
AI 이미지 생성을 본격적으로 사용하기 전에는 솔직히 어떤 도구를 써야 할지 감이 잘 오지 않았습니다.
처음에는 하나의 도구만 제대로 익히면 모든 이미지 작업을 해결할 수 있을 거라 생각했습니다.
하지만 실제로 여러 도구를 써보면서 AI 이미지 생성 도구마다 잘하는 역할이 다르다는 사실을 조금씩 체감하게 되었습니다.
- 하나의 도구로 모든 이미지 작업을 해결하려 했던 초기 경험
- 여러 도구를 써보며 느낀 역할 차이
- 결국 정착하게 된 AI 이미지 생성 조합
- 초보자에게 이 방식이 적합한 이유
- 하나의 도구로 해결하려다 막혔던 이유
- 직접 써보며 느낀 도구별 역할 차이
- 결국 정착하게 된 이미지 생성 조합
- 이 조합이 계속 유지되는 이유
- 초보자에게 이 방식을 추천하는 이유
1. 하나의 도구로 해결하려다 막혔던 이유
AI 이미지 생성을 처음 접했을 때는 하나의 도구만 잘 쓰면 충분할 거라고 생각했습니다.
하지만 작업을 반복할수록 다음과 같은 한계가 느껴지기 시작했습니다.
- 프롬프트가 점점 길어졌다
- 결과가 일정하지 않았다
- 수정할수록 이미지가 어색해졌다
이때부터 문제는 도구가 아니라 도구를 사용하는 방식일 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

2. 직접 써보며 느낀 도구별 역할 차이
여러 AI 이미지 생성 도구를 번갈아 사용해 보면서 공통적으로 느낀 점이 하나 있었습니다.
어떤 도구는 이미지의 전체적인 분위기를 빠르게 잡는 데 강했고,
어떤 도구는 세부 표현이나 수정 작업에 더 적합했습니다.
이 차이를 인식한 이후부터 하나의 도구에 모든 걸 기대하기보다는 역할을 나누어 사용하는 방식이 훨씬 효율적으로 느껴졌습니다.
3. 결국 정착하게 된 이미지 생성 조합
현재는 다음과 같은 방식으로 AI 이미지 생성을 활용하고 있습니다.
- 이미지 초안과 분위기를 만드는 도구 1개
- 디테일 보완과 수정에 강한 도구 1개
이 조합의 가장 큰 장점은 프롬프트를 길게 고민하지 않아도 되고, 결과가 비교적 안정적으로 나온다는 점입니다.
4. 이 조합이 계속 유지되는 이유
이 조합에 정착한 이유는 단순합니다.
- 작업 시간이 눈에 띄게 줄었고
- 결과물의 편차가 줄었으며
- 이미지 생성에 대한 부담이 줄었기 때문입니다
AI 이미지 생성은 기술 자체보다도 사용자가 얼마나 편하게 쓰느냐가 더 중요하다는 생각이 들었습니다.

5. 초보자에게 이 방식을 추천하는 이유
AI 이미지 생성이 처음이라면, 완벽한 결과보다 부담 없이 여러 번 시도해보는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
하나의 도구에 집착하기보다 역할을 나누어 사용하는 것만으로도 이미지 생성은 훨씬 수월해집니다.
이 과정을 거치며 자연스럽게 한 가지 질문이 떠올랐습니다.
이 질문은 이 글을 쓰는 내내 머릿속에 남아 있었습니다.
그래서 다음 글에서는, ‘어떤 질문을 던질 때 결과가 달라졌는지’를 조금 더 구체적으로 정리해보려 합니다.
“문제는 도구가 아니라, 내가 어떤 질문을 던졌느냐가 아닐까?”
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