DMS.LABS / 리도 인사이트
Future Arts
AI & AESTHETICS
기계의 눈으로 본 세상, 알고리즘이 빚어낸 건축, 그리고 합성된 시네마. AI 시대의 예술과 미학을 탐구합니다.
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- Reedo
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여행 사진 꾸미기, 칸부터 나누어 요청하기
여행 사진을 SNS 카드나 여행 일기 한 장으로 꾸밀 때, 사진 칸과 그림 칸과 여백 칸을 먼저 나누어 요청하면 무엇이 달라지는지 같은 AI 예시 사진으로 한 번씩 시험했습니다. 잘 지켜진 조건과 지켜지지 않은 조건, 그대로 복사해 쓸 수 있는 요청문을 정리했습니다.
ChatGPT 설정, 전부 켜기 전에 확인할 것
ChatGPT의 개인 맞춤 설정을 모두 켜면 답이 좋아진다는 말이 돌고 있습니다. 설정 화면의 문구와 OpenAI 도움말로 각 항목이 무엇을 읽고 무엇을 보내는지 확인하고, 켜기 전에 던질 질문과 한 번에 하나씩 켜서 비교하는 방법을 정리했습니다.
AI가 못 찾으면 사진을 가까이
AI가 사진에서 작은 물건을 바로 찾지 못하면 질문을 바꾸기 전에 사진을 더 가까이, 구역별로 다시 찍어 보내는 편이 낫습니다. 화제가 된 이어폰 사연과 OpenAI의 이미지 안내를 확인하고, 가상의 이어폰으로 직접 시험한 결과와 한계를 정리했습니다.
분위기 대신 빛과 색을 적으세요
사진에 '분위기 있게'라고만 쓰면 어떤 분위기인지는 AI가 정합니다. 같은 사진으로 이 한 줄과, 빛과 색과 남길 것을 적은 문장을 한 번씩 시험하고 무엇이 달라졌는지, 어디까지가 확인되지 않았는지 정리했습니다.
아이콘 세트, 스타일 칸과 이름 칸
아이콘을 사물마다 따로 요청하면 질감과 색이 조금씩 어긋나기 쉽습니다. 스타일을 고정 문단으로 두고 사물 이름만 바꾸는 방식을 세 장으로 시험하고, 같았던 것과 달랐던 것, 투명 PNG와 SVG의 한계를 정리했습니다.
시작이 막힌 일, 첫 5분 카드
미루던 일을 ChatGPT에게 작게 쪼개 달라고만 하면 목록이 길어질 뿐 시작은 쉬워지지 않습니다. 첫 행동 하나, 멈춤선, 끊겼을 때 다시 붙을 한 줄을 정하게 하는 시작 카드 프롬프트와 입력 변수, 한계를 정리했습니다.
ChatGPT 비밀 코드의 정체
ChatGPT에 짧은 단어를 붙이면 답이 달라지는 것은 숨은 명령어 때문이 아니라 그 단어가 지시문으로 읽히기 때문입니다. 단어의 뜻을 정의하는 5칸 카드, 복사해 쓰는 구성 예시, 원작 단어 다섯 개를 쓸 때 확인할 한계를 정리했습니다.
배경만 바꾸는 AI 이미지 편집
배경 교체를 요청할 때는 사물의 바깥 윤곽뿐 아니라 내부 빈틈도 확인해야 합니다. 새로 만든 의자 사진을 실제 참조 입력한 결과를 비교하고, 생성형 편집과 마스크·알파 합성의 차이를 설명합니다.
캡처로 설명 그림 만들기
업무 캡처를 설명 그림으로 바꿀 때 보존할 항목과 바꿀 표현을 나눕니다. 가상 표를 실제 참조 입력한 생성 결과를 비교하고, 이미지 읽기 정확도와 편집 가능한 파일 생성은 별도 검증임을 설명합니다.
스케치로 이미지 자리 잡기
거친 스케치로 물건의 자리를 정하고 문장으로 재질과 빛을 지정하는 방법입니다. 자체 생성한 주전자 스케치와 실제 참조 변환 결과를 비교하며, ChatGPT 모바일 Sketch 사용법과 이번 시험의 범위를 구분합니다.
AI 숏드라마, 영상보다 에셋을 먼저 만드는 순서
AI 숏드라마에서 장면마다 얼굴과 장소가 달라지는 문제를 줄이기 위해, 영상 생성 전에 캐릭터 시트·배경·5단계 이야기를 고정하는 순서와 자체 미실행 프롬프트를 소개합니다.
AI가 보는 세상: 컴퓨터 비전의 미학
기계의 눈은 인간이 놓치는 스펙트럼을 본다. 그 차가운 시선 속에 숨겨진 새로운 아름다움.
공간을 연산하다: 생성형 건축의 미학
건축가는 더 이상 벽돌을 쌓지 않는다. 알고리즘을 통해 수만 개의 가능성을 지휘할 뿐이다.
프롬프트로 찍는 영화: 합성 시네마의 시대
카메라 없는 영화, 배우 없는 연기. AI는 헐리우드의 스튜디오를 클라우드로 옮기고 있다.
AI 시대의 사진 예술이란?
생성형 AI가 만드는 이미지와 인간이 포착하는 순간의 차이. 기술이 발전할수록 우리는 무엇을 기록해야 하는가.
지능의 공명: 생성형 오디오의 미학
보이지 않는 진동이 알고리즘을 만나 형태를 얻는다. 소리의 파동이 그려내는 새로운 감각의 지평에서, 우리는 듣는다는 행위의 본질을 다시 묻는다.
생성된 촉감: 햅틱 인터페이스가 만드는 ‘만질 수 있는 예술’
보는 예술에서 만지는 예술로. AI와 햅틱 기술이 감상의 문법을 어떻게 바꾸는지 탐구한다.
생성형 공간의 감각 악보: AI 시대, 전시는 어떻게 몸으로 읽히는가
이미지를 넘어 온도·질감·리듬까지 설계되는 시대, 생성형 예술이 관객의 주의력과 감정을 어떻게 다시 편집하는지 살펴본다.
미래 예술의 운영체제: 주의 리듬 레저와 회복 중심 경험 설계
생성형 아트 시대의 차별점은 화려한 결과물이 아니라 관객의 집중·이탈·회복 리듬을 얼마나 정교하게 설계하느냐다.
지연의 정원: 기다림을 창작의 표면으로 바꾸는 인터페이스 미학
즉시 반응이 기본값이 된 시대에, 일부러 남겨 둔 지연이 어떻게 몰입과 상상, 감정의 깊이를 다시 만들어 내는지 future-arts 관점에서 살펴본다.
기억의 잔향을 설계하는 인터페이스: future-arts 리듬 디자인
생성형 인터페이스에서 사용자의 기억을 더 오래 남게 만드는 핵심은 속도가 아니라 리듬이다. future-arts 관점에서 잔향 중심 설계 원칙을 정리한다.
주의의 직조기: 느린 피드백이 인터랙션 무대를 바꾸는 방식
즉시 반응 중심 UI를 넘어, 느린 피드백을 설계 자산으로 활용해 몰입·해석·기억을 증폭하는 future-arts 실전 프레임을 정리한다.
2026년에 피드를 멈추게 하는 Nano Banana 2 이미지 스타일 7가지
뻔한 인물샷과 판타지 풍경만으로는 이제 저장도, 공유도 잘 안 나온다. Nano Banana 2에서 아직 덜 퍼진 7가지 스타일과 바로 써먹는 프롬프트를 정리했다.
AI 이미지 생성 스타일 완전 가이드: 10개 카테고리
사진적 사실감부터 빈티지 필름, 사이버펑크, 순수 예술까지. 미드저니·ChatGPT·Nano Banana 2에서 즉시 써먹을 수 있는 스타일 언어를 10개 카테고리로 정리했다.
AI 이미지 프롬프트 치트시트
화가 이름 하나가 프롬프트 전체를 바꾼다. 렘브란트 조명, 우키요에, 사이버펑크부터 Ektar 100 필름 그레인까지. 수백 번 테스트하며 추려낸 150개 스타일 수식어 실전 치트시트.
Suno AI 프롬프트 7선: 퀄리티가 달라지는 작법
작년에 Suno로 천 곡을 만들었다. 디스트로키드에 올리고, 수익도 내보고. 막 시키다가 어느 순간 왜 이런 소리가 나지? 하고 하나씩 뜯어보기 시작했다. 그렇게 모은 인사이트.
Suno AI v5.5 완전 분석: 내 목소리로 노래하는 시대가 열렸다
2026년 3월 26일, Suno가 v5.5를 공개했습니다. 보컬 클로닝, 나만의 커스텀 모델, 취향 학습까지. AI 음악 생성이 드디어 '나'를 담기 시작했어요.
Midjourney 인물 사진 스타일 퀄리티가 달라지는 프롬프트
컬러 에디토리얼, 아티스틱 포트레이트, 플래시 리얼리즘, 다크 시네마틱. 직접 테스트한 스타일 4가지와 2026년 3월 출시된 v8 Alpha 핵심 변화까지 정리했어요.
그림자가 먼저 들킨다 — AI 이미지에서 빛을 읽는 법
AI가 만든 이미지를 볼 때 가장 먼저 어색해지는 건 얼굴도 손도 아닙니다. 그림자입니다. 빛이 어디서 왔는지를 따라가면, 그 이미지가 무엇을 이해하지 못했는지가 보입니다.
글리프가 없는 글자 — 한글과 영문이 한 화면에 있을 때
영문 글씨체를 하나 골랐을 뿐인데 한글 제목 네 개가 조용히 다른 얼굴이 됐습니다. 아무 경고도 없었습니다. 두 문자가 한 화면에서 만날 때 실제로 무슨 일이 일어나는지에 대하여.
이미지의 출처를 읽는 법
출처 표시가 있다고 사진 속 설명까지 사실인 것은 아닙니다. C2PA의 공식 문서를 읽고 서명, 신원, 빠진 이력과 원재료 검증의 범위를 나눠 봅니다.
세트 이미지 한 장에서 같은 공간을 여러 각도로 뽑는 프롬프트
아이소메트릭 세트 한 장을 기준으로 눈높이 컷과 낮은 앵글 컷을 만든 시험 기록입니다. 기준 이미지를 넣었을 때와 글로만 설명했을 때의 차이, 복사해 쓸 수 있는 프롬프트 틀을 정리했습니다.
복사한 스타일, 왜 남들과 똑같을까요?
잉크 두 색으로 찍은 리소 인쇄풍 프롬프트를 제품·사람·공간에 돌려 무엇이 고정되고 무엇이 흔들리는지 확인했습니다. 흔들린 부분만 문장으로 묶어 다시 시험한 결과와 직접 바꿔 쓰는 틀을 정리했습니다.
밈에 반려동물 넣기: 포즈 사진과 얼굴 사진의 역할을 나눕니다
밈 속 동작과 반려동물의 외모를 합칠 때 쓰는 역할 분리 프롬프트입니다. 자체 생성 사진 두 장으로 실제 시험한 결과와 실패 지점, 직접 바꿔 쓰는 방법을 정리했습니다.
한복 화보 프롬프트: 의상과 배경의 요구를 분리합니다
복잡한 한복풍 화보에서 옷의 형태를 확인하기 위한 요구 분리법입니다. 자체 프롬프트, 실제 생성 결과의 차이, 편집 시 유지할 조건과 고증·제품 검증의 한계를 다룹니다.
올려다보는 시점 프롬프트: 카메라 높이를 먼저 적습니다
'낮은 각도로'라고만 쓰면 눈높이 사진이 나올 때가 많습니다. 카메라 높이, 앞쪽 사물, 인물 비율, 하늘과 건물선을 문장으로 정하는 방법과 복사용 프롬프트 틀, 수정 문장을 정리했습니다.
포스터 프롬프트: 글자와 피사체의 영역을 나눕니다
포스터를 요청할 때 제목과 피사체의 자리를 먼저 나누는 방법입니다. 실제 입력한 프롬프트와 한 번의 출력에서 확인한 한계, 여백 점검, 정확한 문구를 위한 편집 순서를 정리했습니다.
사진을 크레용 그림으로 바꾸는 프롬프트: '귀엽게' 대신 사물 수를 정합니다
사진을 아이가 그린 크레용 그림으로 바꿔 달라고 했는데 어른이 그린 색연필화처럼 나왔다면, 필요한 것은 더 귀여운 형용사가 아닙니다. 사물의 개수와 사물별 모양을 정하는 방법, 실제로 시험한 프롬프트 3개와 결과, 한계를 정리했습니다.
거대한 사물을 자연스럽게 만드는 프롬프트: 크기보다 관계를 적습니다
'아주 크게'라고만 쓰면 거대한 사물이 배경에서 떠 보일 수 있습니다. 평범한 기준물, 같은 바닥, 겹침, 접점 그림자, 유지할 시점을 문장으로 묶는 방법과 복사용 프롬프트 틀, 수정 문장을 정리했습니다.
Claude로 그림의 일부만 움직이기: 시네마그래프 초보자 가이드
그림 전체를 다시 생성하지 않고 필요한 곳에만 움직임을 더하는 방법입니다. Claude에 그림을 첨부하고 요청하는 순서, 복사할 프롬프트, 3D 합성 개념도, 직접 만든 반복 영상과 실패 수정법을 함께 담았습니다.
Z-Image Turbo가 좋은 이유: 16GB PC에서 한국 장면 10장을 만든 기록
RTX 5070 Ti 16GB에서 Z-Image Turbo와 ComfyUI로 1088×1600 이미지 10장을 만들었습니다. 실제 사용한 파일과 설정, 재현 순서, 잘 된 장면과 한글·손 표현의 한계를 함께 정리합니다.
AI 영상 프롬프트에서 ‘시네마틱’ 다음에 적을 것
구도, 광원, 카메라 경로, 이미지 이후의 시간을 어떻게 지시할까. 작은 Kling 3.0 비교와 네 장면 예시로 살펴봅니다.