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제품 카탈로그를 만들 때 늘 막히는 자리가 있었다. 부품이 실제로 어디에 들어가 어떻게 쓰이는지 보여주는 사진인데, 그 현장은 대체로 남의 회사 안이라 카메라를 들고 들어가는 것 자체가 어렵다. AI 이미지 생성은 이 자리를 처음으로 메워줬다.
그렇다고 전부 맡길 수 있는 작업은 아니다. 어디까지 맡기고 어디서 손을 떼야 하는지 선을 먼저 그어두는 편이 낫고, 그 선을 기준으로 실제 작업 순서를 정리했다.
목차
AI 이미지 생성은 어떤 자리까지 맡길 수 있나
선을 긋는 기준은 단순하다. 결과물을 보고 맞고 틀림을 내가 판단할 수 있으면 맡길 수 있고, 판단이 어려우면 맡기지 않는다.
제품의 사양이나 수치를 그림으로 제시하는 것은 뒤쪽이다. 치수와 형태가 조금만 달라져도 알아채기 어렵고, 자료를 받아 보는 쪽은 그것을 사실로 읽는다.
반대로 제품이 놓이는 현장과 구도는 앞쪽이다. 배전반이 늘어선 공장, 크레인이 서 있는 조선소처럼 쓰임과 분위기를 전달하는 장면은 실제 촬영본이 아니어도 전달하려는 내용이 달라지지 않는다.
업무에서 그림이 필요한 자리는 대체로 앞쪽에 몰려 있다. 사양은 표와 숫자로 넣고, 그림은 그 제품이 어떤 자리에 들어가는지 보여주는 몫이다. AI 이미지 생성이 실제로 도움이 되는 범위도 여기까지다.
검색으로 찾은 이미지를 쓰지 않게 되는 것도 실질적인 이점이다. 검색 이미지는 출처와 사용 조건을 매번 확인해야 하는데, 그 확인을 건너뛰면 나중에 문제가 된다.
촬영 허가가 나지 않던 자리가 해결됐다
카탈로그에서 가장 오래 비어 있던 칸이 사용 현장 사진이다. 부품이 들어가는 곳은 발전 설비, 조선소, 생산라인처럼 보안 통제가 있는 공간이라 촬영 허가를 받는 일부터 쉽지 않았다.
예전에는 이 칸을 성격이 다른 사진이나 그림으로 채워 넣었다. 지금은 AI 이미지 생성으로 원하는 장면을 문장으로 설명하면 그 구도의 그림이 나오고, 카탈로그에 그대로 쓸 만한 수준이 된다.
사람이 들어간 이미지도 조건이 달라졌다. 예전에는 인물이 나오는 사진을 자료에 넣으려면 동의를 받아야 해서 아예 빼는 쪽을 택했는데, 만들어낸 인물은 실존하는 사람이 아니라 그 문제가 없다.
덕분에 작업자가 설비를 다루는 장면처럼 사람이 있어야 자연스러운 구도를 쓸 수 있게 됐다. 설비만 덩그러니 놓인 사진과 사람이 그것을 다루는 사진은 보는 사람이 받는 인상이 다르다.
실사만 있는 것이 아니다
AI 이미지 생성은 사진처럼 보이는 결과만 내놓는 것이 아니다. 자료의 성격과 받는 사람에 따라 표현 형태를 바꾸면 전달이 달라진다.
| 표현 형태 | 잘 맞는 자리 |
|---|---|
| 실사 | 제품이 놓이는 현장, 카탈로그 표지 |
| 애니메이션 | 딱딱한 설명을 부드럽게 풀어야 하는 사내 자료 |
| 인포그래픽 | 흐름이나 구성 요소를 한 장으로 정리할 때 |
| 청사진 | 구조나 배치를 개념 수준으로 보여줄 때 |
요청 문장 끝에 형태를 한마디로 지정하면 같은 장면이 다른 결로 나온다. 형태를 정하지 않고 요청하면 대체로 사진 느낌으로 나오기 때문에, 다른 결이 필요하면 처음부터 말해두는 편이 빠르다.
AI 이미지 생성은 그림 실력이 아니라 문장 실력이다
AI 이미지 생성에서 실제 어려움은 도구 사용법이 아니다. 무엇을 그릴지 문장으로 정확히 말하는 쪽이 훨씬 어렵다.
그리기 전에 장면을 문장으로 정한다
현장 사진에 어울리는 그림이라고만 요청하면 결과가 매번 다르게 나온다. 대상과 배경, 각도와 조명, 색과 표현 형태를 각각 정해서 한 문장으로 만들어야 비슷한 결과가 반복해서 나온다.
배전반이 늘어선 공장 내부. 정면에서 약간 낮은 각도, 푸른 조명, 작업자 한 명이 계기를 확인하는 모습. 사실적인 사진 느낌, 글자 없이.
마지막 조건 두 개가 실무에서 중요하다. 형태를 지정하지 않으면 자료 안에서 그림들이 따로 놀고, 글자를 넣으라고 하면 뒤에서 설명할 문제가 생긴다.
결과를 고르는 기준을 정해둔다
도구에 따라 한 번에 여러 장을 주기도 하고 한 장씩 주기도 하는데, 어떤 경우든 가장 예쁜 것을 고르는 것이 아니라 자료에 넣었을 때 글자를 표시할 수 있는 여백이 있는지를 먼저 본다. 표지에 들어가는 이미지는 그 위에 제목과 부제가 올라가기 때문이다.
그래서 가운데가 꽉 찬 이미지는 화려해 보여도 쓰기 어렵다. 글자가 그림 위에 겹치면 읽히지 않고, 그림을 줄여 자리를 만들면 표지의 인상이 약해진다.
한쪽이 비어 있거나 위아래로 여유가 있는 구도라야 제목을 얹었을 때 둘 다 살고, 그렇지 않으면 다시 요청하는 편이 빠르다.
자료에 넣고 나서 잘리는 곳을 확인한다
AI 이미지 생성으로 만든 그림은 대부분 정사각형이나 16대 9 비율로 나온다. 카탈로그와 발표자료는 지면 비율이 정해져 있으니, 넣은 뒤에 잘리는 부분이 생기는지 확인해야 한다. 중요한 요소가 가장자리에 몰려 있으면 그대로 잘려나간다.
파일을 규격에 맞춰 저장한다
홈페이지나 자료에 올릴 이미지는 가로 1200픽셀 안팎, 본문에 들어가는 이미지는 800픽셀 안팎이면 충분하다. 생성 원본은 대체로 그보다 크다. 크기를 줄여 저장하고 파일 이름도 내용을 알아볼 수 있게 바꿔두면 나중에 찾기 쉽다.
같은 자료 안에서 구성과 조건을 맞춘다
카탈로그처럼 여러 장이 나란히 들어가는 자료에서는 각각 따로 만들지 않는 편이 낫다. 앞서 쓴 프롬프트 문장에서 대상만 바꿔 요청하면 색과 조명이 비슷하게 유지되고, 매번 새로 쓰면 한 권 안에서 그림들이 따로 논다.
AI 이미지 생성에서 한글 글자가 깨지는 이유
그림 안에 한국어 문구를 넣는 일은 이미지 생성 모델이 아직 잘 못하는 영역이다. 글자처럼 보이지만 읽을 수 없는 형태가 되기 쉽다.
모델이 글자를 문자로 다루지 않고 그림의 일부로 그리기 때문이다. 영어는 학습된 사례가 많아 그럭저럭 맞지만, 한글은 자모가 조합되는 구조라 조금만 어긋나도 읽히지 않는 글자가 된다.
최근 모델들이 글자 표현을 개선하고 있다고는 하지만, 자료에 그대로 넣을 문구라면 아직 결과를 매번 확인해야 하는 수준이다. 한 글자만 어긋나도 그 이미지는 쓸 수 없다.
그래서 그림과 글자는 나눠 만든다. 그림은 글자 없이 만들고 문구는 발표자료 프로그램이나 편집 도구에서 얹는다. 결과가 확실하고, 문구만 고칠 일이 생겨도 그림을 다시 만들지 않아도 된다.
이 방식이 번거로워 보여도 실제로는 반대다. 그림 안의 글자를 고치려면 이미지를 통째로 다시 만들어야 하고, 다시 만들면 앞서 맞춰둔 색과 구도가 또 달라진다.
어떤 도구로 만들 것인가
AI 이미지 생성을 어디서 할지는 이미 쓰고 있는 서비스 안에서 정하면 된다. ChatGPT와 Gemini는 대화 중에 그림을 요청할 수 있어서 자료를 만들다가 바로 넘어가기 편하다.
예전에는 두 서비스 모두 이미지는 별도의 이미지 전용 AI로 넘어가서 만들어야 했다. 지금은 대화창 안으로 통합돼 같은 자리에서 바로 생성되는데, 도구를 오가지 않아도 되는 것만으로 작업 흐름이 눈에 띄게 짧아졌다.
Claude는 2026년 8월 현재 이미지를 직접 만들지 못한다. 대신 어떤 장면을 어떤 문장으로 요청할지 함께 정리하는 데는 쓸 만해서, 프롬프트를 다듬는 쪽으로만 사용하고 생성은 다른 도구에서 하고 있다.
무료로 쓸 수 있는 범위는 서비스마다 다르고, 정확한 장수는 공식적으로 공개되지 않는다. AI 구독료를 정리한 글을 쓸 때 체감한 기준은 하루 두세 장 수준이었는데, 이후 한도가 넓어지는 흐름이라 지금 기준은 공식 안내에서 다시 확인하는 편이 낫다.
AI 이미지 생성을 멈춰야 하는 선
여기서부터는 도구 문제가 아니라 판단 문제다. 회사 자료에 넣는 순간 그림 한 장에도 책임이 따라온다.
특정 브랜드 로고나 실제 제품 사진과 비슷한 이미지를 요청하는 것은 피하는 편이 안전하다. 결과물이 원본과 비슷한지는 만든 사람이 판단하기 어렵고, 외부에 나가는 자료라면 그 판단을 회사가 떠안게 된다.
사람을 넣을 수 있게 됐다고 해서 모든 얼굴이 되는 것은 아니다. 특정 인물을 닮은 얼굴이 나오면 그대로 쓰지 않고 다시 만드는 편이 낫다.
만든 이미지를 실제 촬영본처럼 제시하지 않는 것도 중요하다. 사용 현장 이미지는 받는 쪽이 실제 설치 사례로 읽기 쉬운 자리라, 자료 안에서 성격을 분명히 해두는 편이 안전하다.
회사 자료를 도구에 올릴 때 지켜야 할 기준은 AI에 회사 자료를 넣어도 되는지 확인한 글에 따로 정리해뒀다.
한 장을 만들기까지 필요한 것만 추리면
- 촬영이 막혀 있던 자리가 해결됐다. 보안 때문에 구할 수 없던 사용 현장 이미지를 문장으로 설명해 채울 수 있게 됐다.
- 사람이 들어간 구도의 조건이 달라졌다. 만들어낸 인물은 실존하는 사람이 아니라 동의 문제가 없고, 그만큼 쓸 수 있는 구도가 넓어졌다.
- 문장이 결과를 정한다. 대상·배경·각도·조명·색에 더해 표현 형태까지 지정해야 자료 여러 장에 같은 느낌을 유지할 수 있다.
- 글자는 AI에 맡기지 않는다. 그림만 만들고 문구는 편집 도구에서 얹는 편이 결과도 낫고 수정도 쉽다.
- 사양과 수치는 여전히 표와 숫자의 몫이다. 그림이 사실을 주장하기 시작하면 선을 넘은 것이다.
만들어보고 남은 생각
AI 이미지 생성으로 가장 크게 달라진 것은 촬영 허가를 받을 수 없어 맞는 사진을 구하지 못하던 자리를, 원하는 장면으로 직접 채울 수 있게 된 점이다. 그동안 성격이 다른 사진으로 대신하던 칸을 이제는 내용에 맞춰 만든다.
장점도 있지만 한계도 있다. 자료 전체의 통일감을 맞추려면 여전히 사람이 골라야 하고, 글자가 들어가야 하는 이미지는 처음부터 다른 방법으로 만들어야 한다.
오늘 한 장만 만들어볼 생각이라면, 지금 자료에서 맞는 사진을 구하지 못해 다른 사진이나 그림으로 채워둔 공간부터 시도해 보길 권한다.
그런 자리에 한 장을 넣어보면 무엇이 달라지는지 분명하게 드러나고, 이 방식이 들인 시간만큼 효율적인지도 함께 판단할 수 있다. 만든 이미지를 문서에 넣고 형식을 맞추는 방법은 보고서·발표자료를 문서로 변환한 글에서 다뤘다.
※ 이 글에 포함된 서비스 정보(기능, 제공 범위 등)는 2026년 8월 기준입니다. 서비스는 예고 없이 변경될 수 있으므로 최신 정보는 각 공식 사이트에서 확인하세요. 이 글은 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 서비스 가입이나 구매를 권유하지 않습니다.