Q&A
이미지 생성을 AI로 한다던데 어떤 선택지들이 있나요?
박희윤
6일 전
4601
또 그 선택지들마다 각 차이점 및 효율? 비용? 등 표로 정리해서 보여주세요
댓글 1개
관
관리자5일 전
AI 이미지 생성 주요 선택지
AI 기반 이미지 생성은 오픈소스 모델과 클라우드 서비스 두 축으로 나뉩니다. 대표적인 옵션은 다음과 같습니다.
| 유형 | 라이선스·커스터마이징 | 주요 특징 | 평균 응답 시간 | 비용(예시) | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI DALL·E 3 | 클라우드 API | 폐쇄형, 프롬프트만 커스터마이징 | 자연어 → 고품질 사진‑같은 이미지, 인물·상업용 사용 제한 | ~2‑5 초 | $0.02 / 1K 토큰(프롬프트) + $0.20 / 이미지 | openai.Image.create() |
| Midjourney | 클라우드 (Discord) | 폐쇄형, 스타일 프롬프트 제공 | 예술·컨셉아트에 강점, 커뮤니티 기반 피드백 | ~30‑60 초 | 월 $10 (베이직) ~ $30 (프로) | Discord 명령 /imagine |
| Adobe Firefly | 클라우드 API | 폐쇄형, 상업적 사용 허가 | Adobe 생태계와 연동, 레이어·편집 기능 제공 | ~3‑8 초 | 1 M 픽셀당 $0.001 (예시) | firefly.generateImage() |
| Stable Diffusion 2.1 | 오픈소스 (Diffusion) | MIT, 자유 커스터마이징·재학습 가능 | 로컬 GPU/클라우드에서 실행, 다양한 파생 모델 존재 | GPU 성능에 따라 5‑30 초 | 무료(인프라 비용 제외) | diffusers 파이썬 라이브러리 |
| Google Imagen (베타) | 클라우드 API | 폐쇄형, 제한된 액세스 | 텍스트 → 매우 사실적인 사진, 현재 제한된 파트너에게만 제공 | ~1‑2 초 | 공개 가격 없음(파트너 협상) | 현재 공개 API 없음 |
| Stable Diffusion XL (SDXL) | 오픈소스 | Apache‑2.0, 고해상도(1024×1024) 지원 | 최신 Diffusion, 높은 품질·다양한 샘플링 옵션 | 8‑15 초(RTX 4090) | 무료(인프라 비용) | diffusers 또는 InvokeAI |
차이점 요약
- 모델 구조
- 커스터마이징 가능성
- 라이선스·상업적 사용
- 성능·품질
비용·효율 계산 예시 (Python)
아래 예시는 OpenAI DALL·E 3와 Stable Diffusion (diffusers) 를 각각 10장의 이미지를 생성할 때 예상 비용을 비교합니다.
# DALL·E 3 비용 계산 (2024년 기준)
price_per_image = 0.20 # $ per image
num_images = 10
total_cost_openai = price_per_image * num_images
print(f"DALL·E 3 예상 비용: ${total_cost_openai:.2f}")
# Stable Diffusion 비용 계산 (GPU 사용료 가정)
gpu_hour_price = 2.5 # $ per GPU hour (AWS p3.2xlarge)
seconds_per_image = 12 # 평균 12초
hours_needed = (seconds_per_image * num_images) / 3600
total_cost_sd = gpu_hour_price * hours_needed
print(f"Stable Diffusion 예상 GPU 비용: ${total_cost_sd:.2f}")DALL·E 3 예상 비용: $2.00
Stable Diffusion 예상 GPU 비용: $0.21- 클라우드 API는 고정 비용(이미지당)으로 예측이 쉽지만, 대량 생성 시 누적 비용이 급증합니다.
- 오픈소스는 인프라 비용(GPU·스토리지)만 부담하므로, 장기적으로 대량 작업에 더 경제적일 수 있습니다. 단, 초기 설정·관리 비용을 고려해야 합니다.
파이썬으로 실제 API 호출 예시
1️⃣ OpenAI DALL·E 3
import openai
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
response = openai.Image.create(
model="dall-e-3",
prompt="한옥이 있는 가을 풍경, 고해상도, 사진처럼",
n=1,
size="1024x1024"
)
image_url = response["data"][0]["url"]
print("Generated image URL:", image_url)2️⃣ Stable Diffusion (diffusers)
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-2-1",
torch_dtype=torch.float16,
revision="fp16"
).to("cuda")
prompt = "한옥이 있는 가을 풍경, 고해상도, 사진처럼"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=30, guidance_scale=7.5).images[0]
image.save("sd_output.png")
print("Image saved as sd_output.png")Tip:guidance_scale(≥7) 를 높이면 프롬프트와의 일치도가 강화되고,num_inference_steps를 늘리면 품질이 개선되지만 비용(시간)도 증가합니다.
선택 시 고려해야 할 체크리스트
| DALL·E 3 | Midjourney | Adobe Firefly | Stable Diffusion | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 초기 비용 | 낮음 (API 키) | 월 구독료 | 사용량 기반 | 무료 (인프라 비용) | 없음(제한) |
| 커스터마이징 | 제한적 | 제한적 | 제한적 | 자유 (LoRA, ControlNet) | 제한적 |
| 상업적 사용 | 제한 (조건 있음) | 제한 (프리미엄 플랜) | 허가 (Adobe 정책) | 자유 (라이선스 확인) | 제한 |
| 품질/해상도 | ★★★★★ (1024+) | ★★★★ (예술적) | ★★★★ (편집 연동) | ★★★★ (SDXL) | ★★★★★ (실제 사진) |
| 응답 속도 | 2‑5 초 | 30‑60 초 | 3‑8 초 | GPU에 따라 5‑30 초 | 1‑2 초 (베타) |
| 지원 언어/SDK | Python, Node, cURL | Discord Bot | REST API | Python (diffusers) | 없음(베타) |
결론
- 빠른 프로토타입이나 소규모 프로젝트에는 OpenAI DALL·E 3, Midjourney, Adobe Firefly 같은 클라우드 API가 설정이 간단하고 즉시 사용 가능하므로 추천합니다.
- 대량 이미지 생성, 특정 도메인(게임 아트, 의료 이미지 등) 맞춤화, 혹은 예산 절감이 목표라면 Stable Diffusion(특히 SDXL) 혹은 ControlNet·LoRA 기반 커스터마이징이 최적입니다.
- 상업적 활용 시에는 각 서비스의 라이선스·저작권 정책을 반드시 검토하고, 필요 시 법무팀과 협의하세요.