# [[생성형 AI 워크플로우 (Generative AI Workflow)|생성형 AI 워크플로우 (Generative AI Workflow)]]

## 📌 Brief 단기 요약
생성형 AI 워크플로우는 사용자가 추상적인 아이디어를 구체적인 텍스트 프롬프트로 변환하고, 생성된 결과물을 바탕으로 지속적으로 이미지를 수정 및 발전시켜 나가는 일련의 반복적 창작 과정입니다. 단순히 완벽한 한 번의 프롬프트 입력으로 최종 이미지를 얻는 것이 아니라, 초기 초안(Draft)을 빠르게 생성한 뒤 점진적으로 디테일을 추가하거나 실패 요소를 제거하는 과정을 거칩니다. 2026년 현재 이 워크플로우는 생성 모델의 특성에 맞춰 프롬프트를 최적화하고, 인페인팅이나 확장 기능 등을 통해 사후 편집을 진행하는 정교하고 전문적인 단계로 진화했습니다.

## 📖 Core Content
**1. 반복적 프롬프팅 및 정교화 (Iterative Prompting and Refinement)**
*   모든 AI 이미지 생성은 일회성 작업이 아닌 모델과의 반복적 협업(Iterative) 과정입니다 [1, 2]. 가장 먼저 명확하지만 단순한 긍정 프롬프트를 작성하여 초기 이미지를 생성합니다 [3, 4]. 
*   단 한 번에 완벽한 결과를 기대하기보다는, 대략 2~3문장(15~50단어)으로 기본 구성을 작성하여 첫 생성에서 80%의 완성도를 목표로 합니다 [5, 6].
*   초기에는 열린 지시어(Vague directions)로 시작하여 AI에게 창의적 자유를 주고, 결과물을 확인한 후 점차 좁고 정밀한 지시어나 필요한 구도를 추가해 나가는 것이 올바른 워크플로우입니다 [7].

**2. 이미지 생성 프롬프트 워크플로우 5단계**
안정적인 이미지 생성을 위해 전문가들은 다음과 같은 워크플로우를 권장합니다 [8-16]:
1.  **의도 정의:** 원하는 장면을 자연어로 명확히 구상합니다. 필요한 경우 AI(예: GPT, Meta AI 등)에게 먼저 아이디어를 설명하여 프롬프트 초안 작성을 도움받을 수 있습니다.
2.  **비전의 구체화:** 주제(Subject), 스타일(Style), 분위기(Mood) 등을 명확히 하여 기계가 해석하기 좋은 기호로 변환합니다.
3.  **세부 사항 추가:** 환경, 조명(Lighting), 구도, 카메라 앵글, 그리고 해상도나 화면비(`--ar 16:9` 등) 같은 기술적 매개변수를 덧붙입니다.
4.  **테스트 이미지 생성:** 첫 번째 배치를 생성하여 의도가 어떻게 반영되었는지 확인합니다.
5.  **반복 수정(Refine and iterate):** 조명, 색상, 구도 등을 변경하거나 부정 프롬프트(Negative prompt)를 활용해 원하지 않는 요소를 배제하며 원하는 결과가 나올 때까지 반복합니다.

**3. 문제 진단과 부정 프롬프트(Negative Prompt) 적용**
*   단순히 인터넷에 떠도는 길고 포괄적인 부정 프롬프트를 무작정 복사하여 붙여넣는 것은 구시대적인 방식이며, 오히려 이미지를 망칠 수 있습니다 [17-19]. 
*   효과적인 워크플로우는 **문제를 먼저 진단한 후 부정 프롬프트를 작성**하는 것입니다. 생성된 소규모 배치(Batch) 이미지를 확인하여 반복적으로 나타나는 결함(예: 텍스트 노출, 손가락 기형, 원치 않는 3D 렌더링 느낌 등)을 파악하고, 이를 해결할 최소한의 구체적인 부정어만 타겟팅하여 적용해야 합니다 [20-22].

**4. 2026년형 초안 모드(Draft Mode)와 생성 효율화**
*   미드저니(Midjourney) V7 등의 최신 모델은 저렴하고 빠른 속도로(기존 대비 약 10배) 다수의 시안을 생성하는 '드래프트 모드(Draft Mode, `--draft`)'를 지원합니다 [23-25].
*   이를 통해 수많은 프롬프트와 구도를 비용 효율적으로 탐색하고, 가장 유망한 구도를 선택해 고품질(HD) 이미지로 승격시키는 프로세스가 표준화되었습니다 [23, 26].
*   선택된 결과물은 시드(Seed)를 고정하거나, 스타일 참조(`--sref`), 옴니 참조(`--oref`) 기능에 투입되어 다음 작업 단계의 일관성을 유지하는 뼈대(Reference)로 활용됩니다 [23, 25].

**5. 사후 편집 및 비디오 연계로의 확장**
*   생성된 이미지가 완성에 가까워지면 처음부터 다시 프롬프트를 작성하지 않습니다. 미드저니의 'Vary Region(인페인팅)'을 통해 원본의 맥락을 완벽하게 유지하면서 특정 모자, 배경 요소만 부분 수정하거나, 'Zoom Out / Pan(아웃페인팅)'을 사용해 캔버스 밖의 풍경을 논리적으로 확장합니다 [2, 27-29].
*   또한 최종 산출된 정적 이미지는 단순한 그림에서 끝나지 않고, 비디오 생성 도구(예: Veo 3.1, Pictory, LTX Studio, Runway 등)의 기준 프레임으로 넘겨져 카메라 움직임이나 오디오를 입히는 'Image-to-Video' 다중 도구 연계 워크플로우로 자연스럽게 이어집니다 [30-34].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** `[[프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)|프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)]]`, `[[반복적 정교화 (Iterative Refinement)|반복적 정교화 (Iterative Refinement)]]`, `[[부정 프롬프트 (Negative Prompt)|부정 프롬프트 (Negative Prompt)]]`, `[[드래프트 모드 (Draft Mode)|드래프트 모드 (Draft Mode)]]`, `사후 편집 기법 (Inpainting & Outpainting)`, `[[스타일 및 캐릭터 참조 (Style and Character References)|스타일 및 캐릭터 참조 (Style and Character References)]]`
- **Projects/Contexts:** `Midjourney V7의 API 기반 워크플로우`, `스테이블 디퓨전 네거티브 프롬프트 최적화 프로세스`, `Veo 3.1과 Gemini를 활용한 멀티스텝 비디오 제작 워크플로우`
- **Contradictions/Notes:** 많은 초보자들이 길고 기술적인 용어들로 꽉 찬 프롬프트를 한 번에 입력하려 시도하지만(예: 수십 개의 요소 나열), 실제 전문가들은 한 번의 지시에 너무 많은 디테일을 넣으면 AI가 혼란을 겪는다고 경고합니다. 효과적인 워크플로우는 5~10개의 핵심 요소(주체, 환경, 조명, 스타일)에만 집중하여 15~50단어 내외의 자연스러운 문장으로 시작한 뒤, 반복적인 수정을 통해 세부적인 문제(Artifacts)를 고쳐나가는 것입니다 [5, 22, 35, 36].

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*Last updated: 2026-04-30*
