대강포스터제 2024, 해야 - 마그마

페인팅과 레터링, AI로 ‘하나의 화면’이 되다

1화에서 완성한 아크릴 페인팅과 한글 레터링을 디지털로 정리한 뒤 Adobe Firefly Image 3에 투입해 융합 테스트를 시작했습니다. 목적은 단순 합성이 아닌, 물성(회화)과 구조(레터링)가 AI의 재해석을 거쳐 한 장면에서 자연스럽게 공존하도록 만드는 것이었습니다. 동일 소스를 써도 배치·질감·레이어 깊이가 매번 달라졌고, 그 변화폭 자체가 실험의 동력이 됐습니다.

랜덤성과 예측불가능성, Ai 작업의 재미

가장 즐거웠던 지점은 매번 달라지는 결과였습니다. 프롬프트를 미세하게 바꾸면 색의 온도, 레터링과 텍스처의 결합 방식, 대비의 강도가 전혀 다른 화면으로 전개됐고, “내가 만든 것 같지만 분명히 내가 만들지 않은” 이미지들이 연속해서 등장했습니다. 이 랜덤성/예측불가능성을 억누르지 않고 적극 수용하자 셀렉션 폭이 넓어지고 조합 속도가 빨라졌습니다. 일부 변주는 영상으로 확장했습니다. AI가 생성한 변주 컷을 시퀀스로 엮고, 전체 톤은 수동 보정으로 마무리하여 ‘아이디어–변주–편집’ 루프를 짧게 가져갔고, 실험의 속도와 밀도가 동시에 올라갔습니다.

AI에 ‘정답’을 묻지 않는다: 빠른 실험 파트너로 대한다

경험적으로 AI에게 정답을 요구하면 실망할 가능성이 큽니다. 할루시네이션이나 엉성한 판단이 섞여 사람 기준에 미치지 못하는 결과가 흔합니다. 그래서 접근법을 바꿨습니다. AI를 정답 제공자가 아니라 실험 가속기로 대하는 방식입니다. “사람 50명이 며칠 걸려 만들 변주”를 몇 분~몇 시간 안에 생성·검토·수정할 수 있고, 그 과정에서 가시적인 중간 성과를 빠르게 축적합니다. 정답을 묻기보다 더 좋은 질문을 더 많이 던지는 전략으로 전환하면 AI는 훨씬 유용해집니다.

전시에 참여했습니다. 회화의 물성과 Ai의 조화에 대한 다양한 피드백을 들어볼 수 있었고, 다양한 그래픽 디자이너 분들과 교류할 수 있었습니다

2025년 현재, 그래픽디자인에서 AI 활용 가능성과 한계

AI는 거스를 수 없는 흐름이며, 저희는 이를 적극 수용하고 있습니다. 다만 역할을 분명히 나눕니다.

  • 아직 어려운 영역: 로고/아이덴티티 시안처럼 정교한 조형과 논리 설계는 여전히 사람의 몫입니다. 현재 AI 출력물과의 퀄리티 갭이 존재하며, 최종안 생성에는 부적합합니다.
  • 적극 활용 영역: 브랜드 에센스 탐색(키워드–이미지 맵–룩앤필 변주), 이미지 생성, 모델 이미지 합성, 상세페이지/광고 목업, 무드보드, 스타일 레퍼런스 정교화 등 탐색·변주·시뮬레이션 단계에서 속도와 완성도를 동시에 끌어올립니다.
  • 효과: 반복 작업의 비효율을 줄여 **핵심 설계(브랜드 서사·조형 논리)**에 더 많은 시간을 투입할 수 있고, 결과적으로 더 높은 품질의 납품이 가능해졌습니다. 타 에이전시 경험이 있는 클라이언트분들이 “여타 곳이라면 최소 몇 배의 예산이 필요한 퀄리티”라고 피드백하신 배경에는 AI의 적극적 활용이 있습니다.

기술보다 중요한 것은, 기술을 다루는 태도

이번 프로젝트에서 얻은 결론은 단순합니다. AI는 ‘대체자’가 아니라 증폭자, 정답 공급원이 아니라 실험의 동반자입니다. 예측불가능성을 두려워하지 말고 설계 가능한 변수로 끌어오면, 창작의 속도와 깊이가 동시에 올라갑니다. 반대로 브랜드의 정체성과 같은 본질 설계는 여전히 사람의 역할입니다. 손의 감각과 판단이 화면 구조를 결정하고, AI는 그 구조를 빠르게 탐색·확장합니다. 스튜디오두꺼비는 이 균형—사람이 중심을 잡고, AI가 가속한다—을 유지하며 더 많이 실험하겠습니다.

‍서울경제 기념 신문 1면에 선정되는 영광까지

아날로그 페인팅과 생성형 AI가 만나 벌어진, 스튜디오두꺼비의 AI 실험 (1/2)

스튜디오두꺼비 | 이경철

페인팅과 레터링, AI로 ‘하나의 화면’이 되다

1화에서 완성한 아크릴 페인팅과 한글 레터링을 디지털로 정리한 뒤 Adobe Firefly Image 3에 투입해 융합 테스트를 시작했습니다. 목적은 단순 합성이 아닌, 물성(회화)과 구조(레터링)가 AI의 재해석을 거쳐 한 장면에서 자연스럽게 공존하도록 만드는 것이었습니다. 동일 소스를 써도 배치·질감·레이어 깊이가 매번 달라졌고, 그 변화폭 자체가 실험의 동력이 됐습니다.

랜덤성과 예측불가능성, Ai 작업의 재미

가장 즐거웠던 지점은 매번 달라지는 결과였습니다. 프롬프트를 미세하게 바꾸면 색의 온도, 레터링과 텍스처의 결합 방식, 대비의 강도가 전혀 다른 화면으로 전개됐고, “내가 만든 것 같지만 분명히 내가 만들지 않은” 이미지들이 연속해서 등장했습니다. 이 랜덤성/예측불가능성을 억누르지 않고 적극 수용하자 셀렉션 폭이 넓어지고 조합 속도가 빨라졌습니다. 일부 변주는 영상으로 확장했습니다. AI가 생성한 변주 컷을 시퀀스로 엮고, 전체 톤은 수동 보정으로 마무리하여 ‘아이디어–변주–편집’ 루프를 짧게 가져갔고, 실험의 속도와 밀도가 동시에 올라갔습니다.

AI에 ‘정답’을 묻지 않는다: 빠른 실험 파트너로 대한다

경험적으로 AI에게 정답을 요구하면 실망할 가능성이 큽니다. 할루시네이션이나 엉성한 판단이 섞여 사람 기준에 미치지 못하는 결과가 흔합니다. 그래서 접근법을 바꿨습니다. AI를 정답 제공자가 아니라 실험 가속기로 대하는 방식입니다. “사람 50명이 며칠 걸려 만들 변주”를 몇 분~몇 시간 안에 생성·검토·수정할 수 있고, 그 과정에서 가시적인 중간 성과를 빠르게 축적합니다. 정답을 묻기보다 더 좋은 질문을 더 많이 던지는 전략으로 전환하면 AI는 훨씬 유용해집니다.

전시에 참여했습니다. 회화의 물성과 Ai의 조화에 대한 다양한 피드백을 들어볼 수 있었고, 다양한 그래픽 디자이너 분들과 교류할 수 있었습니다

2025년 현재, 그래픽디자인에서 AI 활용 가능성과 한계

AI는 거스를 수 없는 흐름이며, 저희는 이를 적극 수용하고 있습니다. 다만 역할을 분명히 나눕니다.

  • 아직 어려운 영역: 로고/아이덴티티 시안처럼 정교한 조형과 논리 설계는 여전히 사람의 몫입니다. 현재 AI 출력물과의 퀄리티 갭이 존재하며, 최종안 생성에는 부적합합니다.
  • 적극 활용 영역: 브랜드 에센스 탐색(키워드–이미지 맵–룩앤필 변주), 이미지 생성, 모델 이미지 합성, 상세페이지/광고 목업, 무드보드, 스타일 레퍼런스 정교화 등 탐색·변주·시뮬레이션 단계에서 속도와 완성도를 동시에 끌어올립니다.
  • 효과: 반복 작업의 비효율을 줄여 **핵심 설계(브랜드 서사·조형 논리)**에 더 많은 시간을 투입할 수 있고, 결과적으로 더 높은 품질의 납품이 가능해졌습니다. 타 에이전시 경험이 있는 클라이언트분들이 “여타 곳이라면 최소 몇 배의 예산이 필요한 퀄리티”라고 피드백하신 배경에는 AI의 적극적 활용이 있습니다.

기술보다 중요한 것은, 기술을 다루는 태도

이번 프로젝트에서 얻은 결론은 단순합니다. AI는 ‘대체자’가 아니라 증폭자, 정답 공급원이 아니라 실험의 동반자입니다. 예측불가능성을 두려워하지 말고 설계 가능한 변수로 끌어오면, 창작의 속도와 깊이가 동시에 올라갑니다. 반대로 브랜드의 정체성과 같은 본질 설계는 여전히 사람의 역할입니다. 손의 감각과 판단이 화면 구조를 결정하고, AI는 그 구조를 빠르게 탐색·확장합니다. 스튜디오두꺼비는 이 균형—사람이 중심을 잡고, AI가 가속한다—을 유지하며 더 많이 실험하겠습니다.

‍서울경제 기념 신문 1면에 선정되는 영광까지

Copyright 2025 (주)스튜디오두꺼비©. All rights reserved.
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