돈이되는AI

Photo by vackground.com on Unsplash 머릿속에는 분명히 멋진 그림이 그려져 있는데, Midjourney 프롬프트 를 넣고 받은 결과물은 어딘가 어색합니다. 그래서 많은 분들이 본능적으로 단어를 더 붙입니다. "cinematic, ultra detailed, 8k, masterpiece, trending on artstation, hyper realistic…" 이렇게 형용사를 잔뜩 쌓아 올리죠. 그런데 이상하게도 결과는 더 좋아지기는커녕 점점 산으로 갑니다. 이 글에서는 왜 단어를 나열할수록 이미지가 엉뚱해지는지, 그리고 Midjourney 프롬프트를 '구조'로 쓰는 방법을 단계별로 정리합니다. 단어만 잔뜩 나열하면 안 되는 이유 초보자가 가장 많이 하는 실수는 프롬프트를 '키워드 모음'으로 취급하는 것입니다. 검색창에 단어를 던지듯, 떠오르는 멋진 단어를 쉼표로 이어 붙입니다. 예전 버전에서는 이런 방식이 어느 정도 통했지만, 지금은 사정이 달라졌습니다. Midjourney는 2026년 6월 10일부터 V8.1을 기본 모델 로 사용하고 있습니다(본 글 작성 시점 기준이며, V7도 여전히 선택해 쓸 수 있습니다). 공식 안내에 따르면 V8.1은 이전보다 프롬프트의 세부 내용을 더 정확히 읽고, 작은 디테일까지 붙잡는 데 강해졌습니다. 즉, 모델이 똑똑해진 만큼 나열된 단어 더미보다 자연스러운 문장 묘사를 더 잘 이해 한다는 뜻입니다. 예를 들어 "forest, light, morning, beautiful, atmospheric, 4k"처럼 단어를 흩뿌리면 모델은 각 단어의 우선순위와 관계를 스스로 추측해야 합니다. 반면 "아침 햇살이 숲의 나뭇잎 사이로 스며드는 장면"처럼 하나의 장면으로 묘사하면, 무엇이 주인공이고 빛이 어디서 오는지가 분명해집니다. 단어 수가 많다고 정보가 풍부한 게 아니라, 관계가 분...

Photo by Shawn Rain on Unsplash 같은 캐릭터를 첫 번째 컷에서는 카페에, 두 번째 컷에서는 사무실에 앉혀 보려다 얼굴이 매번 바뀌어 포기한 경험, 한 번쯤 있으실 거예요. 제품 목업이나 웹툰 콘티, 브랜드 마스코트를 만들 때 가장 큰 벽이 바로 이 일관성 문제입니다. 이 글은 Midjourney 프롬프트에서 같은 인물·사물을 여러 장면에 그대로 유지하는 핵심 도구인 오므니 레퍼런스(Omni Reference) 와 가중치 파라미터 --ow 를 어떻게 설계하는지, 본 글 작성 시점(2026년 6월) 기준으로 정리했습니다. 단순히 "참조 이미지를 넣어라"가 아니라, 가중치 숫자를 어디에 두느냐에 따라 결과가 어떻게 갈리는지에 초점을 맞춥니다. 오므니 레퍼런스란 무엇인가 오므니 레퍼런스는 Midjourney가 V7에서 도입한 이미지 참조 시스템으로, 쉽게 말해 "이걸 내 그림 안에 넣어줘"라고 지시하는 방식입니다. 공식 안내에 따르면 사람 캐릭터뿐 아니라 사물, 차량, 비인간 생물까지 참조 대상으로 삼을 수 있어, 기존 V6의 캐릭터 레퍼런스( --cref )보다 적용 범위가 넓어졌습니다. 한 장의 참조 이미지에서 얼굴·의상·형태 같은 정체성을 끌어와 새로운 장면에 옮겨 붙이는 것이 핵심입니다. 사용 방법은 환경에 따라 다릅니다. Discord에서는 프롬프트 끝에 --oref 뒤에 이미지 URL을 붙이고, 웹에서는 Imagine 입력창의 이미지 아이콘을 눌러 Omni Reference 영역에 이미지를 끌어다 놓습니다. 한 가지 비용 측면을 미리 알아두면 좋은데, 오므니 레퍼런스를 사용하면 일반 V7 생성 대비 GPU 시간이 2배로 듭니다. 무제한 요금제가 아니라면 시안을 마구 돌리기 전에 프롬프트를 먼저 다듬는 편이 유리합니다. 가중치 --ow가 결과를 가르는 이유 오므니 레퍼런스에서 가장 중요한 손잡이가 --ow (omni weight)입니다. Midj...

Photo by Andrew Neel on Unsplash "AI로 한 달 100만 원" 같은 광고가 SNS 피드를 도배하지만, 정작 AI로 부업하기 를 진지하게 시작하려고 하면 막막합니다. 어떤 플랫폼이 실제로 정산해 주는지, 도구 구독료를 제외하면 얼마가 남는지, 회사 취업규칙이나 세금 신고는 어떻게 되는지 — 환상과 현실의 거리가 꽤 큽니다. 이 글에서는 본 글 작성 시점(2026년 5월) 기준으로 검증된 AI 기반 수익 채널 4가지를 비용·수수료·진입 난이도로 정리합니다. 왜 "AI 부업"이 어렵게 느껴질까 대부분의 후기 글이 "월 ○○만 원 벌었다"는 결과만 강조하고 도구 구독료, 플랫폼 수수료, 원천징수 3.3%를 빼면 손에 쥐는 금액이 얼마인지를 빼먹습니다. 또 GPT 스토어·프롬프트 마켓처럼 수익 구조가 자주 바뀌는 채널은 6개월 전 정보가 이미 낡았을 가능성이 높습니다. 그래서 이번 글은 " 지금 시점에 어떤 플랫폼이 어떤 정산 정책으로 운영되는가 "를 1차 출처 위주로 정리하고, 실제로 시작하기 전에 체크해야 할 항목을 마지막에 묶었습니다. AI로 부업하기 — 4가지 수익 채널 비교 먼저 큰 그림을 표로 정리하면 다음과 같습니다. 채널 주요 비용 플랫폼 수수료 진입 난이도 프롬프트 판매 (PromptBase) 없음 (계정만) 판매가의 20% ★☆☆ 낮음 GPT 스토어 빌더 ChatGPT Plus 구독료 참여 기반 정산 (변동) ★★☆ 중간 AI 이미지 디자인 외주 Midjourney 등 구독료 크몽 약 16.4% 등 ★★☆ 중간 AI 콘텐츠 자동화 대행 도구 구독료 합산 고객 직거래 시 0% ★★★ 높음 1) AI 프롬프트 판매 — 가장 낮은 진입장벽 가장 초기 비용이 적은 채널입니다. PromptBase는 미드저니·ChatGPT·D...

Photo by BoliviaInteligente on Unsplash 같은 키워드를 넣어도 결과가 매번 다른 분위기로 나와서 답답한 적 있으셨나요? Midjourney 프롬프트는 단순히 "예쁜 단어"를 나열하는 게 아니라, 구조와 파라미터를 다루는 작업 입니다. V7으로 넘어오면서 캐릭터 일관성 도구가 바뀌었고, 스타일 코드와 모델 개인화 같은 신기능이 디폴트로 켜져 있어서 예전 가이드만 보고 따라 하면 의도와 다른 결과가 나오기 쉽습니다. 본 글 작성 시점(2026년 5월) 기준 최신 V7 환경에서 Midjourney 프롬프트를 안정적으로 다루는 5단계를 정리했습니다. 왜 같은 프롬프트가 매번 다르게 나올까 Midjourney는 시드(seed) 값이 자동으로 달라지기 때문에 동일한 텍스트라도 결과가 매번 바뀝니다. 그래서 "운에 맡긴" 단발성 이미지는 만들기 쉬워도, 시리즈 콘텐츠(블로그 썸네일, 제품 컷, 캐릭터 일러스트)를 일관되게 만드는 건 어렵습니다. V7에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 종류의 레퍼런스 시스템이 정리됐고, 프롬프트 작성 순서 자체에도 권장 패턴이 생겼습니다. V6에서 V7로 넘어올 때 꼭 알아야 할 변화 --cref (캐릭터 레퍼런스)는 V7과 호환되지 않습니다. 입력해도 무시되거나 오류가 납니다. 대신 V7부터는 Omni Reference( --oref ) 가 캐릭터·오브젝트 일관성을 담당합니다. 단순 인상만 가져오던 cref보다 대상의 디테일(헤어, 의상, 표정)을 더 적극적으로 가져옵니다. 스타일 레퍼런스( --sref )는 그대로 유지되지만, 강도 조절( --sw )과 버전 선택( --sv , 기본 6) 옵션이 함께 들어왔습니다. 모델 개인화(Model Personalization) 가 V7 기본값으로 켜져 있어, 사용자가 좋아요/싫어요로 학습시킨 취향이 결과에 반영됩니다. Midjourney 프롬프트 기본 구조 —...

Photo by Jackson Sophat on Unsplash AI 이미지 생성 도구의 판이 또 한 번 흔들렸습니다. 2026년 4월 OpenAI는 ChatGPT의 DALL·E 3를 GPT Image 2로 교체했고, Midjourney는 V7을 기본 모델로 운영 중입니다. Flux와 Stable Diffusion 같은 오픈 가중치 모델도 빠르게 따라붙으면서, "어떤 도구를 써야 하는가"라는 질문이 다시 원점으로 돌아왔습니다. 이 글은 본 글 작성 시점(2026년 5월) 기준 주요 AI 이미지 생성 도구의 강점·약점, 그리고 어떤 도구를 쓰든 결과 품질을 좌우하는 프롬프트 4단계 공식을 정리합니다. 가격·기능 같은 시점 의존 정보는 결제 전에 반드시 공식 사이트에서 다시 확인하세요. 왜 지금 AI 이미지 생성 도구 선택이 다시 어려워졌나 2024년까지는 답이 비교적 명확했습니다. 예술적 결과는 Midjourney, 지시 따르기는 DALL·E, 자유 커스터마이즈는 Stable Diffusion. 그런데 2025~2026년 사이에 지형이 크게 바뀌었습니다. Midjourney V7 이 2025년 4월 공개되고 6월 17일부터 기본 모델이 되었습니다. 텍스처·디테일이 풍부해지고, 손·신체 표현이 안정되었습니다. 캐릭터 일관성을 잡아주는 Omni Reference 와 빠른 시안용 Draft Mode 가 새로 들어갔습니다. GPT Image 2 가 2026년 4월 21일 공개되었습니다. 이미지 생성 전에 레이아웃을 계획하고 스스로 결과를 검증하는 "thinking(추론)" 단계가 처음 들어간 OpenAI 이미지 모델이며, 4K 해상도와 한국어를 포함한 다국어 텍스트 렌더링을 공식 지원합니다. Flux (Black Forest Labs)와 Stable Diffusion 같은 오픈/오픈 가중치 모델은 비용 부담 없이 로컬에서 돌릴 수 있다는 점에서 여전히 강력한 선택지입니...