의 식은 찻잔”처럼 시각적인 단서를 함께 주면 원하는 장면을 비교하기 쉽다.
원하는 것을 명확하게 묘사한다. 무조건 짧게 줄이기보다 중요한 조건을 남기고, 반복되는 수식어와 충돌하는 지시를 덜어 낸다.
| 요소 | 내용 | 예시 |
|---|---|---|
| ① 대상 | 누가·무엇이, 무엇을 하는가 | 물에 잠긴 낡은 피아노, 건반 위로 물고기가 지나간다 |
| ② 매체 | 사진, 수채화, 3D 렌더 등 | 필름 사진 |
| ③ 환경 | 어디서 | 버려진 학교 음악실 |
| ④ 조명 | 빛의 방향과 성격 | 천장 틈으로 들어오는 오후 빛 |
| ⑤ 색 | 지배하는 색감 | 물빛 초록, 바랜 상아색 |
| ⑥ 분위기 | 어떤 감정의 공기 | 고요한, 가라앉은 |
| ⑦ 구도 | 카메라 위치와 프레이밍 | 수면 아래에서 올려다본 구도 |
“동네가 사라지면 그곳에 살던 사람들의 기억은 어디에 남을까?”
닫힌 문방구, 빈 의자, 벽에 남은 간판 자국. “기억”을 직접 그리기보다 기억을 떠올리게 하는 흔적을 고른다.
넓은 여백은 부재를, 낡은 표면은 시간을, 흐린 빛은 고요함을 드러내는 선택이 될 수 있다.
“그리운 동네를 감성적으로” 대신, 무엇이 어디에 어떻게 보이는지 적는다.
조건을 하나씩 더하는 예시다. 내 주제에서도 대상 → 공간 → 빛 → 구도 순서로 한 문장을 만들어 본다. 비교할 때 모델·화면 비율·개인화 설정을 유지한다.
무엇이, 어떤 상태인가? → 문이 닫힌 오래된 문방구와 빈 나무 의자
어디에, 무엇과 함께 있는가? → 비가 그친 좁은 골목, 문 앞에 놓인 의자
어떤 빛·재료로 보이는가? → 흐린 오후의 부드러운 빛, 바랜 색의 필름 사진
어디서 무엇을 크게 보는가? → 의자를 앞쪽에 크게, 가게는 뒤쪽에 작게 배치




| 단계 | 추가한 요소 | 이미지의 변화 |
|---|---|---|
| 1 → 2 | 장소, 상황 | 임의의 배경이 사라지고 장면이 생긴다. |
| 2 → 3 | 조명, 분위기 | 시간대와 공기가 정해진다. 색이 통일되기 시작한다. |
| 3 → 4 | 카메라, 질감 | 시점과 물성이 정해진다. 사진의 "누가 찍었는가"가 생긴다. |
방금 직접 쓴 내 장면을 Create의 Imagine 입력창에 넣는다. 위 문장은 입력 형식을 보여 주는 예시다.
Enter → 작업 피드의 진행 상태를 확인 → 완성된 네 장을 차례로 크게 본다.
내 문장에 적은 핵심 대상·구도·빛이 어떻게 표현됐는지 본다. 마음에 드는 한 장을 고르고 선택 이유를 한 문장 적는다.
유리 심장·흰 뿌리·청록과 호박색이라는 조건은 같아도 모양과 빛의 배치가 달라진다.
표준 생성은 한 번에 네 후보를 제시한다. 문장이 같아도 생성 과정의 무작위성 때문에 형태와 배치가 달라질 수 있다. 네 장은 정답 네 개가 아니라 비교할 선택지다.
한 번에 완성하려고 하기보다 후보를 비교하며 내 선택을 분명히 한다. 생성은 재료 수집이고, 선택부터가 작업이다.
Use Text로 입력 문장을 다시 불러오거나 복사한다. 바꿀 조건 한 가지만 고쳐 다시 생성한다.
이미지를 열고 Vary Subtle로 가까운 변주를 만든다. 더 큰 변화를 원하면 Strong을 선택한다.
Download로 저장한다. 더 큰 크기가 필요할 때만 Upscale 또는 HD 작업을 검토하고, 프롬프트도 함께 기록한다.
지난주 정한 주제를 이어서, 장면을 고르고 한글 프롬프트로 만든다.
주제 전달 → Gemini와 장면 선택 → 직접 검토 → 생성·수정 → 옵션 비교
A. 닫힌 가게의 빈 의자 — 사람의 부재
B. 유리 속에 겹친 오래된 간판 — 기억의 층
C. 사라지는 골목의 모형 — 변화와 소멸
“예뻐 보여서”에 더해 내 경험·질문과 연결되는 이유를 말한다. 세 제안이 모두 빗나가면 방향부터 다시 요청한다.
그리운 동네의 기억을 표현한 감성적인 이미지
비가 그친 골목의 닫힌 문방구, 문 앞의 빈 나무 의자를 화면 앞쪽에 크게 배치, 흐린 오후의 부드러운 빛, 바랜 청록색과 회색의 필름 사진
내 주제와 연결되는 대상인가? 한 화면에 가능한 구도인가? 불필요한 장식은 없는가? 우선 문장만 확정한다. 비율과 옵션은 다음 단계에서 배운다.
내 의도: 빈 의자가 중요하다 → 실제 결과: 가게가 크게 보이고 의자는 잘 보이지 않는다.
“AI가 내 마음을 모른다” 대신, 화면에 드러난 차이를 구체적으로 적는다. 다른 설정은 고정하고 구도 묘사를 바꿔 본다.
지난주 주제·내 경험·직접 쓴 장면을 Gemini에 전달한다. 필요한 질문에 답한다.
장면 제안 3개에서 하나를 고르고 이유를 적는다. 한글 프롬프트를 받아 직접 고친다.
이미지 묘사만 Create에 붙여 넣는다. 네 후보를 보고 핵심 대상·구도·빛의 반영 여부를 확인한다.
가장 아쉬운 조건 하나를 Gemini와 수정해 다시 생성한다. 수정 전후 두 장과 선택 이유를 저장한다.




빛나는 가닥과 관람 동선이 반영됐다. 실제 재료와 시공 방식은 정해지지 않았다.
흰 미술관 전시장 바닥에서 가느다란 광섬유 수천 가닥이 풀처럼 자란다, 끝부분만 은은하게 푸른빛으로 빛난다, 관객이 걸어갈 수 있는 구불구불한 길, 낮은 눈높이에서 본 전경, 생태와 기술의 관계를 다루는 설치미술 구상 --ar 16:9

작은 관객 세 명이 거대한 조형물의 크기를 보여 준다. 호흡은 아직 정지 이미지의 구상이다.
어두운 산업 창고 한가운데 천장에 매달린 거대한 반투명 풍선, 표면에 사람의 지문 같은 유기적인 선들이 투사된다, 풍선 아래 아주 작은 관객 세 명, 부드러운 호박색 빛, 신체의 호흡을 상상하게 하는 미디어아트 설치 전경 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.
무엇이 어디에 어떤 모습으로 보이는가. 대상·공간·빛·구도를 적는다.
-- 뒤의 이름은 기능, 그 뒤의 숫자는 값이다. --ar 16:9는 가로:세로 비율, --stylize 100은 미감 강도다.
짧은 하이픈 두 개(--)와 공백을 사용한다. 설명은 한글로 쓰되 옵션 이름은 정해진 영문 표기를 유지한다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| Aspect Ratio | 가로세로 비율. 영상용 장면은 16:9, 포스터는 3:4. 프롬프트 뒤에 --ar 16:9로 써도 같다. |
| Stylization | 미드저니 특유의 미감을 얼마나 얹을지. 기본값에서 시작한다. |
| Weirdness · Variety | 이상함의 정도 · 4장의 다양성. 탐색이 막힐 때 올려 본다. |
| Model · Raw | 버전 8.2 기본. HD는 2048px 고해상도로 시간이 더 든다 — 탐색은 Standard, 최종본만 HD. Raw는 미감 개입을 줄인다. |
| Speed | Fast가 기본. Basic 요금제는 Fast 시간만 있다 — 남은 시간을 설정에서 확인한다. |








미드저니의 기본 스타일 개입을 줄인다. 사진만 만드는 기능은 아니다. 재료·조명·색을 직접 자세히 적었을 때 비교해 볼 수 있다.
생성의 출발 조건을 맞추는 실험용 번호다. 같은 모델·설정에서 한 조건을 비교할 때 쓴다. 스타일이나 인물을 저장하는 코드가 아니다.
P 프로필이나 무드보드가 적용되면 결과에 영향을 준다. 켜짐/꺼짐과 프로필을 기록해야 차이를 해석하기 쉽다.
프롬프트에 "~없이", "~는 넣지 마"라고 쓰면 오히려 그 단어가 이미지에 나타난다. 자연어로 쓴 부정은 기대대로 반영되지 않을 수 있다. 제외는 프롬프트 끝에 --no로 적는다.


| 파라미터 | 기본값 | 범위 | 역할 |
|---|---|---|---|
| --ar 가로:세로 | 1:1 | SD 최대 14:1 · HD 최대 4:1 | 화면 비율 |
| --stylize | 100 | 0–1000 | 미드저니 미감의 양 · 개인화/무드보드 강도 |
| --chaos | 0 | 0–100 | 4장의 다양성(Variety) |
| --weird | 0 | 0–3000 | 기묘함 |
| --raw | 꺼짐 | 스위치 | 자동 미화 끄기 — 프롬프트 충실도 |
| --no | – | 쉼표 나열 | 제외 요소 |
| --seed | 랜덤 | 0–약 43억 | 시작 노이즈 고정 — 실험용 |
| --draft | 꺼짐 | 스위치 | 24장 스케치 — 절반 비용 |
| --tile | 꺼짐 | 스위치 | 이어 붙는 패턴 — 텍스타일·배경 |
| --sref / --sw / --p | – / 100 / 꺼짐 | sw 0–1000 | 스타일 레퍼런스 · 개인화 — 3교시 |
같은 대상을 여러 매체로 보고, 선택한 표현을 다른 장면에 적용한다.
매체 비교 → 이미지 참조 → 스타일 참조 → 내 기준 한 장

수채화

목탄

목판화

미니어처
수채화 → 번짐과 종이의 여백
목탄 → 검게 문지른 면과 지워 낸 빛
목판화 → 제한된 색면과 칼자국
미니어처 → 작은 모형의 표면과 얕은 심도
다음 사례는 같은 장면 묘사에 매체의 특징을 바꿔 넣은 실제 결과다. 색과 재료뿐 아니라 건물·구도도 달라졌는지 비교한다.

종이 질감과 옅은 청록색이 보인다. 간판 글자는 정확하지 않다.
닫힌 오래된 동네 문방구, 문 앞의 빈 나무 의자 하나, 비가 그친 젖은 골목, 정면 구도, 투명한 수채화, 크림색 수채화 종이, 번지는 가장자리, 옅은 청록색과 황토색 --ar 1:1

흑백 명암과 문지른 질감이 보인다. 같은 문장이어도 건물은 달라졌다.
닫힌 오래된 동네 문방구, 문 앞의 빈 나무 의자 하나, 비가 그친 젖은 골목, 정면 구도, 흑백 목탄 드로잉, 거친 종이, 검게 문지른 면과 지우개로 지워 낸 빛, 강한 명암 --ar 1:1
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

남색·황토색의 제한된 색면이 반영됐다. 정면 지시는 비스듬한 시점으로 변했다.
닫힌 오래된 동네 문방구, 문 앞의 빈 나무 의자 하나, 비가 그친 젖은 골목, 정면 구도, 남색과 황토색 두 가지 잉크의 목판화, 굵은 칼자국, 단순한 색면, 선명한 윤곽 --ar 1:1

바랜 색과 흐린 빛이 반영됐다. 실제 장소를 촬영한 사진은 아니다.
닫힌 오래된 동네 문방구, 문 앞의 빈 나무 의자 하나, 비가 그친 젖은 골목, 정면 구도, 35밀리미터 필름 사진, 흐린 오후의 부드러운 빛, 바랜 청록색과 회색, 미세한 필름 입자 --ar 1:1
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

종이 조각과 겹친 가장자리가 드러난다. 골목 배경은 크게 줄었다.
닫힌 오래된 동네 문방구, 문 앞의 빈 나무 의자 하나, 비가 그친 젖은 골목, 정면 구도, 손으로 자른 종이 콜라주, 겹친 종이의 가장자리, 인쇄물 조각, 평평하게 단순화한 형태 --ar 1:1

모형 같은 표면과 작은 공간감이 나타난다. 매체를 바꾸면 구조도 변한다.
닫힌 오래된 동네 문방구, 문 앞의 빈 나무 의자 하나, 비가 그친 젖은 골목, 정면 구도, 손으로 만든 미니어처 디오라마 사진, 골판지 건물과 작은 의자, 점토 질감, 얕은 심도 --ar 1:1
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

작은 점과 깊이감이 반영됐다. 데이터 기반 작품의 구상 이미지로 활용할 수 있다.
검은 화면을 가득 채우는 수만 개의 작은 흰 점, 점들이 거대한 파도처럼 겹쳐진 곡면을 이룬다, 앞쪽은 또렷하고 먼 곳은 안개처럼 흐려진다, 흑백 생성예술, 깊은 공간감, 가로로 긴 파노라마, 데이터 흐름을 표현한 추상 이미지 --ar 16:9

검정·회색·여백은 반영됐다. 위에서 본 평면보다 입체 산맥에 가깝다.
흰 종이 위에 번지는 검은 먹이 거대한 산맥처럼 보이는 추상 풍경, 짙은 먹의 가장자리와 섬세한 회색 번짐, 넓은 흰 여백, 위에서 내려다본 지형 같은 구도, 동양 수묵의 물성과 위성사진의 시점을 결합한 이미지 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

금속 반사와 날카로운 곡면이 반영됐다. 리본보다 덩어리 조각에 가깝다.
검은 공간에서 서로 얽히는 은색 액체 금속 리본, 물결처럼 접힌 표면, 미세한 무지갯빛 반사, 날카로운 윤곽과 부드러운 곡선의 대비, 한쪽에서 들어오는 흰 스튜디오 조명, 초현실적 디지털 조각, 화면 중앙을 가로지르는 역동적 구도 --ar 16:9

투명한 유리와 뿌리, 두 색의 대비가 반영됐다. 작은 균열은 두드러지지 않는다.
검은 배경 한가운데 떠 있는 반투명 유리 심장, 심장 안에서 가느다란 흰 뿌리들이 가지를 뻗으며 빛난다, 생명과 인공물의 경계, 유리 표면의 미세한 균열, 차가운 청록색과 따뜻한 호박색의 대비, 극적인 측면 조명, 여백이 넓은 중앙 구도, 미디어아트 영상에 사용할 초현실적인 조형 이미지 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.
위 장면 설명과 화면 비율·모델·개인화 설정을 유지한다.
A: 투명한 수채화, 번지는 가장자리, 종이 여백
B: 흑백 목탄 드로잉, 문지른 면, 지우개로 지운 빛
색·선·질감뿐 아니라 장면의 감정도 어떻게 달라졌는지 본다. 내 주제에 맞는 쪽을 고르고 이유를 적는다.
사진·스케치의 내용, 구도, 색 등을 출발점으로 삼는다. 내 블렌더 렌더나 직접 찍은 장소 사진에서 시작할 수 있다.
색·질감·매체 같은 표현 방식을 참조한다. 같은 분위기의 연작을 만들 때 쓴다. 장면은 텍스트로 따로 설명한다.
이미지를 붙이고 변경 내용을 지시하거나 여러 참조를 결합한다. 이전 V7의 Omni Reference와 구분한다.
프롬프트 바의 이미지 아이콘으로 사진을 올리고 텍스트를 함께 쓰면, 그 이미지의 내용·구도·색이 출발점이 된다. 1학기 블렌더 렌더, 직접 찍은 사진, 스케치가 전부 재료다.
이미지를 스타일 레퍼런스로 지정하면 색, 매체, 질감, 조명만 가져온다. 그림 속 인물이나 사물을 정확히 복제하는 기능은 아니다 — 내용은 텍스트 프롬프트가 정한다. 오늘 스타일 통일의 핵심 기능이다.
내가 만든 이미지 중 색·빛·질감이 맞는 한 장을 저장한다. Imagine의 이미지 아이콘으로 올린다.
업로드한 이미지를 Style Reference 영역에 넣는다. 내용 참조 영역에 넣은 것과 구분한다.
기준 이미지와 다른 대상을 한글로 적는다. 예: “빈 운동장의 낡은 농구 골대, 흐린 오후, 넓은 전경”.
생성 결과의 색·빛·질감이 이어지는지 확인한다. --sw 50 / 100 / 300 중 한 값만 바꾸어 비교한다.



스타일 코드 — 미드저니 안에는 번호가 붙은 스타일 라이브러리가 있다. --sref 1234567890처럼 코드로 부른다. 코드 여러 개를 섞을 수도 있다.
--sref random — 무작위 스타일을 하나 뽑는다. 실행되면 실제 코드로 바뀌어 프롬프트에 남는다 — 마음에 들면 그 번호를 계속 쓰면 된다.
Style Explorer — Explore의 Styles 탭에서 코드들을 구경하고 좋아요로 모아 둘 수 있다. 막막할 때 스타일 사전처럼 쓴다.
무엇인가 — 이미지 여러 장을 모아 만드는 나만의 스타일. 레퍼런스 한 장(sref)보다 넓은 미학을 담을 때 쓴다.
만들기 — Moodboards에서 New Moodboard → 이미지를 넣는다. 파일 업로드, 이미지 주소, 내 갤러리 세 가지 경로.
적용 — 프롬프트 바 옆 P 버튼을 켜고 무드보드를 고르거나, --p 뒤에 코드를 쓴다. 강도는 --stylize로 조절한다(--sw와는 같이 못 쓴다).
이 수업에서 — 평소 좋아하는 그림·사진 10~20장으로 무드보드를 만들어 두면, 학기 내내 내 미감의 기준점이 된다.
같은 세 장면이다. 위는 각각 다른 스타일로 만들었고, 아래는 같은 스타일 기준을 걸었다.
위쪽은 낱장으로 보면 괜찮지만 나란히 놓으면 한 작품으로 읽히지 않는다. 아래쪽은 소재가 달라도 한 사람의 작업으로 보인다.
오늘 마지막 실습이 이것이다 — 기준 한 장을 정하고, 내 장면 셋에 같은 스타일 레퍼런스를 건다.
이미지를 프롬프트 바에 끌어다 놓으면 "Drop image to describe" 영역이 나타난다. 놓으면 미드저니가 그 이미지를 묘사하는 프롬프트 4개를 제안한다.
V8부터는 더 길고 상세한 프롬프트를 제안한다. 지난주 배운 것과 같은 구조다 — 대상, 매체, 조명, 색, 분위기, 구도.
M2Z1의 이미지와 Copy Prompt를 함께 읽는다.
마음에 드는 이미지에서 다음 세 항목을 구분해 보자.
내 주제에 맞춰 대상이나 재질 하나를 바꾼다 → 한글로 생성한다 → 요청한 조건과 실제 결과를 비교한다.
수업 예시의 원문·후보·관찰 기록: 22개 프롬프트 · 88장 이미지 모음
스타일을 안 정하고 뽑다 보면 이런 그림이 자꾸 나온다 — 비 오는 네온 도시, 웅장한 폐허, 몽환적인 소녀. 2주차에 본 익숙한 표현의 반복이 이미지로 나타난 결과다. 학습한 시각적 관습과 기본 미감 때문에 익숙한 표현이 반복될 수 있다.
배운 기능을 골라 내 주제의 장면을 만들고, 전시 공간까지 구상한다.
사례에서 선택 → 장면 세 개 제작 → 스타일 확인 → 저장과 기록

파도의 입체감은 강하다. 종이의 단면은 조각·물결 질감처럼 해석됐다.
파란색과 흰색 종이를 여러 겹 잘라 만든 거대한 파도, 종이의 단면과 손으로 자른 흔적이 선명하다, 파도 가운데 작은 흰 배 한 척, 평면과 입체가 섞인 종이 조형, 부드러운 측면광, 스톱모션 애니메이션의 한 장면 --ar 16:9

폐허·발광하는 실·안개가 반영됐다. 주황색은 분홍빛으로 바뀌었다.
밤의 폐허 도시를 연결하는 발광하는 균사체, 오래된 콘크리트 틈에서 자라난 가느다란 주황색 실, 젖은 바닥의 반사, 청록빛 안개, 낮은 시점의 넓은 풍경, 인간 이후의 생태계를 상상한 영화적인 미디어아트 이미지 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

식탁의 형태가 디지털 오류처럼 흐트러졌다. 의자 여섯 개라는 조건은 불명확하다.
텅 빈 가족 식탁과 여섯 개의 의자, 테이블 일부가 가로 방향의 디지털 픽셀 조각으로 흩어진다, 흐릿한 필름 사진과 선명한 디지털 오류의 결합, 바랜 분홍과 짙은 남색, 정면의 대칭 구도, 기억이 손상되는 순간을 표현한 실험적 이미지 --ar 16:9

색의 층과 유리 질감이 반영됐다. 이 이미지는 실제 데이터를 시각화한 결과는 아니다.
수평으로 쌓인 반투명 색의 층들이 지층처럼 보이는 추상 이미지, 각 층 안에 작은 사각 픽셀과 흐릿한 식물 흔적, 깊은 보라색과 연두색의 대비, 유리와 광물의 질감, 정밀한 단면 구도, 디지털 기억이 쌓이는 풍경 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

천·투사 영상·관객이 함께 보인다. 실제 설치를 위한 투사 조건은 별도로 검토한다.
어두운 미술관 전시장, 천장에서 바닥까지 늘어진 반투명 천 다섯 장에 오래된 동네의 사진이 겹쳐 투사된다, 천 사이로 보이는 관객 두 명의 작은 실루엣, 푸른 회색 영상빛, 기억의 층이 겹치는 미디어아트 설치, 넓은 전시장 전경, 사실적인 전시 기록 사진 --ar 16:9

반복된 기둥과 녹색 영상이 깊이를 만든다. 거울과 투사 영상의 구분은 모호하다.
검은 전시장에 거울로 만든 가느다란 기둥들이 숲처럼 서 있다, 기둥 사이로 녹색 식물 영상이 투사되고 반사되어 끝없이 이어진다, 작은 관객 실루엣, 깊은 초록과 검은색, 몰입형 미디어아트 전시장 전경, 사실적인 사진 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

빛의 띠·안개·관객이 공간을 만든다. 측면 구도는 정면에 가깝게 해석됐다.
어두운 직사각형 전시장에 얇은 안개가 깔려 있다, 수평으로 펼쳐진 흰 빛의 평면 세 개가 공중을 가른다, 빛 사이에 서 있는 관객 한 명, 바닥에 희미하게 반사되는 빛, 흑백의 절제된 미디어아트 설치, 측면에서 본 넓은 구도, 사실적인 전시장 구상 사진 --ar 16:9

원판의 크기와 높낮이가 파형처럼 보인다. 실제 소리 분석으로 만든 형태는 아니다.
흰 전시장 중앙에 공중으로 떠오르는 검은 원판 수십 개, 원판들이 소리의 파형처럼 높낮이가 다른 곡선을 이룬다, 바닥에 떨어지는 또렷한 그림자, 관객 한 명이 옆에 서 있다, 소리를 형태로 옮긴 설치미술 구상, 미니멀한 전시 기록 사진 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.

붉은 실과 빈 의자가 반영됐다. 빈 공간의 윤곽 대신 사람 같은 형상이 나타났다.
거대한 검은 전시장 안에 떠 있는 붉은 실의 구름, 수천 가닥의 가느다란 실이 작은 빈 의자 한 개를 감싼다, 실 사이의 빈 공간이 사람의 윤곽처럼 보인다, 부재와 기억을 다루는 설치미술 구상, 붉은색과 검은색의 강한 대비, 천장의 좁은 스포트라이트, 관객 시점의 넓은 전경, 사실적인 전시 사진 --ar 16:9

모니터·화면빛·전선이 반영됐다. 화면 수와 각 화면의 내용은 직접 점검한다.
낡은 브라운관 텔레비전 열두 대가 어두운 전시장 바닥에 서로 다른 높이로 놓여 있다, 각 화면에는 비어 있는 방과 오래된 골목의 흑백 영상, 전선이 바닥을 연결한다, 화면빛만으로 밝아진 공간, 아날로그 기억을 주제로 한 비디오 설치 구상 --ar 16:9
2026.09.26 생성 · 개인화 q311u7t 적용 · 이미지를 누르면 원문과 후보 4장을 볼 수 있다. 전시장 이미지는 실제 전시 기록이 아닌 구상 이미지다.
투사되는 영상의 내용, 조형물의 재료, 빛이나 소리의 형태를 적는다.
흰 전시장/어두운 방/창고, 벽·바닥·천장 중 설치 위치, 관객이 이동할 자리를 적는다.
관객의 크기와 위치, 작품을 보는 눈높이, 전경/근접 구도를 적는다.
세 장을 나란히 놓고 색·빛·질감을 비교한다. 공통 문구와 스타일 레퍼런스는 일관성을 돕지만 동일한 사물·공간까지 보장하지는 않는다. 수정 전후와 선택 이유를 저장한다.
2교시에 선택한 주제와 장면, 3교시에 정한 스타일 기준을 다시 연다.
Gemini에게 같은 주제의 장소 / 가까운 흔적 / 전시 구상 등 역할이 다른 장면 3개를 요청한다. 이미 만든 장면 하나를 포함해도 된다.
장면별 한글 프롬프트를 직접 검토한다. 공통 빛·색·매체와 스타일 레퍼런스를 유지해 생성하고 각 한 장씩 고른다.
세 장이 내 주제를 어떻게 나누어 보여 주는지 적는다. 수정한 문장과 설정, 선택 이유를 함께 보관한다.
내 장면 3장을 나란히 놓고 주제 질문과 대조한다. 유지할 요소 한 가지와 다시 만들 부분 한 가지를 각 이미지 아래에 적는다.
검색 — 프롬프트 단어로 과거 작업을 찾는다. 파라미터로도 검색된다.
폴더 — 과제별로 폴더를 만들어 정리한다. 이 수업은 주차별 폴더를 권한다.
일괄 다운로드 — 드래그나 Shift+클릭으로 여러 장을 선택해 한 번에 내려받는다. 제출물 정리가 빨라진다.
휴지통 주의 — 휴지통에 넣어도 비공개가 되지 않는다. 삭제와 비공개는 다른 문제다.
04_주제명 안에 01_프롬프트수정 / 02_스타일비교 / 03_최종장면을 만든다.
프롬프트 전문, 모델, 비율, 바꾼 옵션, 개인화·참조 이미지, 선택 이유를 남긴다.
프롬프트 작성·수정 기록, 서로 연결되는 장면 3장, 스타일 기준 1장. 각 최종 장면에 고칠 부분 한 가지를 적는다.
오늘 만든 이미지를 수정하고, 지우고, 확장한다. 인물과 사물을 다른 장면에서도 똑같이 유지하는 방법을 다룬다.
지난주 주제를 장면으로 바꾸고, Gemini의 제안을 직접 검토해 프롬프트를 만들었고, 주제의 장면 3개를 이미지로 만들었고, 스타일 기준 1장을 정했다. 다음 주에는 이 이미지들을 수정하고 확장한다.
Draft, 편집 도구, 이미지에서 영상으로 만드는 기능
공개 설정, AI 예술 사례와 저작권 논의
V8.1/V8.2 웹의 Draft는 낮은 해상도 후보 24장으로 방향을 탐색한다. V7은 4장으로 방식이 다르다. 선택한 후보를 Vary 또는 Remix로 다시 생성해 정식 작업으로 이어 간다.
| 방식 | 장수 | 크기 | Fast 시간 | 용도 |
|---|---|---|---|---|
| Draft | 24장 | 512px | 0.4분 | 방향 탐색 |
| 표준(SD) | 4장 | 1024px | 0.8분 | 본 작업 |
| 고해상도(HD) | 4장 | 2048px | 1.3분 | 확정본만 |
두 진입점 — 생성한 이미지를 열고 Edit 버튼(빠른 편집), 또는 사이드바 Edit 탭(전체 도구).
외부 이미지도 된다 — 내 사진, 블렌더 렌더를 업로드해서 편집할 수 있다(최대 10MB). 외부 이미지 결과물은 나에게만 보인다.
규칙 — 외부 이미지는 권리를 가진 것만. 실존 인물 사진의 조작·합성은 제재 대상이다.
갤러리의 이미지마다 Animate 버튼이 있다. 누르면 그 이미지가 첫 프레임인 5초 영상이 나온다.
| 1968년경 | 해럴드 코헨(1928–2016)이 그림 그리는 프로그램 AARON을 만들기 시작한다. 화가였던 코헨은 이후 50년 가까이 프로그램을 고쳐 가며 함께 그렸다. AARON은 플로터(작도 기계)로 실제 종이에 선을 긋는다. 1973년 스탠퍼드 AI 연구소 합류, 2024년 휘트니미술관 회고전. |
| 2015. 6 | 구글 딥드림 공개. 이미지 인식 신경망을 거꾸로 돌려 신경망이 무엇에 반응하는지를 그림으로 보여 준 것이다. |
| 2018. 10 | 〈에드몽 드 벨라미〉 432,500달러 낙찰. 앞에서 본 사건. |
| 2021~22 | 2021년 1월 OpenAI DALL·E — 문장으로 이미지를 만드는 모델의 등장. 2022년 7월 미드저니 오픈 베타, 8월 스테이블 디퓨전 공개(모델 자체가 공개돼 누구나 내려받아 쓴다). |
| 2022~ | 미술관과 법이 움직인다. 다음 장부터. |
경위 — 제이슨 M. 앨런이 미드저니로 만든 〈스페이스 오페라 극장〉이 2022년 8월 '디지털 아트/디지털 조작 사진' 부문에서 1위를 받았다. 상금 300달러. 출품 시 사용 도구를 밝혔고, 심사위원은 AI로 만든 것인 줄 몰랐다고 밝혔다.
과정 — 앨런은 프롬프트를 최소 624회 수정했다고 진술했다. 이후 확대와 보정을 거쳐 캔버스에 출력했다.
법 — 앨런은 저작권 등록을 신청했고, 미국 저작권청은 2023년 9월 5일 등록을 최종 거부했다. 인간이 창작에 기여한 부분을 특정할 수 없다는 이유였다.
▶ 현지 뉴스 2분
경위 — 2011년 인도네시아 술라웨시. 사진가 데이비드 슬레이터가 세워 둔 카메라를 검정짧은꼬리원숭이가 만지다가 자기 얼굴을 찍었다. 사진이 널리 퍼지자 슬레이터는 저작권을 주장했다.
판단 ① — 미국 저작권청은 2014년 실무편람 제3판에 "인간이 아닌 존재가 만든 저작물은 등록할 수 없다"고 명시했다. 셔터를 누른 것이 원숭이라면 사진에는 저작자가 없다.
판단 ② — 동물보호단체 PETA가 2015년 원숭이를 원고로 소송을 냈고, 2018년 미국 제9순회항소법원은 동물에게 소송 자격이 없다고 판단했다.
결과 — 이 사진은 저작자 없는 이미지, 퍼블릭 도메인으로 취급된다. 지금 이 슬라이드에 쓸 수 있는 이유이기도 하다.
Prompt Basics · 필요한 내용의 선택과 문장 구성
Art of Prompting · 매체·색·환경을 바꾼 이미지 비교
Getting Started Guide · 첫 생성과 참조 이미지 공식 영상 포함