안녕하세요, 창허입니다.
며칠 전, GPT-Image 2가 출시되었습니다.
AI 디자인 업계가 완전히 들썩이고 있습니다.
효과가 얼마나 강력한지, 이렇게 말씀드리죠. '보는 것이 믿는 것'이라는 말이 이제 완전히 농담이 될지도 모릅니다.
참지 못하고 SNS에 글을 올려 모두에게 친절히 알렸습니다:
과장이 아니라, 제 주변 디자이너 중 절반은 이미 벌벌 떨기 시작했습니다.
어제 DeepSeek V4 관련 글에서 표지 이미지를 어떻게 만들었는지 많은 분들이 물어보셨습니다.
사실 GPT-Image 2로 한 번에 생성한 것이며, 따로 후처리는 전혀 없었습니다.
시간을 내어 웹에서 재미있는 활용 사례와 프롬프트를 모으고, 템플릿으로 추출하여 GitHub에 오픈소스로 공개했습니다.
카테고리가 정말 많습니다. 인포그래픽, 인터페이스, 포스터, 사진, 일러스트레이션 같은 주류 유형은 물론, 브랜딩, 카드, 라이브 방송 화면, 중국 스타일, 상업 비주얼 등 보충 사례까지 다양하게 갖추고 있습니다.
각 카테고리 아래에 많은 사례가 있으며, 당연히 모든 사례에 프롬프트가 기본으로 포함되어 있습니다:
가장 중요한 것은, 산업용 프롬프트 템플릿을 추출했다는 점입니다.
각 템플릿 세트에는 '함정 방지 가이드'가 함께 제공되어, 이를 바로 Agent에 학습시켜 프롬프트를 일괄 생성하고 이미지를 한 번에 대량 제작할 수 있습니다.
Claude Code나 Codex 같은 Agents가 직접 호출하는 것을 권장합니다.
오픈소스 저장소 주소는 여기입니다. 도움이 되셨다면 별 좀 눌러주세요, ㅎㅎ.
1https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2
웹에서 모은 것 외에도 제가 직접 많은 사례를 테스트하고 프롬프트를 첨부했습니다.
GPT-Image 2가 얼마나 강력한지 모두 느껴보시길 바랍니다.
1. 라이브 방송 화면
이런 이미지는 정말 리얼합니다.
하나 더 있습니다:
정말 아름답네요.
프롬프트는 매우 간단합니다:
라이브 방송실 이미지를 생성해 줘. 분위기는 달빛 아래에서 춤추는 미녀, 방에는 많은 사람들이 댓글을 달고 있어.
여성 독자들을 위해, 한푸(漢服)를 판매하는 잘생긴 남성도 준비했습니다.
프롬프트:
라이브 방송실 이미지를 생성해 줘. 분위기는 한푸를 설명하는 잘생긴 남성, 방에는 많은 사람들이 댓글을 달고 있어.
2. 손그림 스타일 도시 지도
시안(西安):
예전에 다른 AI 도구를 사용했을 때는, 솔직히 가까이서 보기엔 좀 그랬고, 텍스트 깨짐 문제가 매우 심각했습니다.
GPT-Image 2는 중국어 텍스트 깨짐 문제가 훨씬 개선되었습니다.
신장(新疆) 지도입니다:
템플릿 프롬프트는 정말 간단합니다:
[도시 이름 입력]의 손그림 수채화 스타일 도시 지도를 생성해 줘. 현지 특산 음식, 랜드마크, 도시 특성을 포함해.
3. 포스터
방금 Tea π(차파이) 한 병을 찍어서 GPT-Image 2에 넣어봤습니다.
결과물 포스터는, 솔직히 제 기대보다 훨씬 좋았습니다.
프롬프트:
이 제품의 프로모션 이미지를 생성해 줘.
단 한 문장으로, 디자인 디테일을 스스로 전부 상상해 냈습니다.
4. 분해도
AI 글래스 분해도 생성:
프롬프트:
AI 글래스의 분해도를 생성해 줘. 각 구성 요소의 이름과 이 제품의 핵심 판매 포인트 몇 가지를 포함해.
5. 기술 설명 다이어그램
예를 들어, 이 RAG 기술 설명 다이어그램입니다:
설명하고 싶은 기술이 무엇이든 이 템플릿을 사용할 수 있습니다:
[용어 입력] 기술에 대한 상세 설명 다이어그램을 생성해 줘.
6. SNS 타임라인
SNS 타임라인의 매우 리얼한 스크린샷을 생성할 수 있습니다.
그러니 이 글을 부모님께 꼭 보내드리길 강력히 권장합니다. 가짜 사진의 비용이 정말 너무 낮아졌습니다.
X 게시물 만드는 데는 단 1분이면 충분합니다:
프롬프트는 공개하지 않겠습니다. 솔직히 생각할수록 좀 무섭네요.
7. 개인 웹페이지
개인 홈페이지를 디자인해 달라고 했더니, 결과물이 꽤 괜찮았습니다:
8. 시적 이미지
예를 들어, 이 '단가행(短歌行)', ㅎㅎㅎ:
프롬프트:
'단가행'에 대한 예술적인 이미지를 생성해 줘. 시의 전문을 포함해.
9. 장권(long scroll) 이미지
GPT-Image 2는 다양한 직접 출력 크기를 지원하며, 장권 이미지도 전혀 문제없습니다.
게다가 텍스트 깨짐이 거의 없습니다. 너무 강력하네요.
프롬프트: '적벽부(赤壁賦)'를 생각하며 장권 이미지를 생성해 줘. '적벽부' 전문을 포함해.
GPT-Image 2는 이제 여러 곳에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Lovart에서 바로 업데이트했으니 가서 시도해 보세요.
GPT Plus 멤버십이 있다면 웹에서 바로 사용할 수 있습니다.
더 멋진 방법이 있습니다. Codex가 GPT-Image 2를 직접 호출하여 이미지를 생성하게 할 수 있습니다.
예전에는 몇 가지 스킬을 조율해야 했지만, 이제는 전혀 그럴 필요가 없습니다.
그리고 Codex + Obsidian이 공식 계정 커버 이미지에 가장 좋은 파트너라는 사실을 알게 되었습니다.
Codex가 GPT-Image 2를 직접 호출하여 이미지를 생성합니다. Obsidian에서 글을 마친 후 커버 이미지를 편리하게 생성할 수 있으며, 심지어 글 필드에 자동으로 채워 넣을 수도 있습니다.
GPT-Image 2의 이해력은 정말 뛰어납니다.
예전에 Claude Code + Nano Banana 2로 이미지를 생성하면 느리고 불안정했습니다.
이제 Codex로 커버 이미지를 생성하면 1분도 채 걸리지 않습니다. 정말 편안하네요.
이것이 제 현재 창작 과정과 커버 이미지 생성 방식입니다.
자, 사례들을 살펴봤으니 제가 이 오픈소스 프로젝트를 만든 이유에 대해 이야기해 보겠습니다.
최근 GPT-Image 2가 정식 출시된 후, AI 드로잉 열풍이 거세게 불고 있습니다.
우연히 YouMind와 OpenNana의 프롬프트 라이브러리를 발견하게 되었습니다. 처음에는 별로 신경 쓰지 않았습니다.
하지만 클릭해서 들어가 보니, 와, 사진들이 정말 아름답더군요.
그런데 한동안 만져 보니 매우 난감한 문제를 발견했습니다.
현재 이런 단순한 프롬프트 집계 및 수집은, 솔직히 말해서, 그저 정교한 표본들을 전시해 놓은 것에 불과합니다.
수백 개의 산문 같은 프롬프트를 내 Agent나 자동화 워크플로우에 통합하려면, 여전히 하나하나 수동으로 긁어와야 합니까?
AI가 이 지루한 작업을 대신하게 할 수는 없을까요?
수많은 문장들이 아니라, 직접 호출할 수 있는 '프로토콜' 세트가 필요합니다.
그래서 시간을 내어 329개의 정교한 사례를 전부 리버스 엔지니어링했습니다.
솔직히 처음에는 그냥 '심화된 중국어 버전'을 만들고 싶었습니다.
하지만 실제로 돌려보니 결과가 엄청나게 좋았고, 특히 Agent와 함께 사용할 때 그랬습니다.
우리가 완전히 플레이 방식을 바꿨다는 것을 깨달았습니다.
이것은 더 이상 누군가의 라이브러리를 단순히 번역한 것이 아니라, GPT-Image 2를 위해 특별히 설계된 산업용 'Prompt-as-Code' 엔진입니다.
간단히 제가 한 일을 설명하자면:
🧱 원자 스키마 주입: 에세이 쓰기 중단
모든 시각적 요소(주제, 조명, 재질, 레이아웃)를 JSON/YAML 구조화된 컴포넌트로 축소했습니다.
Agent가 눈 감고도 안정적으로 파싱할 수 있으며, 환각(hallucination) 현상이 전혀 없습니다.
⚙️ 제로 컨피규레이션 워크플로우
진입 장벽을 낮추고, 언제든지 대규모 모델 데이터 파이프라인에 매끄럽게 연결할 수 있습니다.
솔직히, 이들이 협력하여 작업하고 이미지를 만들어내는 모습을 보면 정말 의뢰인으로서의 만족감을 느낍니다.
🧬 다차원 결정 매트릭스
GPT-Image 2의 강력한 텍스트 레이아웃 기능을 겨냥하여 정밀한 공간 좌표계 제약 조건을 도입했습니다.
전통적인 NLP가 화면 레이아웃을 제어할 수 없었던 기술적 사각지대를 완전히 제거했습니다.
기술에서는 쉽게 틀에 박히기 쉽습니다. 다른 사람이 갤러리를 만들면 나도 갤러리를 만드는 식이죠.
하지만 가끔은 멈춰 서서 스스로에게 물어봐야 할 때가 있습니다. 이것을 자동화할 수 있을까? 기반이 될 수 있을까?
나중에 원본 버전과 정렬하는 것은 아마 자동화 스크립트 몇 개를 추가하는 것뿐일지도 모릅니다.
하지만 지금 우리는 프롬프트 템플릿화를 위한 방법론을 개발하려고 노력하고 있습니다.
여러분도 '가챠' 스타일의 이미지 생성 경험에 지쳤다면, 한번 시도해 보세요.
마지막 말
솔직히 이 오픈소스 프로젝트를 시작할 때 꽤 긴장됐습니다.
어차피 AI 드로잉 라이브러리는 이미 차고 넘치는데, 모두가 또 다른 라이브러리를 정말 필요로 할까?
하지만 이 템플릿 세트를 사용하여 첫 번째 이미지를 직접 실행했을 때, Agent가 완전 자동으로, 환각 현상 없이, 단번에 이미지를 생성하는 모습을 보고 갑자기 이게 가치가 있다고 느꼈습니다.
세상에는 좋은 프롬프트가 부족한 것이 아닙니다. 부족한 것은 좋은 프롬프트를 '모두가 사용할 수 있고 Agent가 호출할 수 있는 것'으로 만드는 방법론입니다.
여러분도 AI 워크플로우를 만지작거리는 동료라면, GitHub에서 별(Star)을 눌러 주시고, 여러분의 좋은 사례를 자유롭게 제출해 주세요. 이 라이브러리를 함께 더욱 발전시켜 나갑시다.
다음에 또 만나요. 모두 AI로 뭔가 특별한 일을 해낼 수 있기를 바랍니다.
