[시리즈 연재에 앞서] AI 글을 쓰게 된 이유
(https://www.valley.town/space/@disconnection/articles/69eada9d1ed60a06f6cd5b77)
프롬프트 엔지니어링
AI를 잘 활용하기 위해 '프롬프트 엔지니어링'이라는 단어가 있을 정도로, 프롬프트는 AI 활용의 핵심 요소다. 그렇다면 프롬프트를 잘 쓰기 위해 '프롬프트 엔지니어링'을 별도로 공부해야 할까?
(https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)
2022년 부터 이미지 생성의 황금기를 열었던 Stable Diffusion을 생각해보자.
Stable Diffusion 1.5의 방식을 보면, 초창기 이미지 생성 모델의 유행을 알렸던 당시에는 단어 위주의 나열, 가중치 조정, 네거티브 프롬프트 등의 방법으로 이미지를 생성했다. 만약 Stable Diffusion 1.5 방식이 10~20년간 지속되는 표준이라면 그런 지엽적인 테크닉을 깊이 공부하는 것이 옳은 방향이었을 수 있다. 하지만 지금은 그렇지 않다.
요즘의 프롬프트 작성 방식은 당시와 달리 문장형이고, 숫자 가중치를 사용하지 않으며, 네거티브 프롬프트도 사람에게 말하듯 자연스럽게 쓴다. 물론 지금도 문장 순서 배치나 반복 표현 같은 테크닉이 여전히 존재하긴 한다. 여기서 중요한 구분이 생긴다.
휘발적인 부분: 기술 발전에 따라 빠르게 바뀌는 세부 테크닉
본질적인 부분: 내가 원하는 것을 정확하게 파악하고 표현하는 능력 — 이것은 변하지 않는다
출처
Nano Banana 이미지 생성
(https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation?hl=ko#image_generation_text-to-image)
GPT 이미지 생성 모델 프롬프트 가이드
(https://developers.openai.com/cookbook/examples/multimodal/image-gen-models-prompting-guide)
잘 쓴 프롬프트란 무엇인가
1. 실사 이미지 제작
이미지 프롬프트에서 '잘 썼다'고 평가받는 것들은 내용, 화각, 화질, 색감 등을 명확하게 담고 있다. 결국 핵심은 내가 원하는 것을 객관적인 단어로 최대한 자세하게 표현하는 능력이다. 예를 들어 실사 사진으로 접근한다면 Shotdeck같은 레퍼런스 데이터베이스의 이미지 설명 방식을 참고할 수 있다.
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