안녕하세요! Olive입니다.
저는 음악 스트리밍 서비스 FLO의 Creative Unit에서 프로모션 디자인을 담당하고 있습니다.
FLO의 Creative Unit은 각자의 전문 직무에 더해, 서비스와 브랜드의 활성화에 기여할 수 있는 부분에 대해 항상 고민하고 있는데요.
오늘은 생성형 AI를 활용한 FLO Graphic Generator 제작 과정에 대한 경험을 나누어보려고 합니다.
제가 그랬듯이 디자이너의 업무에 생성형 AI가 어떤 영향을 끼치는지 궁금한 분들이 많을 것 같아요.
그래서 최종 결과물을 짠!! 하고 보여드리는 것 보다 툴 제작 과정에서 겪었던 좌충우돌을 날 것 그대로 기록하려 했어요. 특히 디자이너와 개발자의 협력 과정에 초점을 맞춰보았습니다.
오늘도 남들 다 찍먹한다는 AI가 막막하기만 한, 또는 서로가 너무 먼 어딘가의 디자이너와 개발자분들에게 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다!
두두두둥! 여정의 시작
미드저니같은 툴을 짬짬이 테스트해 보긴 했었지만, 약간은 미지의 존재 같았던 생성형 AI.
AI에 대한 이해도도 낮고 제약이 많아 정말 실무에서 활용하려면 더 많은 시간과 노력이 필요하겠다는 생각을 해왔었는데요,
그때 드림어스컴퍼니의 “추천개발 Unit”에서 우리만의 이미지 생성기를 만들어보자는 제안을 주셨답니다! 그렇게 올해 제 첫 중점 과제가 시작되었죠.
추천개발 Unit?
FLO는 사용자의 청취 이력에 맞춰 곡을 추천해 주는 개인화 시스템이 있어요.
추천개발 Unit은 머신러닝, 데이터엔지니어링 기반의 알고리즘을 활용하여 개인화 시스템을 유지, 보강하고 있습니다. 또한 서비스 내에서 비속어나 부적절한 문구, 이미지가 사용되지 않도록 검출하는 기능도 다루고 있어요. AI 프로젝트에 딱 맞는 개발 조직이라고 볼 수 있습니다!
무엇을 만들까? 우리의 목적!
FLO는 23년 말 브랜드 방향성을 재정비하였고, 이에 따라 저희 Unit에서는 뼈를 갈아 새로운 비주얼 스타일과 그래픽 시스템을 구축했는데요, 우리는 이 새로운 그래픽들을 학습시켜 FLO 스타일의 이미지를 생성하는 FLO Graphic Generator를 만들어보기로 했습니다.
다만 수차례의 찍먹 경험으로 AI 이미지 생성의 한계점을 알고 있었어요. AI는 결코 섬세한 퀄리티가 보장된 최종 결과물을 만들 수 없고, 여전히 디자이너의 손길을 거쳐야만 번듯하게 세상에 내놓을 수 있었습니다. 우리는 이 한계를 인정하는 것으로 시작했습니다! 우선 1차로 아래와 같은 목표들을 세웠어요.
l 목표 1. 디자이너와 기획자의 싱크를 맞추자
기획자들은 항상 자신의 생각을 온전히 전하고자 노력합니다.
그러려면 생각한 이미지와 일치하는 다양한 레퍼런스도 찾아야 하고, 레퍼런스가 우리 스타일로 적용되었을 때의 모습도 고려해야 하죠.
l 목표 2. 디자이너의 고민을 줄이자
아이템이 정해졌다면 이 아이템이 멋지게 보이도록 하는 것은 디자이너의 몫입니다.
하지만 디자이너 또한 상상 속의 구도가 생각처럼 잘 나오지 않을 때도 있고, 많은 고민들을 실체화시키기엔 시간이 없을 수도 있어요!
l 목표 3. 간단한 업무는 간단하게!
사용자가 접하는 비중이 크지 않은 영역은 문구와 아이템만으로 빠르게 제작할 수 있습니다.
어떤 AI툴로 시작하는게 좋을까?
요즘엔 정말 다양한 생성형 AI 툴들이 있습니다. 쉽게는 GPT가 제공하는 달리, 어도비가 제공하는 파이어플라이부터 사용성이 좋은 미드저니까지. 어느 툴이 일을 잘합니까? 하고 물어본다면 우열을 가릴 수 없을 거에요.
대부분의 AI 툴들이 너무 높은 레벨의 실사 스타일, 3D 스타일을 추구하는 것에 비해 FLO가 추구하는 비주얼 스타일은 간략하면서도 자유로운 스타일이라서 생성형 AI 대부분의 결과물은 실무에 사용하기 어렵다는 결론을 내렸습니다.
때문에 생성형 AI의 자아를 디테일하게 조정할 수 있으면서 스타일 학습이 가능한 무료 툴!
스테이블 디퓨전을 선택하였습니다.
우린 무엇을 할까?
추천개발 Unit에서 뚝딱뚝딱 모델을 빚고 있는 틈에, 우리는 이제 FLO 이미지 생성기에 학습시킬 이미지를 만들기로 했습니다.
AI는 과연 우리의 이미지를 특정 스타일로 해석해낼 수 있을까요?
지나가는 아무나 붙잡고 유화 스타일로 그려진 사과를 생각해 보라고 했을 때, 아마 대부분의 상상 속 그림은 비슷할 것이라고 생각됩니다.
하지만 FLO는 FLO만의 스타일이 있고 이를 공통되는 언어로 설명하기엔 무리가 있었습니다.
앞서 말한 것처럼 이미지 생성기가 정말 뚝딱! 마법처럼 멋진 완성본을 만들어줄 거라고 생각하지 않았어요.
따라서 목표한 레벨의 툴에 적합한 정도의 이미지(단순 오브젝트)를 안정적으로 도출하는 것을 목표로 하고, 학습 이미지도 이에 맞게 일러스트 등은 제외하고 오브젝트 단위로 제작하기로 했습니다.
그래픽 복잡도에 따라 나누어져 있는 3개 레벨 중 Lv.1 정도의 결과물을 목표로 했어요.
이미지는 몇 개나 필요할까요?
서두에서 밝혔듯이 FLO는 작년 말에 그래픽 스타일이 새롭게 정의되었습니다. 새로운 그래픽은 계속 제작 중이었고 당장 만들어져있는 이미지가 많지 않았어요.
있는 걸 뜯고 또 뜯고 나누고 배리에이션하고...
생성기 테스트 중에 잘 나온 이미지까지 더해서 양을 늘렸습니다! 아직 제작 중이던 일러스트도 느낌이 맞으면 일단 다 포함시켰어요.
이제 개발자가 적합한 프롬프트를 이미지에 붙여주면
AI가 이 프롬프트는 앞으로 이렇게 그려야겠구나 하고 학습합니다.
한 번에 500개가 되는 양의 이미지를 만든 것이 아니라 계속 추가하고...
추가한 수량이기 때문에 파일로 주고받는 데는 한계가 있었어요.
한눈에 보기도 어려웠고 이미지가 중복될 수도 있기 때문입니다.
이때 디자이너의 만능툴 피그마를 사용했습니다...!!
디자이너는 이미지 추출과 코멘트 기능에 대한 간단한 가이드를 만들어서 공유했습니다. 그리고 추천개발Unit에서는 새로운 툴이었지만 열린 마음으로 받아들여 주셨어요 (최고)
기존에 제작된 이미지도 모두 피그마에 있었는데 리사이징, 재편집 등을 엄청 효율적으로 작업할 수 있었어요. 빠르게 커뮤니케이션하고 이미지 수를 늘려가는데 큰 도움이 되었답니다.
여기까지가 준비과정의 끝입니다.이젠 이미지 생성기의 성능을 검증하고 퀄리티를 올려야해요💪
과연 만들어진 이미지 생성기는 어땠을까요?
다음 편에서는 이미지 생성기를 테스트했던 내용과 결과에 대해 이야기해보고자 합니다
그럼 다음에 만나요👋
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