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요약

2024년부터 2025년까지의 AI 이미지 생성 환경은 급격한 혁신을 특징으로 하며, 일반적인 창작 활동부터 전문적인 응용 분야에 이르기까지 다양한 사용자 요구를 충족하는 도구들을 제공합니다. 미드저니(Midjourney), 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly), 챗GPT(GPT-4o), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 주요 플레이어들은 이미지 품질, 상업적 활용성, 사용 편의성, 사용자 정의 기능 등에서 각기 다른 강점을 가지고 시장을 선도하고 있습니다.

핵심적인 발견 사항으로는 도구의 전문화 심화가 있습니다. 예술적 품질(미드저니), 상업적 안전성(어도비 파이어플라이), 사용 편의성(GPT-4o), 심층적인 사용자 정의(컴피UI를 통한 스테이블 디퓨전) 등 특정 목적에 특화된 도구들이 등장하고 있습니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링의 정교함이 높아져 미드저니 V6 및 DALL-E 3와 같은 최신 모델은 최적의 결과를 위해 보다 자연스럽고 설명적인 언어를 요구하며, 이는 인간과 AI 간의 상호작용이 더욱 직관적으로 변화하고 있음을 시사합니다. 오픈 소스 도구의 유연성과 독점 도구의 완성도 사이의 대조도 두드러집니다. 컴피UI와 함께 사용되는 스테이블 디퓨전은 복잡성을 감수할 의향이 있는 고급 사용자에게 탁월한 제어 및 사용자 정의 기능을 제공하는 반면, 미드저니 및 어도비 파이어플라이와 같은 독점 솔루션은 사용자 경험과 상업적 준비 상태를 우선시합니다. 마지막으로, 상업적 사용은 여전히 복잡한 영역입니다. 많은 도구가 상업적 사용 권한을 제공하지만, AI 생성 콘텐츠 및 저작권에 대한 법적 환경은 여전히 진화 중이므로, 어도비 파이어플라이의 라이선스 콘텐츠 기반 학습 방식이 중요한 차별점으로 작용합니다.

최고의 도구 선택은 특정 프로젝트 요구 사항, 사용자 기술 숙련도, 상업적 의도에 따라 달라집니다. 예술적 품질에는 미드저니, 상업적 안전성에는 어도비 파이어플라이, 사용 편의성과 광범위한 유틸리티에는 챗GPT (GPT-4o), 심층적인 사용자 정의 및 고급 워크플로우에는 컴피UI와 함께 스테이블 디퓨전이 가장 적합합니다. 앞으로 시장은 AI 기능이 더 광범위한 크리에이티브 스위트에 통합되고, 프롬프트 이해가 더욱 정교해지며, AI 생성 콘텐츠의 소유권 및 윤리에 대한 법적 논의가 계속될 것으로 예상됩니다.

1. AI 이미지 생성의 진화하는 환경 (2024-2025)

AI 이미지 생성은 초기의 텍스트-이미지 모델에서 고품질의 다양한 시각적 콘텐츠를 생산할 수 있는 정교한 플랫폼으로 빠르게 발전했습니다. 2024년부터 2025년까지의 기간은 접근성, 품질 및 전문화된 응용 분야에서 상당한 도약을 이루었으며, 단순한 신기함을 넘어 다양한 전문가들에게 필수적인 도구로 자리매김하고 있습니다.1

이러한 도구들은 마케팅, 디자인, 콘텐츠 제작, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서 작업 흐름을 변화시키고 있습니다. 빠른 프로토타이핑, 대규모 개인화된 콘텐츠 생성, 새로운 예술적 표현 방식 등을 가능하게 하여 시각 콘텐츠 제작을 민주화하는 동시에 새로운 과제들을 제기하고 있습니다.2

AI 이미지 생성 시장은 이제 성숙 단계에 접어들었습니다. 초기에는 실험적인 틈새 분야였던 AI 이미지 생성은 이제 2025년 최고의 AI 이미지 생성기 목록에 여러 출처에서 일관되게 이름을 올리고 있으며, 이는 시장이 안정되고 경쟁이 치열하며, 특정 분야에 특화된 선두 주자들이 존재함을 보여줍니다.1 예술적, 상업적, 마케팅, 그래픽 디자인 등 다양한 "최고의 용도" 카테고리들이 존재한다는 점은 범용 도구에서 벗어나 전문화된 솔루션으로 이동하고 있음을 강조합니다. 이러한 시장의 성숙은 기업과 크리에이티브 전문가들이 AI 이미지 생성을 작업 흐름에 안정적으로 통합할 수 있게 되었음을 의미하며, 단순한 실험 단계를 넘어 전략적 채택의 시대로 진입했음을 나타냅니다. 또한, 이는 시장 점유율을 확보하기 위한 도구들의 차별화 및 전문화 압력이 증가하고 있음을 시사합니다.

AI 도구 개발에는 단순화와 전문화라는 두 가지 경로가 뚜렷하게 나타납니다. 챗GPT (GPT-4o)와 같은 도구는 "믿을 수 없을 정도로 사용하기 쉽고" "최고 수준의 모델"을 제공하여 광범위한 접근성을 목표로 합니다.2 반대로 스테이블 디퓨전은 컴피UI와 함께 "사용자 정의 및 제어"에 강점을 보이지만, "기술적 지식"이 필요하고 "초보자에게는 매우 친숙하지 않다"는 평가를 받습니다.2 이러한 이분법은 사용 편의성을 통해 사용자 기반을 확장하려는 목표와, 세밀한 조작이 필요한 전문 예술가 및 개발자의 요구를 충족시키려는 목표 사이의 균형을 보여줍니다. 이는 제품 개발 전략에서 일부 기업은 사용자 친화성을 우선시하고, 다른 기업은 원시적인 성능과 유연성에 집중하여, 사용자가 자신의 기술 수준과 특정 요구 사항에 따라 선택할 수 있는 다양한 생태계를 조성하는 결과를 낳습니다. 이 경향은 AI 이미지 생성이 일반 사용자부터 전문 실무자까지 광범위한 사용자 스펙트럼을 포괄하도록 보장합니다. 그러나 이는 사용자가 도구를 선택할 때 자신의 기술적 편의성과 프로젝트 요구 사항을 신중하게 평가해야 함을 의미하며, 모든 시나리오에 최적인 "만능" 솔루션은 존재하지 않을 가능성이 높습니다.

2. 주요 AI 이미지 생성기: 상세 개요

이 섹션에서는 주요 AI 이미지 생성 도구들을 심층적으로 살펴보고, 핵심 기능, 고유한 판매 제안, 그리고 대상 사용자층을 강조합니다.

2.1. 미드저니(Midjourney): 예술적 기량과 커뮤니티 중심

미드저니는 "예술적이고 고품질의 시각 자료"를 생성하는 데 탁월하며, "뛰어난 예술적 품질과 미학적 일관성"으로 명성이 높습니다.1 이 도구는 이미지 미세 조정을 위한 고급 제어 기능을 제공하며, 강력한 커뮤니티와 영감 갤러리를 자랑합니다.1 미드저니 V6는 프롬프트 이해 능력이 크게 향상되어 "자연스럽고 대화적인 프롬프트," "복잡한 프롬프트의 정교한 해석," "향상된 텍스트 생성 능력," 그리고 "여러 객체 프롬프트" 기능을 지원합니다.12 또한 "캐릭터 일관성" 및 "스타일 참조"와 같은 고급 기능도 제공합니다.5

장점으로는 "가장 멋진 AI 생성 이미지"를 일관되게 생성하며 2, "놀랍도록 영화적인 결과물"을 내고 8, 사실주의와 정밀도에서 뛰어난 성능을 보인다는 점이 있습니다.8 활발한 커뮤니티는 영감을 얻는 데 큰 도움이 됩니다.2 유료 플랜에는 상업적 사용 권한이 포함되어 있습니다.1

단점으로는 초기에는 디스코드(Discord) 기반이었으나 현재는 전용 웹 플랫폼을 제공하며 1, 생성된 이미지가 기본적으로 공개된다는 점 2, 현재 무료 체험판이 중단되었다는 점 2, 그리고 비디오 생성 애플리케이션과의 통합이 부족하다는 점이 있습니다.8 또한, 결과물의 품질은 "상세한 프롬프트를 작성하는 능력에 크게 좌우됩니다".14

가격은 기본 플랜이 월 8달러(약 200개 이미지)부터 시작하며, 스탠다드 플랜은 월 30달러, 프로 플랜은 월 60달러입니다.1 월 10달러부터 약 200개 이미지와 상업적 사용 권한을 제공합니다.2

미드저니는 예술가, 컨셉 디자이너, 크리에이티브 전문가, 그리고 고품질의 예술적이거나 영화적인 시각 자료가 필요한 사용자에게 가장 적합합니다.1 피치 덱, 무드 보드, 또는 스타일화된 스토리보드 제작에 이상적입니다.5

2.2. 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly): 상업적 안전성과 크리에이티브 클라우드 통합

어도비 파이어플라이는 어도비의 AI 이미지 생성 도구로, 어도비 크리에이티브 애플리케이션 생태계에 통합되어 있습니다. 이 도구는 "어도비 스톡(Adobe Stock) 이미지 및 라이선스 콘텐츠"로 학습되어 "상업적 사용에 가장 안전한 옵션 중 하나"로 차별화됩니다.1 포토샵(Photoshop)을 비롯한 다른 어도비 크리에이티브 클라우드 애플리케이션과 원활하게 통합되어 제너레이티브 필(Generative Fill) 및 제너레이티브 익스팬드(Generative Expand)와 같은 고급 AI 기능으로 편집 경험을 향상시킵니다.1 또한 텍스트 효과, 벡터 변환, 콜라주 메이커 기능도 제공합니다.1

장점으로는 상업적 안전성과 저작권 준수에 강력한 초점을 맞춘다는 점 1, 그리고 어도비의 전문 생태계와의 깊은 통합이 있습니다.2

단점으로는 가입 절차가 다소 혼란스러울 수 있다는 점이 언급됩니다.6

가격은 워터마크가 있는 제한된 무료 티어가 있으며, 독립형 플랜은 월 9.99달러부터 시작합니다. 다양한 크리에이티브 클라우드 구독에 포함되어 있습니다.1

어도비 파이어플라이는 저작권 문제 없이 AI 생성 콘텐츠를 상업적으로 안전하게 사용해야 하는 전문 디자이너와 마케터에게 특히 유용합니다.1 AI 생성 이미지를 기존 사진 작업 흐름에 통합하는 데 이상적입니다.2

2.3. 챗GPT (GPT-4o): 사용 편의성과 대화형 기능

챗GPT를 구동하는 멀티모달 모델인 GPT-4o는 이미지를 기본적으로 생성할 수 있습니다.2 이 도구는 "믿을 수 없을 정도로 사용하기 쉽다"고 평가되며 2, 사용자가 원하는 것을 챗GPT에 단순히 말하면 이미지를 생성합니다.2 "정확한 텍스트 렌더링, 쉬운 편집, 숫자 및 위치 이해" 기능을 제공합니다.2 피카소나 스튜디오 지브리(Studio Ghibli)와 같은 특정 예술적 스타일로 이미지를 생성하도록 지시할 수도 있습니다.2

장점으로는 매우 사용자 친화적이며 "최고 수준의 모델"이라는 점 2, 챗GPT 플러스에 포함되어 있어 상당한 가치를 제공한다는 점 2, 뛰어난 프롬프트 준수와 피드백 통합 능력이 있다는 점 2, 그리고 자피어(Zapier)와 통합되어 자동화를 가능하게 한다는 점이 있습니다.2

단점으로는 "매우 느릴 수 있고" 한 번에 "단일 이미지만 생성한다"는 점 2, 제어 기능이 들쭉날쭉할 수 있다는 점 2, 그리고 이미지 생성만을 원하는 사용자에게는 월 20달러가 비쌀 수 있다는 점이 있습니다.2 미드저니에 비해 사실주의 및 영화적 품질 면에서 부족한 면이 있습니다.8 긴 스토리보드에서 캐릭터 일관성이 흐트러질 수 있으며 5, 엄격한 안전 필터로 인해 특정 콘텐츠 생성이 거부될 수 있습니다.5

가격은 챗GPT와 함께 무료로 제공되며, 챗GPT 플러스는 월 20달러로 더 적은 제한을 가집니다.2

챗GPT (GPT-4o)는 블로그 게시물, 소셜 미디어, 빠른 아이디어 구상 등 이미지 생성을 위한 간단하고 대화적인 인터페이스를 원하는 일반 사용자, 콘텐츠 제작자, 작가에게 가장 적합합니다.2 화면 내 타이포그래피 작업에도 강점을 보입니다.5

2.4. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion): 오픈 소스 유연성과 사용자 정의

스테이블 디퓨전은 "유연성과 오픈 소스 특성"으로 유명한 오픈 소스 AI 모델입니다.8 이 도구는 "사용자 정의 및 제어"를 가능하게 하며 2, "사용자 정의 모델을 생성"할 수 있는 옵션을 제공합니다.8 충분한 컴퓨팅 성능이 있다면 오프라인에서도 작동할 수 있습니다.8 이미지를 생성하기 위해 "확산(diffusion)" 개념을 활용합니다.16

장점으로는 다양한 AI 아트 생성 플랫폼에서 널리 사용 가능하다는 점 2, 합리적인 가격에 사용자 정의가 가능하며 강력하고 일반적으로 훌륭한 결과를 제공한다는 점 2, 프롬프트 준수 및 타이포그래피에서 뛰어나다는 점 8, 그리고 재현 가능한 렌더링 및 배치 작업 스크립팅을 위한 심층적인 제어를 제공한다는 점이 있습니다.5

단점으로는 최상의 결과를 얻으려면 기술적 지식이 필요하며 "초보자에게는 매우 친숙하지 않다"는 점 8, 로컬 설치 시 강력한 GPU 자원이 필요하다는 점 8, GPU, 체크포인트, 노트북 등을 다루는 "설정 오버헤드"가 있다는 점 5, 기본 렌더링이 미드저니보다 단순할 수 있다는 점 5이 있습니다. 스테이블 AI는 "혼란"을 겪어 위상이 흔들리기도 했습니다.15 SD3는 제한적인 라이선스를 가졌고 SDXL 1.0보다 인기가 적었습니다.15

접근성은 나이트카페(NightCafe), 텐서아트(Tensor.Art), 시비타이(Civitai)와 같은 다양한 플랫폼, API, 또는 로컬 서버 다운로드를 통해 가능합니다.2

스테이블 디퓨전은 심층적인 사용자 정의, 모델 학습, 복잡한 작업 흐름 통합이 필요한 고급 사용자, 개발자, 예술가에게 가장 적합합니다.2 에피소드 시리즈, 만화, 또는 버전 관리가 필요한 스튜디오에 이상적입니다.5

2.5. 기타 주목할 만한 혁신가: 전문화된 솔루션

• 어비살(Abyssale): "마케팅 자동화"에 가장 적합하며, 디자인 편집기 내에서 직접 이미지 생성을 가능하게 하고, 강력한 마케팅 시각 자료 자동화 기능과 다양한 마케팅 채널에 최적화된 템플릿을 제공합니다.1 브랜드 일관성을 유지하면서 대량의 시각 자료를 생성해야 하는 마케팅 팀에게 특히 유용합니다.1
• 아이디오그램(Ideogram): 이미지 내에서 "정확한 텍스트" 생성에 탁월하며, 이는 많은 AI 생성기에서 흔히 발생하는 문제입니다.2 제한된 무료 플랜을 제공합니다.2 이미지는 기본적으로 공개됩니다.2
• 레브(Reve): "전반적인 프롬프트 준수"와 "정확한 텍스트 렌더링 및 타이포그래피"로 유명합니다.2 독점적인 레브 이미지 1.0 "하프문(Halfmoon)" 모델로 구동됩니다.9 무료 플랜과 저렴한 크레딧 시스템을 제공합니다.2 이미지는 기본적으로 공개됩니다.2
• 딥AI(DeepAI): "무료 온라인 AI 이미지 생성기"로 "가입 불필요"합니다. 다양한 예술적 스타일, 스마트 사용자 정의, API 접근, 상업적 사용 가능(공개 도메인, 저작권 없음)을 제공합니다.17 그러나 일부 보고서에 따르면 디자인 준수에서 어려움을 겪는다고 합니다.6
• 드리미나(Dreamina): 캡컷(CapCut)의 무료 AI 이미지 생성기입니다. 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 캔버스에서의 다층 블렌딩을 지원합니다. 캐릭터 디자인, 패션, 게임 자산, 마케팅 및 콘텐츠 제작에 활용됩니다.3
• 프리픽 AI 이미지 생성기(Freepik AI Image Generator): "다양한 보완 기능"을 제공하며, 하나의 구독으로 "플럭스(Flux), 아이디오그램, 구글의 이마젠(Imagen)의 최신 모델"에 접근할 수 있게 합니다.6
• 레오나르도 AI(Leonardo.Ai): "사용자 정의 모델 학습" 및 "다양한 스타일"로 알려져 있습니다.9 관대한 무료 체험판을 제공합니다.6 생성된 이미지는 자동으로 공개됩니다.6
• 리크래프트(Recraft): "그래픽 디자인"에 가장 적합합니다.2 하루 50 크레딧까지 무료입니다.2

"무료 티어"는 전략적인 온보딩 도구 역할을 하지만, 숨겨진 비용이나 제한이 따릅니다. 많은 플랫폼이 무료 티어를 제공하지만 (어도비 파이어플라이, 어비살, 딥AI, 드리미나, 아이디오그램, 레오나르도 AI, 리크래프트, 챗GPT) 1, 이들은 종종 워터마크 이미지 (어도비 파이어플라이), 기본 공개 이미지 (미드저니, 아이디오그램, 레브, 레오나르도 AI), 제한된 크레딧/사용량, 또는 낮은 품질/해상도 (딥AI, 핫팟.AI)와 같은 제약이 따릅니다.1 미드저니는 특히 무료 체험판을 중단했습니다.2 무료 티어는 사용자가 기능을 탐색하는 중요한 진입점 역할을 하지만, 전문적 또는 사적인 사용을 방해하는 제약을 부과함으로써 유료 플랜으로의 전환을 유도하도록 설계되었습니다. 일부 무료 티어의 "기본 공개" 측면은 사용자에게 인지되지 않을 경우 개인 정보 보호 및 지적 재산권 문제를 야기할 수 있습니다.

상업적 사용과 저작권은 중요한 차별화 요소이자 산업 전반의 과제입니다. 어도비 파이어플라이는 "어도비 스톡 이미지 및 라이선스 콘텐츠"로 학습되었다는 점을 "상업적 안전성 및 저작권 준수"의 핵심 차별점으로 명시적으로 강조합니다.1 딥AI는 생성된 이미지가 "공개 도메인으로 간주되어 소유자가 없으며" "저작권의 대상이 아니다"라고 명시하여 상업적 사용을 허용합니다.17 미드저니는 유료 플랜에서 상업적 사용 권한을 제공합니다.1 그러나 AI 생성 콘텐츠에 대한 법적 환경은 여전히 불확실하며, "많은 소송이 AI 생성 예술의 합법성과 불법성을 결정하기 위해 법원에서 진행 중"입니다.15 DALL-E 3 또한 지적 재산권을 존중하기 위해 살아있는 공인이나 살아있는 예술가의 독특한 스타일을 모방하는 이미지 생성을 자제합니다.4 학습 데이터의 출처는 AI 생성 콘텐츠의 상업적 생존 가능성과 법적 안전성에 직접적인 영향을 미칩니다. 라이선스 데이터를 기반으로 학습된 독점 모델(어도비 파이어플라이)은 더 큰 보장을 제공하는 반면, 더 광범위하고 잠재적으로 검증되지 않은 데이터셋으로 학습된 모델은 더 높은 법적 위험에 직면합니다. 이러한 불확실성은 상업적 안전성을 보장할 수 있는 도구에 대한 수요를 창출하며, 특히 기업의 채택 패턴에 영향을 미칩니다. 이는 AI 산업의 중요한 법적, 윤리적 전장입니다. 사용자, 특히 상업적 주체는 잠재적인 법적 책임을 완화하기 위해 선택한 AI 도구의 서비스 약관 및 학습 데이터 출처를 정확히 인지해야 합니다. AI 생성 콘텐츠에 대한 명확하고 보편적인 저작권 법률의 부재는 광범위하고 확신에 찬 상업적 채택에 상당한 장벽을 만듭니다.

"AI 생태계"의 부상과 독립형 도구의 대조가 나타나고 있습니다. 어도비 파이어플라이는 포토샵 및 기타 크리에이티브 클라우드 앱에 "원활하게 통합"되어 있습니다.1 챗GPT (GPT-4o)는 더 광범위한 오픈AI(OpenAI) 생태계의 일부이며 자피어와 통합됩니다.2 프리픽은 하나의 구독으로 여러 모델(플럭스, 아이디오그램, 구글의 이마젠)에 접근할 수 있도록 합니다.6 이는 독립형 소프트웨어 모델(미드저니의 과거 방식) 또는 더 많은 수동 통합이 필요한 오픈 소스 프레임워크(스테이블 디퓨전, 컴피UI)와 대조됩니다. 이러한 경향은 AI 이미지 생성을 더 큰 크리에이티브 또는 생산성 스위트 내에 포함시켜, 번들 서비스를 통해 더 효율적인 작업 흐름과 더 큰 가치를 제공하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이는 주요 기술 기업들이 포괄적인 AI 기반 생태계를 제공함으로써 시장 통합을 이끌어낼 수 있으며, 독립형 도구들은 탁월한 틈새 기능이나 오픈 소스 유연성을 제공하지 않는 한 도전을 받을 수 있습니다.

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2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(1)

2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(2)

2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(3)

3. 비교 분석: 강점, 약점 및 최적의 사용 사례

이 섹션에서는 주요 도구들을 핵심적인 측면에서 직접 비교하여 정보에 입각한 의사 결정을 돕습니다.

3.1. 이미지 품질: 사실주의 vs. 예술적 스타일

미드저니는 "예술적 품질에 가장 적합"하며 1, "예술적인 결과물"을 내고 2, "최고의 사진 사실주의"를 자랑합니다.7 "가장 멋진 AI 생성 이미지"를 일관되게 생산하며 2, "놀랍도록 사실적이고 선명한 이미지"와 "더 높은 수준의 사실감과 정밀도"를 생성합니다.14 "영화적인 결과물"에 탁월합니다.8

**DALL-E 3 (챗GPT를 통해)**는 "놀라운 디테일과 충실도를 가진 고품질 이미지"를 생성하며 16, "매혹적이고 생생한 이미지에 세밀한 디테일"을 담아냅니다.14 그러나 미드저니에 비해 "사진 사실주의"와 "영화적인 품질" 면에서 어려움을 겪습니다.8

**스테이블 디퓨전 (XL)**은 "일반적으로 훌륭한" 이미지를 생성할 수 있습니다.15 드림쉐이퍼 XL(DreamShaper XL), 리얼리스틱 비전 6.0(Realistic Vision 6.0), 에픽리얼리즘(EpiCRealism), 저거너트 XL(Juggernaut XL)과 같은 사실주의 모델을 사용할 수 있습니다.11 기본 렌더링은 "미드저니보다 단순"할 수 있지만, "모델 교체 및 LoRA"를 통해 품질을 향상시킬 수 있습니다.5 프롬프트 준수 및 타이포그래피에 탁월합니다.8

예술적 스타일의 경우, 미드저니는 예술적 결과물에 최적의 선택이며 2, '스튜디오 지브리'와 같은 스타일도 구현할 수 있습니다.1 스테이블 디퓨전은 애니메이션(Anything V5, DreamShaper, Counterfeit-V3.0, Kenshi, Waifu Diffusion, Arcane Diffusion) 19, 일러스트레이션(Illustration Style, Vector Illustration, Kids Illustration) 21, 픽셀 아트(M_Pixel, Pixel Art XL) 21 등 다양한 예술적 스타일을 위한 수많은 모델을 제공합니다. DALL-E 3 또한 예술적 스타일 지시를 따를 수 있습니다.4

3.2. 프롬프트 준수 및 텍스트 생성 정확도

미드저니 V6는 "복잡한 프롬프트의 정교한 해석"과 "향상된 텍스트 생성 능력"을 보여줍니다.12 텍스트는 오류가 없지만, 3차원적인 표현을 달성하는 것은 어려울 수 있습니다.14

DALL-E 3는 "향상된 언어 이해력으로 세밀한 장면 디테일(간판 텍스트, 소품, 타이포그래피)을 포착합니다".5 "정확한 텍스트 렌더링"을 제공합니다.2

아이디오그램은 특히 "정확한 텍스트" 생성에 강점을 보입니다.2

레브는 "전반적인 프롬프트 준수"와 "정확한 텍스트 렌더링 및 타이포그래피"로 알려져 있습니다.2

스테이블 디퓨전은 "프롬프트 준수 및 타이포그래피"에 탁월합니다.8 저거너트 XL은 텍스트와 사인이 포함된 이미지를 생성할 수 있습니다.21

3.3. 사용 편의성 vs. 고급 제어

사용 편의성 측면에서 챗GPT (GPT-4o)는 "믿을 수 없을 정도로 사용하기 쉽습니다".2 미드저니는 더 사용자 친화적인 웹 플랫폼을 출시했습니다.1 푸커스(Fooocus)는 초보자를 위한 설치 및 제어를 간소화합니다.11

고급 제어 측면에서 컴피UI와 함께 사용되는 스테이블 디퓨전은 노드 기반 워크플로우를 통해 가장 세밀한 제어 기능을 제공합니다.5 LoRA, ControlNet, 사용자 정의 모델을 사용하여 상세한 사용자 정의가 가능합니다.5

3.4. 상업적 활용성 및 저작권 고려 사항

어도비 파이어플라이는 라이선스 콘텐츠로 학습되어 "상업적 사용에 가장 안전한 옵션 중 하나"입니다.1 사용자는 생성된 이미지를 상업적으로 활용할 수 있습니다.1

미드저니는 유료 플랜에 상업적 사용 권한을 포함합니다.1 그러나 "생성된 이미지는 기본적으로 공개됩니다".2 상업적 사용 측면에서 "미드저니는 스테이블 디퓨전보다 다소 간단합니다".15

딥AI는 생성된 이미지가 "공개 도메인으로 간주되어 소유자가 없으며" "저작권의 대상이 아니다"라고 명시하여 상업적 사용을 허용합니다.17

일반적으로 법적 환경은 여전히 유동적이며, "많은 소송이 법원에서 진행 중"입니다.15 DALL-E 3는 지적 재산권을 존중하기 위해 살아있는 공인이나 살아있는 예술가의 독특한 스타일을 모방하는 이미지 생성을 피합니다.4

3.5. 가격 모델 및 접근성

무료 티어/접근성: 챗GPT (기본 티어 무료2), 어도비 파이어플라이 (제한된 무료 티어1), 어비살 (무료 체험1), 딥AI (무료, 가입 불필요6), 드리미나 (무료3), 레브 (하루 20 크레딧 무료2), 아이디오그램 (제한된 무료 플랜2), 레오나르도 AI (관대한 무료 체험6), 리크래프트 (하루 50 크레딧 무료2), 캔바 (총 50회 사용6), 드림스튜디오 (100 크레딧 무료6), 플럭스 AI (하루 50 크레딧6), 핫팟.AI (탐색을 위한 무료 접근6), 픽슬R (7일간 250 크레딧6), 스테이블 디퓨전 (플랫폼에 따라 다름, 일부는 하루 10 크레딧과 같은 무료 크레딧 제공6). 미드저니는 무료 체험판을 중단했습니다.2

유료 플랜: 미드저니 (월 8~60달러1), 어도비 파이어플라이 (월 9.99달러부터1), 챗GPT 플러스 (월 20달러2), 어비살 (월 12달러부터1), 레브 (500 크레딧에 5달러2), 아이디오그램 (월 8달러부터2), 리크래프트 (월 12달러부터2). 스테이블 디퓨전의 비용은 플랫폼/구현에 따라 다릅니다.16

최적의 도구는 보편적이지 않으며 맥락에 따라 달라집니다. 연구는 일관되게 "최적의 용도" 카테고리를 사용합니다.1 미드저니는 "예술적 품질에 가장 적합"하거나 1 "사진 사실주의"에 적합하고 7, 어도비 파이어플라이는 "상업적 안전성"에 1, 챗GPT는 "사용 편의성"에 2, 스테이블 디퓨전은 "사용자 정의 및 제어"에 적합합니다.2 이러한 파편화는 단일 도구가 모든 측면에서 지배적이지 않음을 나타냅니다. 따라서 사용자는 도구를 선택하기 전에 철저한 요구 사항 평가를 수행해야 합니다. 원하는 예술적 스타일, 상업적 의도, 기술 숙련도, 예산, 기존 작업 흐름과의 통합과 같은 요소가 가장 중요합니다. "최고의" 도구에 대한 권장 사항은 항상 특정 사용 사례에 따라 달라져야 합니다.

AI 이미지 생성에서 접근성과 제어 사이에는 상충 관계가 존재합니다. 챗GPT (GPT-4o)와 같은 도구는 "믿을 수 없을 정도로 사용하기 쉽다"고 칭찬받지만 2, "제어 기능이 들쭉날쭉할 수 있고" 2 제한된 출력(단일 이미지)을 제공할 수 있습니다.2 반대로 컴피UI와 함께 사용되는 스테이블 디퓨전은 "심층적인 제어"와 "사용자 정의"를 제공하지만 2, "기술적 지식"과 "설정 오버헤드"가 필요합니다.5 이미지 생성 모델의 근본적인 기술적 복잡성은 사용자 인터페이스를 단순화하는 것이 종종 세밀한 제어를 추상화해야 함을 의미합니다. 반대로 이러한 제어를 노출하면(컴피UI의 노드 기반 시스템처럼) 고급 사용자에게는 권한을 부여하지만, 더 가파른 학습 곡선을 만듭니다. 이러한 상충 관계는 개발자들이 대상 고객과 디자인 철학을 선택하도록 강제합니다. 사용자는 빠르고 손쉬운 생성을 우선시할지, 아니면 정밀하고 고도로 사용자 정의 가능한 결과물을 우선시할지 결정해야 합니다. 이 선택은 종종 사용자의 기술적 배경과 프로젝트의 전문적 요구 사항과 관련이 있습니다. 일반 사용자에게는 사용 편의성이 제어보다 우선하며, 전문가에게는 제어가 복잡성을 정당화하는 경우가 많습니다.

표: 주요 AI 이미지 생성기 종합 비교 (2025년)

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2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(1)

2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(2)

2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(3)

4. AI 이미지 생성 마스터링: 최적의 결과를 위한 고급 기술

이 섹션은 도구 선택에서 실제 적용으로 초점을 옮겨, 결과물의 품질을 극대화하기 위한 실행 가능한 조언을 제공합니다.

4.1. 효과적인 프롬프트 엔지니어링: 미드저니 V6 및 DALL-E 3 전략

AI 이미지 생성에서 프롬프트는 최종 결과물의 품질을 결정하는 핵심 요소입니다. 특히 미드저니 V6와 DALL-E 3와 같은 최신 모델은 프롬프트 작성 방식에 대한 새로운 접근 방식을 요구합니다.

자연어 사용으로의 전환: 미드저니 V6는 "불필요한 단어에 덜 민감"하며 "더 자연스럽고 대화적인 프롬프트"를 처리할 수 있습니다.12 DALL-E 3는 챗GPT를 기반으로 구축되어 "빠른 프롬프트 개선"에 유리합니다.4 이는 사용자가 키워드 중심의 구문에서 벗어나 마치 사람과 대화하듯이 자연스럽게 원하는 이미지를 설명할 수 있음을 의미합니다. 모델의 이해력이 향상되면서, 복잡한 아이디어를 더 유기적으로 표현하는 것이 가능해졌습니다.

구체성과 세부 묘사: 미드저니 V6와 DALL-E 3 모두 구체적인 프롬프트에 더 나은 결과를 제공합니다. DALL-E 3의 경우, "프롬프트가 구체적일수록 이미지 품질이 향상됩니다".25 설정, 객체, 색상, 분위기, 원근법, 구도, 조명, 시간대와 같은 세부 사항을 포함하는 것이 중요합니다.25 예를 들어, 특정 수의 사람을 지정하지 않으면 "수백 명의 사람"이 생성될 수 있으므로, 정확한 인원수를 명시하는 것이 좋습니다.25 이러한 세부적인 지침은 AI가 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 원하는 시각적 요소를 정밀하게 구현하는 데 필수적입니다.

묘사적인 형용사 및 부사 활용: "원하는 스타일과 분위기를 전달하기 위해 시각적으로 묘사적인 부사 및 형용사를 활용"해야 합니다.12 예를 들어, "개" 대신 "복슬복슬하고 작은 갈색 개"라고 표현하거나 25, "해질녘 하늘" 대신 "불타는 듯한 붉은 하늘과 잔잔한 푸른 바다"라고 명시하는 것이 훨씬 효과적입니다.4 이러한 구체적인 묘사는 AI가 단순히 객체를 인식하는 것을 넘어, 해당 객체의 특성과 주변 환경의 분위기를 섬세하게 표현하도록 돕습니다.

복잡한 프롬프트와 계층적 설명: 미드저니 V6는 "여러 주제, 행동, 설정이 포함된 복잡한 프롬프트를 더 일관성 있게 해석"합니다.12 DALL-E 3는 "계층적 설명"을 통해 여러 요소를 결합할 수 있습니다.4 이는 사용자가 단일 프롬프트 내에서 복잡한 장면이나 상호작용하는 요소를 효과적으로 정의할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 특정 캐릭터들이 특정 환경에서 특정 행동을 하는 장면을 한 번에 묘사하여 일관성 있는 이미지를 얻을 수 있습니다.

모호하거나 불필요한 단어 피하기: 미드저니 V6는 "불필요한 단어에 대한 민감도가 감소"했습니다.12 "놀랍다," "믿을 수 없다"와 같은 "불필요한 '수식어' 단어" 12나 "4k, 8k, 16k, ultra 4k, octane, unreal, v-ray"와 같이 이미지 품질 향상에 기여하지 않는 것으로 간주되었던 용어들을 피해야 합니다.12 DALL-E 3의 경우, 균형을 유지하면서 "프롬프트를 과도하게 채우지 않도록" 주의해야 합니다.25 이러한 단어들은 AI를 혼란스럽게 하거나, 오히려 의도치 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

스타일 및 아티스트 참조: 두 도구 모두 "특정 예술적 스타일이나 테마"를 지정할 수 있습니다.4 미드저니 V6는 "예술가, 예술 운동, 디자인 운동, 사진 스타일, 문화, 민족성"에 대한 참조를 통합할 수 있습니다.12 DALL-E 3는 "반 고흐 스타일"과 같은 표현을 이해합니다.25 이는 사용자가 특정 미학적 비전을 AI에 효과적으로 전달하여 원하는 예술적 결과물을 얻을 수 있도록 합니다.

반복적인 개선: "때로는 첫 시도에서 완벽한 이미지를 얻지 못할 수도 있습니다. 초기 결과를 바탕으로 프롬프트를 다듬고 다시 시도하는 것이 중요합니다".4 AI 이미지 생성은 종종 반복적인 과정이며, 시행착오를 통해 모델의 반응을 학습하고 프롬프트의 효과를 최적화할 수 있습니다.

이미지 프롬프트 (미드저니 V6): 미드저니 V6는 기존 이미지를 참조하여 모델이 "기존 그림을 인식하고 재해석(및 혼합)할 수 있도록" 하며, 이미지 가중치(Image Weight) 매개변수를 통해 제어할 수 있습니다.13 이는 "원본 이미지를 완전히 변형"할 수도 있습니다.13 이 기능은 특정 시각적 요소를 유지하거나 변형하면서 새로운 이미지를 생성하는 데 유용합니다.

4.2. 컴피UI 워크플로우로 스테이블 디퓨전의 잠재력 발휘

스테이블 디퓨전의 강력한 기능을 최대한 활용하려면 컴피UI(ComfyUI)의 노드 기반 아키텍처를 이해하고 활용하는 것이 필수적입니다. 컴피UI는 스테이블 디퓨전의 유연성을 극대화하는 동시에 사용자에게 전례 없는 제어력을 제공합니다.

노드 기반 아키텍처: 컴피UI는 "일련의 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성"할 수 있는 "오픈 소스 노드 기반 프로그램"입니다.10 이 시스템에서는 각 "노드"가 "모델 로드" 또는 "프롬프트 작성"과 같은 특정 기능을 수행합니다.10 이러한 모듈식 접근 방식은 이미지 생성 프로세스를 개별적이고 조정 가능한 구성 요소로 분해하여, 사용자가 각 단계를 정밀하게 제어할 수 있도록 합니다.

워크플로우: 노드들은 서로 연결되어 "워크플로우라고 불리는 제어 흐름 그래프"를 형성합니다.10 이러한 워크플로우는 "수십 개의 노드"로 구성될 수 있을 정도로 복잡합니다.10 워크플로우는 JSON 파일로 저장될 수 있으며, 심지어 "생성된 이미지에 포함될 수도 있어" 10 손쉬운 공유 및 재사용이 가능합니다.10 사용자는 다른 사람이 만든 복잡한 워크플로우를 가져와 자신의 필요에 맞게 수정하거나, 자신만의 독특한 생성 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

SDXL 모델 및 구성 요소: 컴피UI는 SDXL 모델을 지원합니다.22 주요 구성 요소에는 SDXL 1.0 (기본 모델), SDXL 리파이너(Refiner, 선명한 디테일용), SDXL VAE (이미지 변환용)가 포함됩니다.23 이러한 모델들은 고해상도 이미지 생성과 복잡한 세부 묘사를 가능하게 하여, 이전 모델들에 비해 크게 향상된 성능을 제공합니다.

ControlNet 및 LoRA: 이들은 고급 제어를 위한 핵심적인 요소입니다. ControlNet 모델(예: IP-어댑터, 인스턴트 ID, Depth, OpenPose, SoftEdge)은 이미지 구성, 포즈, 스타일에 대한 정밀한 제어를 가능하게 합니다.10 LoRA(Low-Rank Adaptation)는 특정 스타일이나 세부 사항에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있도록 합니다.10 예를 들어, SeargeXL 워크플로우는 ControlNet, 인페인팅(Inpainting), LoRA를 활용하여 고급 이미지 생성을 지원합니다.22 이러한 도구들을 조합하면 사용자는 단순히 텍스트 프롬프트에 의존하는 것을 넘어, 이미지의 구조, 스타일, 심지어 특정 요소의 위치까지 정교하게 조작할 수 있습니다.

AnimateDiff를 이용한 비디오 생성: AnimateDiff와 같은 사용자 정의 확장 기능은 컴피UI가 텍스트 프롬프트나 비디오 입력을 통해 비디오를 생성할 수 있도록 합니다.10 이는 정적인 이미지 생성을 넘어 동적인 시각 콘텐츠 제작으로 영역을 확장하며, 애니메이션, 짧은 클립, 또는 스토리보드 제작에 새로운 가능성을 열어줍니다.

고급 워크플로우 예시:

• Searge의 고급 SDXL 워크플로우 (SeargeXL): 이 워크플로우는 SDXL 모델에서 실행되는 고도로 정교한 워크플로우로, ControlNet, 인페인팅, LoRA, FreeU 등 가장 인기 있는 확장 노드를 지원합니다.22 SeargeXL은 고급 사용자를 위해 설계되었으며, 스틸 이미지 생성에서 거의 모든 것을 달성할 수 있는 시작점을 제공합니다.22 이 워크플로우는 Searge가 개발한 사용자 정의 이미지 개선 기능을 통합하고 있으며,
  .json 파일을 로드하거나 이미지를 드래그 앤 드롭하는 것만으로 쉽게 가져올 수 있습니다.22 모든 필요한 사용자 정의 노드는 ThinkDiffusion에 사전 설치되어 있어 설정 과정을 간소화합니다.22

결론

2024-2025년의 AI 이미지 생성 시장은 단순한 기술적 진보를 넘어, 창의적 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 분석은 시장이 일반적인 도구에서 특정 목적에 최적화된 전문 솔루션으로 성숙하고 있음을 명확히 보여줍니다. 미드저니의 예술적 탁월함, 어도비 파이어플라이의 상업적 안전성, 챗GPT (GPT-4o)의 접근 용이성, 그리고 스테이블 디퓨전과 컴피UI의 심층적인 사용자 정의 능력은 각기 다른 사용자 계층의 고유한 요구를 충족시킵니다.

이러한 도구들의 발전은 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 더욱 부각시킵니다. AI 모델이 더욱 정교해짐에 따라, 사용자는 단순히 키워드를 나열하는 것을 넘어 자연어 기반의 상세하고 의도적인 프롬프트 작성 능력을 개발해야 합니다. 이는 AI와의 상호작용이 더욱 직관적이고 미묘한 형태로 진화하고 있음을 시사합니다.

상업적 활용과 관련된 저작권 및 소유권 문제는 여전히 복잡하고 진화하는 영역입니다. 어도비 파이어플라이와 같이 라이선스 콘텐츠로 학습된 모델은 상업적 사용에 대한 더 큰 보장을 제공하지만, 전반적인 법적 환경은 여전히 불확실합니다. 이는 기업들이 AI 생성 콘텐츠를 활용할 때 법적 위험을 신중하게 평가하고, 사용 약관 및 데이터 출처를 면밀히 검토해야 함을 의미합니다.

궁극적으로, "최고의" AI 이미지 생성 도구는 보편적인 답이 없으며, 사용자의 특정 요구 사항과 목표에 따라 달라집니다. 사용자는 자신의 프로젝트의 예술적 요구 사항, 필요한 제어 수준, 기술적 숙련도, 예산, 그리고 상업적 활용 계획을 종합적으로 고려하여 가장 적합한 도구를 선택해야 합니다. AI 기능이 기존 크리에이티브 스위트에 더욱 통합되는 추세는 사용자에게 더 원활한 작업 흐름을 제공할 것이며, 이는 시장의 주요 플레이어들이 포괄적인 AI 기반 생태계를 구축하는 방향으로 나아갈 것임을 시사합니다. 이러한 역동적인 환경 속에서, 지속적인 학습과 도구의 전략적 선택은 AI 이미지 생성의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 필수적입니다.

참고 자료

1. 10 Best AI Image Generators of 2025 (Free & Premium Tools), 7월 8, 2025에 액세스, https://www.abyssale.com/blog/best-ai-image-generator
2. The 8 best AI image generators in 2025 - Zapier, 7월 8, 2025에 액세스, https://zapier.com/blog/best-ai-image-generator/
3. Dreamina: Free AI Image Generator - Create Art & Images from Text, 7월 8, 2025에 액세스, https://dreamina.capcut.com/
4. How to Use DALL-E 3: Tips, Examples, and Features | DataCamp, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.datacamp.com/tutorial/an-introduction-to-dalle3
5. Midjourney vs. Stable Diffusion vs. DALL·E 3 for Storyboarding | Prescene Blog, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.prescene.ai/blog/midjourney-vs-stable-diffusion-vs-dalle-for-storyboarding
6. Best AI Image Generators - Comparison With 16 Generated Images - AI Tool Reviews For Small Businesses, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.aitoolssme.com/comparison/image-generators
7. The best AI image generators—Creative Blog - MPU Talk, 7월 8, 2025에 액세스, https://talk.macpowerusers.com/t/the-best-ai-image-generators-creative-blog/40160
8. Best AI Image Generators of 2025 | +Free Style Guide - Curious Refuge, 7월 8, 2025에 액세스, https://curiousrefuge.com/blog/best-ai-image-generators-2025
9. The 20+ Best AI art generators in 2025 - Latenode, 7월 8, 2025에 액세스, https://latenode.com/blog/the-20-best-ai-art-generators-in-2025
10. ComfyUI - Wikipedia, 7월 8, 2025에 액세스, https://en.wikipedia.org/wiki/ComfyUI
11. Ultimate Guide to SDXL: Mastering Photorealism in Generative Art for Begginers and Advanced - sandner.art, 7월 8, 2025에 액세스, https://sandner.art/ultimate-guide-to-sdxl-mastering-photorealism-in-generative-art-for-begginers-and-advanced/
12. 9 Midjourney V6. Prompting Technique You Need to Know | by Christie C. - Medium, 7월 8, 2025에 액세스, https://medium.com/design-bootcamp/9-midjourney-v6-prompting-technique-you-need-to-know-b467aa07365e
13. Midjourney V6. Part 2: Prompting and Image Prompts | In-depth Guide - Midlibrary, 7월 8, 2025에 액세스, https://midlibrary.io/midguide/midjourney-v6-in-depth-review-part-2-prompting
14. Midjourney vs DALL-E: AI Art Tools Face-Off for 2025 - eWEEK, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.eweek.com/artificial-intelligence/midjourney-vs-dalle/
15. Midjourney vs. Stable Diffusion: Which should you use? [2025] - Zapier, 7월 8, 2025에 액세스, https://zapier.com/blog/midjourney-vs-stable-diffusion/
16. DALL-E vs. Midjourney vs Stable difussion: Which is Better? - Simplilearn.com, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.simplilearn.com/dalle-vs-midjourney-vs-stable-difussion-article
17. AI Image Generator - DeepAI, 7월 8, 2025에 액세스, https://deepai.org/machine-learning-model/text2img
18. Best Stable Diffusion Prompts for Realistic Photos (12 Tips) - Aiarty Image Enhancer, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.aiarty.com/stable-diffusion-prompts/stable-diffusion-prompts-for-realistic-photos.htm
19. www.aiarty.com, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.aiarty.com/stable-diffusion-guide/best-stable-diffusion-anime-model.htm#:~:text=This%20article%20delves%20into%20six,perfectly%20with%20your%20creative%20vision.
20. 2025 Best 6 Stable Diffusion Anime Models - Aiarty Image Enhancer, 7월 8, 2025에 액세스, https://www.aiarty.com/stable-diffusion-guide/best-stable-diffusion-anime-model.htm
21. Best Stable Diffusion Models For Any Task [With Examples], 7월 8, 2025에 액세스, https://stablediffusionxl.com/best-stable-diffusion-models/
22. ComfyUI Workflows and what you need to know, 7월 8, 2025에 액세스, https://learn.thinkdiffusion.com/comfyui-workflows-and-what-you-need-to-know/
23. Beginner's Guide to ComfyUI - Stable Diffusion Art, 7월 8, 2025에 액세스, https://stable-diffusion-art.com/comfyui/
24. sepro/SDXL-ComfyUI-workflows: A collection of my own ... - GitHub, 7월 8, 2025에 액세스, https://github.com/sepro/SDXL-ComfyUI-workflows

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2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(1)

2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(2)

2025.07.08 - [Stable Diffusion] - 2024-2025년 AI 이미지 생성 도구: 심층 분석 및 활용 전략(3)

안녕하세요 Stable Diffusion Web UI 설치하는 방법 두번째 입니다.

저번에 두가지 방법에 대해 소개해 드렸습니다. 이번에는 두번째 방법입니다.

1. 구글 코랩을 이용하는 방법

2024.01.11 - [Stable Diffusion] - Stable Diffusion WebUI를 설치하는 방법[Google,Colab]

2. 로컬에 지접 다운로드 해서 절치하는 방법

[로컬에 지접 다운로드 하는 방법]

로컬에 직접 다운로드 해서 설치하는 방법은 예전에는 조금 불편했을 것 같은데...

요즘에는 많이 쉬워졌습니다. 그냥 다운로드 해서 설치하면 끝입니다.

우선 처음 다운로드 링크는 코랩을 이용하는 방식과 동일합니다.

다운르도를 위해서 아래의 링크로 이동합니다.

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

아래를 스크롤 하다보면 [Installation on Windows 10/11 with NVidia-GPUs using release package] 항목이 나옵니다.

여기에서 v1.0.0-pre 링크를 눌러서 사이트로 들어가 사운롤드를 받으면 끝납니다.

아래 순서처럼 sd.webui.zip 파일을 Download 하고 적당한 위치에 압축해제를 해주고,

파일 중에 update..bat 파일을 눌러서 최신 버전으로 업데이트를 하고,

파일 중에 run.bat 파일을 눌러  webUI를 실행하면 됩니다.

For more details를 참고하셔서 GPU에 대한 정보를 미리 확인해주세요. 사양이 안맞으면 실행이 안될 수 있습니다.

그럼 v1.0.1-pre 링크를 눌러서 사이트를 연결해 주세요

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases/tag/v1.0.0-pre

에셋 중에 sd.webui.zip 입니다.

이 파일을 다운받아 압축을 해제해 주세요.

압축을 해제하면 아래와 같은 폴더로 구분되어 있습니다.

보시면 아시겠지만 git, python 까지 폴더에 적용된 포터블 버전입니다.

별도의 인스톨 및 설정 절차가 필요가 없다는 의미입니다.

처음에 update.bat 파일을 실행하면 현재 버전을 체크하여 알아서 업데이트를 진행합니다. 코드는 아래와 같습니다.

@echo off

call environment.bat

git -C "%~dp0webui" pull 2>NUL
if %ERRORLEVEL% == 0 goto :done

git -C "%~dp0webui" reset --hard
git -C "%~dp0webui" pull

:done
pause

그 다음에 run.bat 파일을 실행합니다. 코드는 아래와 같습니다.

@echo off

call environment.bat

cd %~dp0webui
call webui-user.bat

보시면 연결된 environment.bat 파일과 webui-user.bat 파일이 실행됩니다. 코드는 아래와 같습니다.

environment.bat 

@echo off

set DIR=%~dp0system

set PATH=%DIR%\git\bin;%DIR%\python;%DIR%\python\Scripts;%PATH%
set PY_LIBS=%DIR%\python\Scripts\Lib;%DIR%\python\Scripts\Lib\site-packages
set PY_PIP=%DIR%\python\Scripts
set SKIP_VENV=1
set PIP_INSTALLER_LOCATION=%DIR%\python\get-pip.py
set TRANSFORMERS_CACHE=%DIR%\transformers-cache

webui-user.bat 

@echo off

set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS=

call webui.bat

여기서 또 webui.bat을 실행하고 있네요. 코드는 아래와 같습니다.

@echo off

if exist webui.settings.bat (
    call webui.settings.bat
)

if not defined PYTHON (set PYTHON=python)
if defined GIT (set "GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE=%GIT%")
if not defined VENV_DIR (set "VENV_DIR=%~dp0%venv")

set SD_WEBUI_RESTART=tmp/restart
set ERROR_REPORTING=FALSE

mkdir tmp 2>NUL

%PYTHON% -c "" >tmp/stdout.txt 2>tmp/stderr.txt
if %ERRORLEVEL% == 0 goto :check_pip
echo Couldn't launch python
goto :show_stdout_stderr

:check_pip
%PYTHON% -mpip --help >tmp/stdout.txt 2>tmp/stderr.txt
if %ERRORLEVEL% == 0 goto :start_venv
if "%PIP_INSTALLER_LOCATION%" == "" goto :show_stdout_stderr
%PYTHON% "%PIP_INSTALLER_LOCATION%" >tmp/stdout.txt 2>tmp/stderr.txt
if %ERRORLEVEL% == 0 goto :start_venv
echo Couldn't install pip
goto :show_stdout_stderr

:start_venv
if ["%VENV_DIR%"] == ["-"] goto :skip_venv
if ["%SKIP_VENV%"] == ["1"] goto :skip_venv

dir "%VENV_DIR%\Scripts\Python.exe" >tmp/stdout.txt 2>tmp/stderr.txt
if %ERRORLEVEL% == 0 goto :activate_venv

for /f "delims=" %%i in ('CALL %PYTHON% -c "import sys; print(sys.executable)"') do set PYTHON_FULLNAME="%%i"
echo Creating venv in directory %VENV_DIR% using python %PYTHON_FULLNAME%
%PYTHON_FULLNAME% -m venv "%VENV_DIR%" >tmp/stdout.txt 2>tmp/stderr.txt
if %ERRORLEVEL% == 0 goto :activate_venv
echo Unable to create venv in directory "%VENV_DIR%"
goto :show_stdout_stderr

:activate_venv
set PYTHON="%VENV_DIR%\Scripts\Python.exe"
echo venv %PYTHON%

:skip_venv
if [%ACCELERATE%] == ["True"] goto :accelerate
goto :launch

:accelerate
echo Checking for accelerate
set ACCELERATE="%VENV_DIR%\Scripts\accelerate.exe"
if EXIST %ACCELERATE% goto :accelerate_launch

:launch
%PYTHON% launch.py %*
if EXIST tmp/restart goto :skip_venv
pause
exit /b

:accelerate_launch
echo Accelerating
%ACCELERATE% launch --num_cpu_threads_per_process=6 launch.py
if EXIST tmp/restart goto :skip_venv
pause
exit /b

:show_stdout_stderr

echo.
echo exit code: %errorlevel%

for /f %%i in ("tmp\stdout.txt") do set size=%%~zi
if %size% equ 0 goto :show_stderr
echo.
echo stdout:
type tmp\stdout.txt

:show_stderr
for /f %%i in ("tmp\stderr.txt") do set size=%%~zi
if %size% equ 0 goto :show_stderr
echo.
echo stderr:
type tmp\stderr.txt

:endofscript

echo.
echo Launch unsuccessful. Exiting.
pause

이렇게 코드가 짜여 있는데 어떤 코드인지 자세히 알 필요는 없을 것 같습니다.

간단하게 설명하면...

update.bat : git에 연결해서 최신 버전으로 업데이트

run.bat : environment.bat 파일과 webui-user.bat 파일을 실행

environment.bat : 각종 파이썬 환경 설정

webui-user.bat : 각종 패스 설정 및 webui.bat 실행

webui.bat : stable-diffusion 설정 및 실행

이렇게 bat파일을 실행하고 크게 문제가 없다면 webUI 페이지가 열립니다.

우선 최초 설치 후에는 적용된 이미지 생성에 필요한 생성모델이 기본만 있어서 제대로 이미지를 생성하기가 어렵습니다.

처음 초기화 된 상태로 프롬프트로 이미지를 생성해 보았습니다.

생성 모델의 중요성을 설명하고자 아주 극단적으로 비교한 거긴 합니다만...

dragon girl 이라는 프롬프트로 다른건 안건드리고 바로 생성해 보았습니다.

civitai.com 라는 사이트에서 Indigo Furry mix 라는 모델을 다운로드 받아 적용해 보았습니다.

다운로드 링크는 아래와 같습니다. 그외 사이트에 모델이 엄청 많으니 취향것 적용해 보시기 바랍니다.

https://civitai.com/models/34469/indigo-furry-mix

그리고 참고로 모델을 다운로드 받으실 때는 Type의 속성이 checkpoint인지를 확인해 주세요. 

모델을 적용한 후 동일한 프롬프트로 생성을 해보았습니다.

단순 비교이긴 하지만 모델을 어떤걸 쓰느냐에 따라 결과물의 차이가 상당하다는 것을 알 수 있습니다.

그래서 디테일한 프롬프트도 중요하지만 어떤 모델을 적용하느냐도 결과물에 큰 영향을 끼치니 참고해 주세요.

그리고 설명은 안했지만 webUI가 아닌 다른 설치 방식도 많습니다.

하지만 제가 테스트를 안해보기도 했고 전문가 용인 경우가 많아서 제외하였습니다.

구글링하면 이것저것 많이 나오니 참고해 주세요 ^^

마지막으로 괜찮은 사이트 링크 공유하면서 마무리 하겠습니다.

감사합니다.

괜찮은 생성 모델 찾기

https://civitai.com/models

https://huggingface.co/

괜찮은 프롬프트 찾기

https://majinai.art/index.php

https://pixai.art/

https://prompthero.com/

https://www.ptsearch.info/articles/list_best/

안녕하세요 Stable Diffusion Web UI 설치하는 방법을 정리해 보았습니다.

설치는 옛날에는 참 어려웠을 것 같은데 이젠 매우 쉬워져서 절차대로만 하면 금방 설치할 수 있습니다.

단지 컴퓨터 사양이 좋아야(GPU가 좋아야 합니다) 한다는건 예나 지금이나 변함이 없네요.

Stable Diffusion WebUI을 설치하는 방법은 크게 두가지 방법이 있습니다.

1. 구글 코랩을 이용하는 방법

2. 로컬에 지접 다운로드 해서 절치하는 방법

[구글 코랩을 이용하는 방법]

컴퓨터 사양에 상관없이 구글 드라이브를 활용하여 쉽게 이미지를 생성할 수 있습니다.

우선 필요한 것은 당연하게도 구글 계정이겠지요. 

다운로드를 위해서 우선 아래의 링크로 이동합니다.

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

이동후 아래 항목에서 List of Online Service를 클릭합니다.

링크를 클릭하면 아래의 사이트로 이동합니다.

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Online-Services

하단에 보면 Google Colab이라는 항목이 있습니다. 아래의 Maintained by TheLastBen를 클릭해 주세요

링크를 클릭하면 아래의 사이트로 이동합니다.

https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ipynb

여기에서 하단에 보시면 Drive로 복사 버튼이 있습니다.

그 버튼을 누르고 내 구글 드라이브로 복사를 진행해 주세요

복사를 완료하면 아래처럼 내 드라이브에 사본이 저장 됩니다.

그 후에 아래의 순서대로 진행해 줍니다.

▶Connect Google Drive : 내 드라이브와 코랩을 연동해서 가상 드라이브로 생성됩니다

▶Install/Update AUTOMATIC1111 repo : Stable Diffusion 을 인스톨/업데이트를 합니다.
▶Requirements : 각종 설정들을 적용합니다.

모든 설치가 되면 아래와 같이 Done으로 체크가 됩니다.

필요한 모델을 설치하거나 로드해줍니다.

중간에 LoRA나 ControlNet 이 있지만 그건 나중에 설치하면 되고.. 스킵하겠습니다.

마지막으로 Start Stable-Diffusion을 실행합니다.

처음 하면 다운로드 하는게 많아서 시간이 좀 걸립니다.

실행이 다 끝나면 아래 Running on public URL이 뜨면 눌러서 들어가면 됩니다.

그러나... 현재 기준(2024.01.11) 코랩은 이제 무료가 아닙니다.

아래와 같은 팝업이 뜰겁니다.

유료 가입 페이지 입니다.

https://colab.research.google.com/signup

아쉽지만 저는 테스트를 해볼 수가 없군요.

유료 구매를 하시면 동일한 절차로 바로 이용이 가능합니다.

단계는 쉽지만 그래서 많은 사람들이 이용하고 부하가 생기니 유료 전환을 해서 테스트 해보기에는 어려움이 있네요.

엄청 비싼건 아니니 관심이 있으시면 구매해서 해보시기를 추천합니다.

여튼.. 설치가 완료되서 WebUI가 뜨면 아래와 같이 편하게 이미지를 생성할 수 있습니다.

저는 직접 설치 방법으로 쓰고 있는데 블로그에 정리하다 보니 코랩 방식을 정리하게 되었네요.

글이 길어져서 다음에는 직접 설치 방법을 설명해 드리겠습니다.

감사합니다.

Stable Diffusion를 연구하다 보니 SDXL이라는게 있더군요.

요즘 모델도 SD와 SDXL도 나오고 있습니다.

그래서 비교를 해보았습니다.

생성형 AI를 위해 모델을 다운로드 받는 방법은 다양합니다.

https://civitai.com/models  라는 사이트에서 다운 받는게 일반적이고요

https://huggingface.co/ 라는 사이트도 유명합니다.

UI는 civitai.com 가 좋은 것 같지만... 뭐 결국 구글링하다가 링크로 들어가는 경우가 많아서 비슷비슷할 것 같네요..

여튼 SDXL 모델을 적용하기 위해서는 SDXL을 적용한 모델을 다운로드 받아야 합니다.

참고로 SDXL 모델은 모델 설명에 SDXL이라고 써있습니다. 잘 찾아서 다운로드 해주심 됩니다.

그리고 적용을 하고 나면 Stable Diffusion 에서 제대로 이미지 생성이 안되는 경우가 있습니다. 

우선 Stable Diffusion 의 최신 버전으로 설정해 주셔야 합니다.

현재 기준(2024.01.10)에서 v1.7.0이 최신 버전입니다.

버전이 낮다면 webui-user.bat 파일의 코드를 좀 수정해 주심 됩니다.

@echo off

set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS= --xformers --no-half-vae

git pull

call webui.bat

이렇게 추가해 주시면 됩니다.

저는 이렇게 해서 되었는데... 아마 안되면 구글링을 조금 해보면 새로 설치해서 되는 경우도 있습니다.

원인은 아무리 검색해 봐도 잘 안나오던데 재 설치가 답인 것 같습니다.

버전을 다운그레이드를 하려면

git reset --hard 버전코드

를 추가해 주면 된다고 합니다. 테스트는 안해봤습니다.

버전코드는 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 사이트에서 확인 가능합니다.

내가 설치한 Stable Diffusion의 버전은 웹페이지의 하단에 버전 번호를 보면 아실 수 있고 그 버전을 클릭하면 사이트로 이동하여 버전코드를 확인할 수 있습니다.

버전 업데이트까지 하고 모델도 다운받았고 이미지를 생성해 보겠습니다.

그런데 아래 이미지 같이 깨진 이미지가 생성이 되는 경우가 있습니다.

저도 이유를 몰라서 한참을 찾았는데 모르겠다는 분들이 많은 것 같아서 정리해 보았습니다.

SD VAE에 지정되는 값을 Automatic 으로 되어 있지 않으면 깨지는 것 같습니다.

VAE는 일종의 픽셀 인코딩이라고 보심 되는데 이게 호환이 안되어서 깨지는 것이고 이걸 바꿔주니 잘 되네요.

설정을 완료하고 개인적으로 테스트를 해보았습니다.

이미지 순서대로

1. civitai.com에 올라온 샘플 이미지(SDXL모델+프롬프트)

2. SDXL모델로 생성한 이미지(juggernautXL)(Seed 생성)

3. 생성된 이미지의 Seed를 기준으로 SD모델로 생성한 이미지(1)

4. 생성된 이미지의 Seed를 기준으로 다른 SD모델로 생성한 이미지(2)

앞으로도 도움될만한 정보 있으면 남겨 놓겠습니다. ^^

감사합니다.