📆 April 7, 2025 😉

안녕하세요  구독자님, 한 주 잘 지내고 계신가요?

  

출처: https://agilemanifesto.org/iso/ko/manifesto.html

 필자는 개인적으로 단순 생산직 아르바이트를 하면서 순차적으로 진행하는 폭포수(waterfall) 형식의 일들을 많이 해왔습니다. 하지만 위의 사이트를 발견하고 나서 부터 애자일 방법론에 대해 많은 관심이 생기게 되었습니다. 실제로도 대부분의 소프트웨어 엔지니어링 분야에서는 애자일을 기반으로 한 개발 방법론을 추구하고 있구요. 그래서 애자일하게 일한다는 것, 그리고 애자일하게 개발한다는 것은 어떤 것인지 한번 알아봅시다.

 최근 인스타그램, 카카오톡과 같은 SNS에 모두가 공통적으로 올리는 사진이 있습니다. 바로 지브리 사진인데요, 이는 ChatGPT를 통해서 자신의 사진을 ‘지브리풍’으로 변환한 결과물인 것이죠. 최근 OpenAI에서 GPT-4o새로운 이미지 생성기가 출시되었는데 이는 심슨, 디즈니, 지브리와 같은 유명 애니메이션 그림풍으로 이미지를 변환할 수 있는 기능이 생긴 것이죠.

 OpenAI 최고운영책임자(COO) 브래드 라이트캡(Brad Lightcap)은 지난 3일 자신의 X를 통해 “지난 주 ChatGPT에서 새로운 이미지 생성기가 출시된 이후 1억 3000만명 이상의 사용자가 7억개가 넘는 이미지를 생성했다”라고 밝히기도 했어요. CEO인 샘 올트만(Sam Altman) 또한 자신의 X에서 “수요가 말도 안 될 정도로 많다. 우리 팀은 좀 자야 한다”며 자신들의 GPU가 녹아내리고 있다는 우스개소리를 하기도 했습니다.

 현재 전 세계에서 폭발적인 반응을 얻고 있는 이미지 생성기의 원리는 대체 무엇일까요? 이미지를 특정 스타일로 변환하는 다양한 모델이 존재하는데 요즘 가장 대중적으로 사용하는 모델은 바로 ‘Diffusion Model’ 이라는 기술이라고 합니다. 과거에는 비슷한 기술로 Neural Style Transfer가 쓰였지만 현재는 좀 더 정교하고 자연스러운 결과를 낼 수 있는 Diffusion 기반 모델이 대세라고 하네요. 

 그렇다면 Diffusion Model이 과연 어떤 원리로 동작하는 걸까요? 이 방식은 데이터(이미지)로부터 노이즈를 조금씩 더해가며 데이터를 노이즈 덩어리로 만드는 Forward Process와 이와 반대로 노이즈를 조금씩 복원해가며 데이터(이미지)를 만들어내는 Reverse Process를 활용한 것입니다.  이 프로세스의 가장 큰 핵심은 입력된 원본 이미지의 구조를 유지하되 스타일만 바꾸는 거에요.

 위의 그림에서 X0은 실제 데이터, XT는 최종 noise, 그리고 Xt는 데이터에 노이즈가 더해진 상태인 Latent Variable을 의미합니다. 우선 오른쪽에서 왼쪽 방향으로 노이즈를 더해가는 Forward Process인 q를 진행합니다. 그렇다면 원본 이미지와 랜덤한 노이즈를 혼합시켜 흐리게 보이는 이미지가 나오겠죠? 그리고 이 Forward Process를 반대로 추정하는 Reverse Process인 p를 학습함으로써 XT(노이즈)로부터 X0(데이터)를 복원하는 과정을 학습합니다. 그렇다면 노이즈로 가득 찼던 이미지는 사용자가 입력한 프롬프트에 맞는 스타일로 노이즈를 지우면서 해당 스타일의 그림처럼 나타나게 됩니다. 즉, Reverse Process를 활용하여 랜덤 노이즈로부터 사용자가 원하는 이미지, 텍스트, 그래프 등을 생성할 수 있는 모델을 만들어내는 것이죠.

 

 현재는 지브리풍 이미지가 주로 인기를 차지하고 있지만, 그 외의 디즈니, 짱구, 스누피 등 다양한 유명 애니 그림스타일로 바꿔볼 수 있으니 한 번씩 해보시는 걸 추천드려요! 아래는 저의 사진을 이용하여 다양한 스타일로 변경해본 결과물들입니다!

 이러한 상황 속에서 ChatGPT의 기능이 지브리의 저작권을 침해한다는 우려의 목소리도 함께 들려오고 있습니다. 3월 27일 AP 통신은 OpenAI의 이미지 생성 모델이 지브리 스튜디오나 미야자키 하야오 감독의 작품으로 학습이 되었는지, 이에 대한 승인 여부가 법적인 쟁점이 될 수 있다고 밝히기도 했습니다. 미술가 칼라 오티즈는 “OpenAI와 같은 회사들이 예술가들의 작품과 예술가들의 생계에 대해 신경쓰지 않는다”라고 비판적인 의견을 내놓기도 했어요. 아직 현대 사회는 AI에 대한 사회적 합의, 법률이 확실하게 제정되어있지 않은 상태인데 이에 대한 논의가 필요해 보입니다.

<ChatGPT 이미지 생성 기능 대규모 개선!>

  이번 2025년 3월 25일 OpenAI 공식 발표를 통해 적용된 ChatGPT의 이미지 생성 기능 업데이트 소식을 전해드립니다. 특히 텍스트가 포함된 이미지 생성 품질이 획기적으로 향상되어 실무 활용 가능성이 급격히 높아졌습니다.

📌 “글자가… 잘 보인다?”

체감으로 느껴진 진짜 변화

 이전까지 ChatGPT에 텍스트 이미지(간판, 포스터, 카드뉴스 등)를 요청해보셨다면 공감하실 겁니다.

• ❌ “HELLO”가 “H3|L0”로 나오는 어처구니없는 결과
• ❌ 흐릿하고 번진 글자들
• ❌ 폰트 크기, 정렬, 간격 등이 전혀 맞지 않음

 하지만 지금은?

• ✅ 글자 하나하나 또렷하고 정확한 출력
• ✅ 의도한 문구가 그대로 반영
• ✅ 시각적 완성도까지 상향 평준화

이전에는 이미지 생성 모델(DALL·E 등)이 텍스트 렌더링에서 유독 취약했는데, 이제는 “읽을 수 있는 텍스트”를 중심으로 이미지가 구성됩니다.

무엇이 달라졌을까?

GPT 이미지 생성 기술 업데이트 분석

 OpenAI는 이번 업데이트에서 다음과 같은 핵심 기술들을 개선하거나 새롭게 도입했습니다.

1. GPT-4o 기반 멀티모달 생성 모델

• GPT-4o는 텍스트, 이미지, 오디오까지 동시에 이해하는 멀티모달 AI입니다.
• 이미지 생성 요청을 단순한 그림 지시로 해석하지 않고, 언어의 문맥 속에서 텍스트 구성 요소로 파악합니다.
• “포스터에 GET IT이라는 문구를 넣어줘” 같은 지시를 텍스트-위치-스타일까지 고려한 이미지로 바꿔주는 것이 가능해졌습니다.

2. 자가회귀 이미지 생성 (Autoregressive Generation)

• 이미지를 왼쪽 상단부터 오른쪽 하단으로 순차적으로 그리는 방식입니다.
• 이 방식은 글자 하나하나를 순서대로 조합하며,
  • 자소가 깨지거나
  • 간격이 이상해지거나
  • 순서가 틀리는 문제를 대폭 줄였습니다.

 텍스트의 “문자 구조”를 인식한 상태에서 픽셀을 생성하기 때문에 시각적으로 정돈된 결과가 나옵니다.

3. RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)

• 사람이 평가한 결과를 바탕으로 생성 품질을 높이는 강화학습 기술입니다.

• 이전에는 사람이 보기에 어색한 글자도 AI는 잘 생성했다고 인식했지만,

  → 이제는 “사람이 보기 좋은 글자”를 학습한 상태에서 이미지가 생성됩니다.

4. 벡터화된 레이아웃 및 스타일링 지원

• GPT-4o는 텍스트 스타일, 배경 대비, 여백, 글자 굵기 등도 벡터 단위로 파악하여 구성합니다.
• 사용자가 “굵은 글씨로 가운데 정렬해줘”라고 하면 실제 그 조건에 맞춘 레이아웃이 반영됩니다.

기술적 진화의 의미

이미지 생성, “문해력”을 갖추다

 이번 GPT-4o 기반 이미지 생성 기술의 진화는 단순한 그래픽 생성 능력 이상의 의미를 갖습니다.

1. 텍스트는 이미지보다 어렵다

텍스트가 포함된 이미지를 생성하는 건 일반 이미지보다 훨씬 복잡합니다.

AI는 단순히 글자 모양을 흉내내는 게 아니라:

• 문자열 순서 이해
• 시각적 의미 인식
• 글자 구조 조합
• 시멘틱 정합성

까지 고려해야 하죠. GPT-4o는 이 과정을 언어 처리 수준에서 이해하고 이미지로 자연스럽게 출력하는 데 성공했습니다.

2. 자연어 → 시각적 구성으로의 매핑 능력 향상

 기존에는 단어만 이해하고 그걸 이미지로 바꾸는 데 집중했다면 이제는 “텍스트를 시각적으로 어떻게 보여주는 게 가장 적절한가?” 까지 고려합니다.

→ 이는 디자인 관점에서 엄청난 전환입니다.

→ 프롬프트 하나로 문구 배치 + 스타일 + 균형이 자동 조정되니까요.

3. 생성형 AI가 실무의 도구로 진입

 이전까지는 “컨셉 잡기” 수준에 머물던 이미지 생성 AI가 이제는 실질적인 디자인 초안용 도구로서의 역할을 하기 시작했습니다.

출처 및 참고자료

• OpenAI 공식 업데이트 뉴스 (2025.03.25)
• The Verge: “ChatGPT now generates more accurate text in images”
• Wall Street Journal: “OpenAI upgrades DALL-E’s ability to generate readable text”
• Axios: “AI 이미지 생성, 지브리풍부터 인포그래픽까지 가능해진 시대”