용어나 개념에 대한 정의는 이미 구글 검색으로도 충분히 넘치도록 나오기 때문에, 실제 도구로 사용해 작업을 해야 하는 실무자 관점에서 느낀 점을 적어보겠습니다. 우선 저에 대해 설명하면, Adobe 기본 툴을 다룰 줄 알고, 코딩과 관련한 교육을 들은 적이 있기 때문에 아주 기본적인 머신러닝, 딥러닝에 대한 지식은 갖고 있습니다. 이러한 전제를 바탕으로 처음 Stable Diffusion을 만난 느낌은 다음과 같습니다.
[첫인상]
1. 일단 복잡스럽습니다.
2. 파이썬 개발자 감성이 진하게 납니다.
3. 사실상 거의 무한대의 파생 버전이 존재하는 것처럼 느껴져서 혼란스럽습니다. (ver.1,2,3,4,5,6,7,.......checkpoint.....lora.....?#@!)
4. 상업적인 공식 웹사이트에서 사용자 친화적으로 설명해 주는 가이드가 없어서, 방대한 마치 구글 사막에서 혼자 외롭게 방법을 찾아가는 여정 같습니다. (feat. 개발자 블로그, 강의 사이트)
[실제 사용한 후]
1. 설치까지 성공했고, Web UI를 띄우는 데까지 성공했다면 그다음부터는 훨씬 자유롭습니다. (설치와 초기세팅까지가 헬)
2. 설치나 버전 관리, 플러그인 추가나 제거, 모델 학습 등 프로그램의 근본 아키텍처와 관련된 무언가 작업이 아니라면, 순수하게 '사용자' 측면에서는 결국 프롬프트 디자인과 최적화의 싸움인 듯합니다. (나중에는 방대한 프롬프트 저작권도 생겨날 수 있을까요?)
3. 결과물을 뽑아보면 감동의 눈물을 흘리게 됩니다. (첨단 기술이여..)
4. 추가 플러그인이나 강화 모델을 사용하지 않고, 기본 모델을 사용하더라도 꽤 괜찮은 결과물이 나옵니다.
[개발 관련 지식이나 디자인 툴에 대한 이해도가 전혀 없다면, 예상되는 장면]
1. 일단 설치하는 화면에서 터미널이 뜨기 때문에, 코딩 울렁증이 있는 분이라면 진입장벽이 굉장히 높게 느껴질 수 있습니다. (터미널 화면?.. 바로 종료시켜.)
2. 버전이 매우 많고 다양하기 때문에, 일단 뭐가 공식이고 뭐가 파생이고 베이직 모델인지 구분하기도 어려울 수 있습니다.
3. 추가적인 모델과 플러그인이 많은데, 이것까지 설치하기는 매우 고되고 지칠 확률이 높습니다. (하지만 성공한다면 굉장한 희열을 느끼게 되겠죠?)
Stable Diffusion은 무료 오픈소스 모델이기 때문에, 사용자 친화적으로 정말 깔끔하게 애플스러운 UI를 갖고 있지는 않습니다. 하지만 일단 접근하는 데 성공했다면, 그 뒤부터는 엄청난 자유로움을 느끼며 인공지능의 위대함에 압도될 수 있습니다. 하지만 결국 툴은 툴일 뿐이기에, 고퀄리티의 결과물을 원한다면 이 SD라는 모델이 어떤 절차 단계에 의해 이미지를 형성하는지 먼저 이해하고, 그 각 단계에서 발생하는 노이즈나 왜곡을 최소화하면서, 원하는 톤앤매너와 화풍의 결과물을 위한 프롬프트 최적화 작업 단계에 들어가야 합니다. UI 단에서 사용만 하는 것이 아니라, 작동 원리를 이해하고 튜닝해야만 더 섬세하고 디테일한 결과물을 뽑아낼 수 있다는 말입니다. 이는 전문가의 영역이고 따라서 스튜디오 등 아티스트 집단에서 이 같은 작업만 전문으로 하는 직업이 생겨날 것으로 예상됩니다.
처음에는 앱 하나 설치하고 한글 단어 몇 개 넣으면 완벽한 결과물이 나오는 걸까? 생각했지만, 실제로 프로그램을 들여다보니 결국 깊이 들어가면 전문가의 영역이 됩니다. 아무리 생성형 AI가 범람하더라도, 전문가의 차이는 존재합니다. 디테일의 차이는 전문 지식에서 발생합니다. 이 한 끗 차이는 결과적으로 굉장한 차이가 될 것이고, 따라서 생성형 AI가 아티스트들의 직업을 소멸시킨다는 것은 아직은 시기상조 같습니다. 결국은 빛과 그림자에 대한 이해, 화풍과 구도에 대한 이해, 비례와 투시, 톤앤매너와 색감에 대한 이해 이러한 베이스가 뒷받침돼야만 프롬프트 명령어도 제대로 입력할 수 있기 때문입니다. 하지만 베이직한 수준에서 이미지를 생성하는 것이 목적이라면, 일반인도 얼마든지 창작을 할 수 있는 시대가 도래했다고 생각합니다. 이는 엄청난 변화입니다.
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