# [[인-이미지 텍스트(In-Image Text)|인-이미지 텍스트(In-Image Text)]]

## 📌 Brief Summary
인-이미지 텍스트(In-Image Text)는 AI 이미지 생성 모델을 활용하여 이미지 내부에 직접 단어, 로고, 라벨 등의 문자를 구현하는 기법입니다. 현재의 AI 모델들은 이미지 내 텍스트 렌더링 기능이 개선되고 있으나 긴 문장이나 정밀한 타이포그래피를 완벽하게 구현하는 데는 여전히 한계가 존재합니다. 따라서 짧은 단어를 사용하거나 여백을 확보한 뒤 외부 디자인 도구를 활용하는 등, 플랫폼의 특성에 맞춘 전략적인 프롬프트 작성 방식이 필수적으로 요구됩니다.

## 📖 Core Content
* **모델별 텍스트 생성 능력의 차이:** DALL-E 3는 텍스트 렌더링과 프롬프트 준수 능력이 가장 뛰어난 모델 중 하나로 평가받으며, 다이어그램의 라벨이나 소셜 미디어 포스터의 문구 등을 명확하게 렌더링하는 데 유리합니다 [1-3]. 반면 Midjourney는 긴 텍스트를 정확하게 생성하는 데 아직 불안정하여, 실제 텍스트 대신 레이아웃이나 여백(Negative Space)만을 생성하고 실제 문구는 디자인 도구를 통해 추가하는 방식이 권장됩니다 [4, 5]. 단, Midjourney V7 모델의 경우 `"Coffee Shop"`과 같이 따옴표 안에 단어를 넣으면 간판이나 로고 등에 매우 높은 정확도로 텍스트를 렌더링할 수 있도록 기능이 개선되었습니다 [6].
* **효과적인 인-이미지 텍스트 생성 규칙:** 인-이미지 텍스트를 성공적으로 생성하려면 텍스트의 길이를 1~2개의 짧은 단어(또는 3~5글자 내외)로 제한해야 합니다 [5, 7]. 또한, 글자가 쓰일 매체와 방식을 구체적으로 지시하는 것이 효과적입니다(예: 비행운으로 하늘에 쓴 'Hello', 네온 사인 형태의 'JOY', 회로도 디자인에 융합된 'Hello World' 등) [5, 7].
* **의도치 않은 텍스트 삽입(Hallucination) 제어:** DALL-E 3와 같은 모델은 사용자의 프롬프트가 너무 복잡하여 시각적 구현 방법을 찾지 못할 때, 프롬프트 내용의 일부나 무의미한 문자를 이미지에 무작위로 삽입하는 현상이 나타나기도 합니다 [8, 9]. 이를 억제하기 위해 DALL-E 사용자는 프롬프트에 "For unlettered viewers only(문자를 읽지 못하는 시청자 전용)"와 같은 지시를 추가하여 텍스트를 억제할 수 있습니다 [8, 10]. 또한 일반적인 생성 과정에서 무의미한 가짜 텍스트나 간판이 나타나는 것을 방지하려면 부정 프롬프트(Negative Prompt)로 `--no text`, `--no letters`, `watermark`, `signature` 등을 사용하는 것이 매우 중요합니다 [4, 5, 11-13].
* **후보정(Post-processing)과의 전략적 연계:** 길고 정확한 텍스트가 필요한 경우, 이미지 생성 AI로 텍스트까지 모두 해결하려 하기보다는 텍스트가 배치될 '부정 공간(Negative Space)'이나 블러 처리된 형태의 배경만을 만들도록 유도해야 합니다. 이후 전용 텍스트나 타이포그래피는 그래픽 디자인 소프트웨어를 이용해 덧입히는 것이 상업용 이미지 제작에 있어 가장 확실하고 효율적인 접근법입니다 [4, 5, 14].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[DALL-E 3|DALL-E 3]], [[Midjourney|Midjourney]], [[부정 프롬프트(Negative Prompt)|부정 프롬프트(Negative Prompt)]], 후보정(Post-processing)
- **Projects/Contexts:** 로고 및 포스터 디자인(Logo and Poster Design), 제품 목업 제작(Product Mockup Creation)
- **Contradictions/Notes:** 소스 간에 DALL-E 3의 텍스트 생성 능력에 대한 흥미로운 모순점이 존재합니다. 여러 프롬프트 가이드에서는 DALL-E 3가 텍스트 렌더링에 압도적으로 뛰어나다고 평가하지만 [1, 3], OpenAI의 공식 문서 및 개발자 커뮤니티의 보고에 따르면 DALL-E는 근본적으로 텍스트 생성용으로 훈련되지 않아 종종 형태가 왜곡된 결과를 낳거나, 과부하 시 무의미한 텍스트를 무작위로 삽입해버리는 치명적인 버그가 있다고 지적합니다 [8, 15].

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*Last updated: 2026-04-30*
