최근 AI 기반 이미지 생성 기술은 상상을 초월할 정도로 빠르게 진화하고 있다. Midjourney, Stable Diffusion 같은 대형 모델들은 수십억 장 이상의 이미지를 학습하여 다양한 스타일과 주제의 이미지를 자유롭게 생성할 수 있는 능력을 보여준다. 그러나 이들의 데이터셋을 면밀히 들여다보면 흥미로운 사실을 발견할 수 있다. 데이터 양은 방대하지만, 라벨링이 부정확하거나 해상도가 낮은 이미지가 상당수를 차지한다는 점이다. 단순히 수량이 많다는 이유로 모델 품질이 항상 뛰어난 것은 아니다.
기존 대형 모델들의 한계는 명확하다. 자동 수집된 데이터는 일관성이 부족하고, 프롬프트와 이미지 간 의미적 연결성이 약하며, 저해상도 이미지가 적지 않다. 이로 인해 모델이 다양한 스타일을 흉내내는 데는 강점을 보이지만, 특정 품질이나 스타일을 정밀하게 구현하는 데는 한계가 존재한다. 특히, 콘텐츠의 세밀함과 완성도가 중요한 산업군에서는 이러한 약점이 치명적일 수 있다.
이에 대한 대안으로 떠오르는 접근 방식이 고해상도 이미지와 정교한 프롬프트 라벨링을 기반으로 한 정제된 데이터셋 구축이다. 데이터의 양을 무작정 늘리는 대신, 품질과 정합성을 최우선으로 고려하는 전략이다. 이 접근은 “양적 우위” 대신 “질적 우위”를 지향하며, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 모델 개발을 가능하게 한다.
구체적으로, 초기에는 OpenAI 기반 모델을 이용해 1,000장의 이미지를 생성하고 자체 증강 기술을 통해 2,000장까지 확장했다. 이어서 고도화된 라벨링 작업을 통해 8만 장 이상의 고해상도(2K~4K급) 데이터셋을 확보했으며, 최종적으로는 100만 장 이상까지 데이터 규모를 확장할 계획이다. 여기서 핵심은 단순히 데이터를 쌓는 것이 아니라, 프롬프트와 이미지 간의 의미적 일치도를 높이고, 각 이미지의 스타일, 구도, 분위기까지 세밀하게 라벨링하여 학습 효율을 극대화하는 것이다.
또한, 이 정제된 데이터셋을 활용해 기존 대형 모델들과 차별화되는 고유한 강점을 갖춘 이미지 생성 모델을 개발하고자 한다. 범용성보다는 특정 산업군, 예를 들어 광고, 홈쇼핑, 게임, 패션, 방송 콘텐츠 제작 등에서 요구하는 정밀도와 스타일 일관성을 갖춘 모델을 지향한다. 이는 대량의 범용 데이터를 학습한 기존 모델들과 명확히 다른 포지셔닝이다.
특히, 이 프로젝트는 기존 크로마키 배경 합성 솔루션인 EXLINK와의 연계 가능성도 고려하고 있다. EXLINK는 현재 홈쇼핑 방송 등에서 사용되고 있는 솔루션으로, 실시간 배경 합성을 통해 촬영 환경을 자유롭게 확장시켜주는 기술이다. 여기에 고해상도 AI 이미지 생성 기술을 결합하면, 기존의 정적인 배경 이미지를 넘어, 방송 컨셉이나 브랜드 아이덴티티에 최적화된 다이내믹한 배경을 실시간으로 생성하고 합성하는 것이 가능해진다.
예를 들어, 특정 시즌 세일 방송에서는 계절감이 물씬 느껴지는 배경을, 명품 브랜드 소개 방송에서는 세련되고 고급스러운 분위기의 배경을, 제품 특성에 맞춰 AI가 자동으로 생성해줄 수 있다. 이는 콘텐츠 제작의 효율성을 극대화하는 동시에, 방송 품질을 한 차원 끌어올릴 수 있는 방법이 된다.
결론적으로, 앞으로 AI 이미지 생성 기술이 진화하는 방향은 명확하다. 단순한 데이터량 경쟁이 아니라, 데이터의 품질, 정제 수준, 그리고 사용 목적에 최적화된 전략적 데이터 구축이 성패를 가르는 요소가 될 것이다. 방대한 양의 데이터 위에 구축된 기존 모델들은 범용적이지만, 특정 품질과 스타일을 요구하는 전문 산업군에서는 더 이상 “수량”만으로는 경쟁력을 확보할 수 없다.
이제는 얼마나 많은 이미지를 학습했는지가 아니라, 어떤 데이터를, 어떤 기준으로 정제하여, 어떤 목적을 위해 학습시켰는지가 진정한 경쟁력을 결정짓는다. 고해상도, 정밀한 프롬프트 라벨링, 도메인 특화 최적화 전략. 이것이 차세대 이미지 생성 AI의 핵심 키워드가 될 것이다.
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