# [[인페인팅 및 드래프트 모드(Inpainting and Draft Mode)|인페인팅 및 드래프트 모드(Inpainting and Draft Mode)]]

## 📌 Brief Summary
인페인팅(Inpainting)은 생성된 이미지의 전체를 변경하지 않고 사용자가 선택한 특정 영역만을 수정하거나 새로운 요소를 추가할 수 있는 기능으로, 미드저니(Midjourney)에서는 'Vary (Region)'이라는 이름으로 제공된다 [1]. 드래프트 모드(Draft Mode)는 미드저니 V7에서 도입된 기능으로, 표준 생성보다 훨씬 빠르고 저렴하게 대량의 시안을 생성할 수 있게 해주는 모드이다 [2]. 이 두 기능은 생성형 AI 이미지를 효율적으로 탐색하고 세밀하게 사후 편집하여 프롬프트의 한계를 보완하는 핵심 워크플로우로 활용된다 [1-3].

## 📖 Core Content

**인페인팅(Inpainting) - Vary (Region) 기능과 프롬프트 전략**
*   **기능 개요:** 미드저니의 'Vary (Region)'은 이미지의 작은 실수를 수정하거나 새로운 요소를 추가할 때, 나머지 배경과 맥락을 완벽하게 유지하면서 특정 부분만 재생성하는 기능이다 [1, 4]. DALL-E 등 다른 생성 AI에서도 인페인팅을 통한 이미지 수정 기능을 제공한다 [5, 6].
*   **작업 방식:** 이미지를 업스케일(Upscale)한 후 'Vary (Region)' 버튼을 클릭하고, 직사각형(Rectangle) 또는 자유형(Freehand) 도구로 수정할 영역을 선택한다 [7, 8]. 리믹스 모드(Remix Mode)가 켜져 있으면 선택한 영역에 대해서만 새로운 텍스트 프롬프트를 입력하여 세밀한 수정(예: 모자를 왕관으로 변경)이 가능하다 [4, 9, 10].
*   **선택 영역 및 프롬프트 팁:** 
    *   선택 영역의 크기가 결과에 큰 영향을 미친다. 선택 영역이 넓으면 AI가 주변 맥락을 파악해 새롭고 창의적인 디테일을 생성할 공간이 많아지지만, 유지하려던 원본 요소까지 대체될 위험이 있다 [8, 11]. 반대로 영역이 너무 좁으면 AI가 주변과의 연결성을 파악하기 어려울 수 있으므로 대상 주변 여백을 충분히 포함해야 한다 [4].
    *   Vary Region 적용 시 프롬프트는 길고 서술적인 문장보다 "meadow stream(초원 개울)"처럼 짧고 직접적인 단어가 가장 효과적이며, 한 번에 여러 곳을 수정하기보다는 한 부분씩 단계적으로 작업하는 것이 좋다 [11].

**드래프트 모드(Draft Mode)와 효율적인 생성 워크플로우**
*   **기능 개요:** 미드저니 V7에서 도입된 `--draft` 파라미터는 표준 이미지 생성보다 약 10배 빠르며 GPU 비용은 절반 수준으로 소모하는 저화질 시안 생성 기능이다 [2, 3, 12].
*   **효율적인 파이프라인 구축:** 프롬프트 작성 시 처음부터 완벽한 이미지를 기대하기보다는, 여러 프롬프트와 화면 비율을 사용해 저렴한 드래프트 이미지를 대량으로 생성하는 탐색 과정이 권장된다 [2, 13]. 이후 가장 유망한 구도나 아이디어를 선별하여 고화질 렌더링으로 승격(Promote)시키고, 시드(Seed)나 스타일 참조(Style Reference)를 재사용하여 정교화하는 단계적(Staged) 프로세스를 구축할 수 있다 [2, 12-14].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[리믹스 모드 (Remix Mode)|리믹스 모드(Remix Mode)]], [[반복적 정교화 (Iterative Refinement)|반복적 정교화(Iterative Refinement)]], 프롬프트 파라미터(Prompt Parameters)
- **Projects/Contexts:** 미드저니(Midjourney) V7 워크플로우, AI 이미지 사후 편집(Post-editing)
- **Contradictions/Notes:** 인페인팅 작업을 위한 영역 선택 시, 넓은 영역을 선택하면 AI에게 충분한 문맥을 제공하여 이미지의 일치감을 높일 수 있지만, 동시에 유지하고 싶었던 원본 이미지의 일부분이 섞이거나 통째로 대체될 수 있다는 양면적인 결과를 초래할 수 있으므로 주의가 필요하다 [11].

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*Last updated: 2026-04-30*
