AI 이미지 퀄리티가 들쭉날쭉한 진짜 이유: 잘 나오는 사람들은 공통으로 이것부터 다르다

같은 AI 이미지 생성 도구를 쓰는데도 결과물 차이가 극단적으로 갈리는 경우가 많다. 어떤 사람은 한 번에 “이거 바로 써도 되겠다” 싶은 이미지를 뽑아내고, 어떤 사람은 계속 왜곡된 얼굴, 이상한 손, 애매한 구도에 막힌다. 이 차이는 운이나 센스 문제가 아니라, 이미지 생성 전에 설정하는 기준과 접근 방식에서 대부분 결정된다.

첫 번째 차이는 프롬프트의 ‘정보 밀도’다. 잘 나오는 사람들의 프롬프트를 보면 길어서가 아니라, 필요한 정보만 정확히 들어 있다. 주제, 분위기, 구도, 스타일이 명확하게 분리돼 있고 불필요한 수식어는 거의 없다. 반대로 퀄리티가 흔들리는 경우는 “멋있게”, “고급스럽게”처럼 추상적인 표현이 많다. AI는 감각적인 단어보다 구체적인 시각 정보를 훨씬 잘 이해한다.

두 번째는 기준 이미지가 머릿속에 있느냐의 차이다. 결과가 좋은 사람들은 생성 전에 이미 “이런 그림이 나와야 한다”는 기준이 있다. 사진 느낌인지, 일러스트인지, 상업용인지, SNS용인지가 분명하다. 반면 기준 없이 시도하면 AI는 평균적인 결과를 내놓고, 그 평균값이 바로 ‘어딘가 어색한 이미지’가 된다.

세 번째는 부정 프롬프트 활용 여부다. 손, 얼굴, 텍스트 오류처럼 자주 발생하는 문제는 이미 패턴이 정해져 있다. 퀄리티가 안정적인 사람들은 이런 문제를 미리 차단한다. 반대로 긍정 프롬프트만 넣고 “왜 또 손이 이상하지?”라고 고민하면 같은 문제가 반복된다.

네 번째는 한 번에 완성하려는 욕심이다. 이미지 퀄리티가 좋은 사람들은 한 번에 끝내지 않는다. 1차로 전체 분위기, 2차로 구도 보정, 3차로 디테일 보완처럼 단계적으로 접근한다. 한 번에 모든 조건을 넣으면 오히려 중요한 요소가 묻혀 결과가 흔들린다.

다섯 번째는 모델과 스타일을 고정한다. 매번 다른 모델, 다른 스타일을 섞으면 결과 비교가 불가능해진다. 잘 나오는 사람들은 한동안 같은 모델과 스타일을 유지하면서 프롬프트만 조정한다. 이 과정에서 어떤 표현이 어떤 결과를 만드는지 감각이 쌓인다.

결론적으로 AI 이미지 퀄리티는 재능이 아니라 통제력의 문제다. AI가 무엇을 잘 못하는지 알고, 그 약점을 미리 관리하는 사람이 안정적인 결과를 얻는다. 이미지가 계속 들쭉날쭉하다면 새로운 모델을 찾기 전에, 내가 기준·제한·단계를 갖추고 있는지부터 점검해보는 게 가장 빠른 개선 방법이다.