미드저니 Midjourney 심화 1: 미드저니는 어떻게 이미지를 만들까?

Midjourney는 기본적으로 텍스트를 이미지로 변환하는 Text-to-Image Generation Model이에요.
DALL·E와 같은 구조를 기반으로 하고 있지만, 미드저니는 그만의 예술적 감성과 스타일 해석력으로 차별화된 결과물을 만들어내요.

특히 감정이 느껴지는 이미지나 몽환적인 분위기의 아트웍에 강해요.

 

 

미드저니의 핵심 기술 구조

 

Midjourney는 공식적으로 내부 알고리즘을 전부 공개하지 않았지만, 실험과 분석을 종합하면
Stable Diffusion 기반의 Latent Diffusion Model을 커스터마이징한 모델로 추정되고 있어요.

구성 요소	설명
텍스트 인식 (NLP)	입력한 프롬프트를 자연어 처리 모델이 분석
디퓨전 모델 (Diffusion Model)	완전한 노이즈 상태에서 시작해, 점차적으로 이미지를 정제해 나가는 방식
Latent Diffusion Model (LDM)	압축된 잠재 공간(latent space)에서 이미지를 먼저 설계한 뒤, 그걸 다시 실제 이미지로 복원
CLIP 기반 임베딩	텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 CLIP 모델을 기반으로, 문장의 의미를 시각적 스타일과 연결
프롬프트 파라미터	--style, --ar, --v 같은 옵션이 이미지 생성 방향을 가이드
클라우드 서버	생성은 로컬이 아닌, Midjourney 서버(GPU farm)에서 처리
디스코드 인터페이스	Midjourney 봇이 디스코드 채팅 명령어를 통해 사용자와 상호작용

 

+ 로컬 vs. 클라우드 처리, 무엇이 다를까?

로컬 처리 (내 컴퓨터)	클라우드 서버 처리 (Midjourney)
포토샵, 프리미어처럼 내 컴퓨터 성능을 써서 작업	Midjourney 서버의 고성능 그래픽 카드(GPU)를 써서 처리
내 컴퓨터가 느리면 결과도 느려짐	Midjourney 서버는 수많은 고성능 GPU로 빠르게 처리
오프라인에서도 가능	반드시 인터넷 필요, 디스코드 서버에 접속해야 사용 가능

 

이미지 생성 과정은 이렇게 진행돼요

1. 유저가 디스코드 채널에 프롬프트를 입력해요.
   예: /imagine prompt: a golden temple at sunset --ar 3:2 --style scenic
2. 미드저니는 이 텍스트를 자연어 처리 모델로 분석하고, 핵심 키워드와 스타일을 해석해요.
3. Latent Diffusion Model을 통해 이미지의 구조를 잠재 공간(latent space)에서 설계해요.
4. ‘디퓨전 프로세스’를 거치며, 완전한 노이즈에서 시작해 점차 명확한 이미지로 정제해 나가요.
   이때 사용되는 네트워크 구조는 주로 U-Net이에요.
5. 완성된 이미지가 출력돼요.
6. 이후 유저는 업스케일(U) 또는 변형(V) 작업을 추가로 할 수 있어요.

 

GPU farm 이란?

• GPU farm은 말 그대로 그래픽 카드 수백~수천 개를 연결한 서버실이에요.
• 미드저니는 이런 클라우드 GPU 서버를 통해 수많은 사람의 이미지 생성 요청을 동시에 처리해요.

따라서 유저가 /imagine을 입력하면,

• Midjourney 서버가 텍스트를 해석하고 → 이미지를 생성한 후 → 결과를 디스코드에 보내주는 식이에요.

 

프롬프트는 이렇게 분석돼요! (Parsing & Weighting)

유저의 프롬프트를 단순히 읽는 게 아니라, 중요도에 따라 ‘가중치’를 다르게 두고 처리해요.

문장을 키워드 단위로 분할하고 각각의 키워드에 대해 임베딩을 생성하고, 중요한 키워드에 더 높은 weight 부여하는 형식이에요. 

 

예를 들어, 프롬프트 파싱 구조를 보면

/imagine prompt: A cyberpunk girl standing in the rain, neon lights, ultra realistic --v 6 --ar 3:2

 

• 가장 먼저 나오는 'cyberpunk girl' → 핵심 주제, 높은 가중치
• neon lights, ultra realistic → 스타일 강조
• --v, --ar → 버전과 비율을 조정

>> 이처럼 키워드를 분석해 비중을 조정하고, 더 중요하게 여기는 부분을 이미지에 잘 반영해요.

 

 

어떤 데이터를 학습했을까?

미드저니는 공식적으로 훈련 데이터셋을 밝히지 않았어요. 다만 추정되는 자료는:

• LAION-5B: 50억 개 이상의 이미지-텍스트 페어를 포함한 오픈소스 데이터셋
• 디자인/미술 포트폴리오 데이터, 광고 이미지 등
• ArtStation, Flickr, Getty Images 등에서 크롤링된 이미지 (논란 있음)

그리고 이러한 데이터 중 미적 기준을 만족하는 이미지만을 선별하기 위해, 자체 필터링 알고리즘을 적용한 것으로 추정돼요.

 

 

Midjourney vs. 타 모델 비교

	Midjourney	DALL·E	Stable Diffusion
스타일	감성적, 예술적, 몽환적	사실적, 일러스트 중심	가변적, 자유도 높음
인터페이스	디스코드 기반	웹 기반	로컬 또는 Web UI
커스터마이징	파라미터 조정만 가능	제한적	매우 높음 (로컬에서 모델 fine-tune 가능)
활용 분야	일러스트, 아트웍, 포스터 등	일러스트, 제품 시각화	게임, 광고 등 다양한 영역

미드저니는 특히 Prompt의 미묘한 감정, 문학적 요소까지 반영하는 능력이 좋아 비현실적이고 감성적이거나, 문학적 느낌을 담은 이미지를 구현할 때 유용해요.

 

 

Midjourney만의 특징

 

1. 프롬프트 해석 강화 알고리즘

미드저니는 단어 그대로의 의미뿐 아니라, 문장에 담긴 분위기, 감정, 문학적 뉘앙스까지 반영할 수 있는 능력이 매우 뛰어나요.

예를 들어,

• a lonely cabin in the forest → 단순 '숲속 오두막'을 그리는 게 아니라, 고요하고 쓸쓸한 분위기까지 표현
• a joyful childhood memory, dreamy → 실제로 추억을 회상하는 듯한 몽환적 톤 표현

>> 이는 텍스트의 ‘정서적 의미’를 시각적으로 번역하려는 알고리즘이 적용되어 있기 때문이에요.
즉, 스타일과 감정을 동시에 ‘이해하고 구현’할 수 있는 점이 미드저니의 큰 장점이에요.

 

 

2. 스타일 바이아스

미드저니는 다양한 시각적 스타일과 미장센에 대한 사전 학습이 되어 있어서, 유저가 따로 구체적으로 명시하지 않아도 기본적으로 '예쁜' 그림을 그려요.

예를 들어,

• a medieval village →  르네상스 회화처럼 질감 있는 표현이나 시네마틱한 조명과 구도가 자동으로 적용
• portrait of a woman → 아트스테이션 스타일, 고급 화풍, 배경 흐림 처리(bokeh)등을 추가

>> 이런 시각적 편향은 ‘스타일 바이아스’라고 불리는데, 미드저니가 학습 과정에서 특히 예술적이고 감성적인 이미지들을 많이 참조했기 때문이에요.

 

 

3. Multi-step refinement

단순히 이미지를 한 번 생성하고 끝내는 게 아니라, 점진적으로 고도화하는 multi-step 프로세스를 통해 더욱 완성도 있게 만드는 게 미드전의 특징인데요.

작동 방식은,

1. 1차 이미지 생성: 입력된 프롬프트를 기반으로 4개의 썸네일 이미지 생성
2. 업스케일 (U): 사용자가 마음에 드는 이미지를 선택해 고해상도로 리파인
3. Variation (V): 같은 스타일과 구성을 유지하면서, 유사한 다른 이미지를 재생성
4. Remix 기능 (v6에서 강화됨): 기존 스타일은 유지하면서 세부 묘사나 구성을 바꾸는 고급 변형

 

 

미드저니의 최근 기술적 발전

1. 자연스러운 사람 묘사

Midjourney v6부터 인물 묘사의 정확성과 자연스러움이 비약적으로 향상되었어요.

• 기존엔 사람의 눈, 손가락, 비율 등의 묘사가 부자연스러웠는데, 이는 디퓨전 모델이 시각적 일관성을 유지하는 데 한계가 있었기 때문이에요.
• v6는 더 높은 해상도의 latent space를 사용하고, 세부 묘사에 특화된 fine-tuning 알고리즘을 적용하면서 문제를 크게 개선했어요.
• 인물 생성 시, CLIP 기반의 텍스트-이미지 정렬이 강화되어 얼굴 표정, 눈빛, 조명 반응 등이 더 사실적으로 표현됩니다.

>> 앞으로 브랜딩, 콘셉트 아트, 디지털 휴먼, 가상 인플루언서 생성 등 다양한 산업으로 더욱 쉽고 빠르게 확장될 것으로 보여요.

 

 

2. 텍스트 인식 정확도 향상

초기 버전에서는 텍스트(예: 표지의 로고나 간판 글씨)가 이미지 안에 정확히 표현되지 않는 문제가 있었어요.

하지만 최신엔 타이포그래피나 짧은 텍스트 삽입이 훨씬 정교해졌어요.

• 기존 디퓨전 모델의 구조가 '이미지 전체 구조'에 집중했기 때문이에요. 글씨는 고정된 형태로 반복되는 기호이기에, 디퓨전 모델에서는 왜곡되기 쉬운 요소예요.
• 최신 모델은 텍스트 패턴을 인식하고 시각화하는 별도 모듈 또는 텍스트 인식 강화 데이터셋을 병행해 훈련한 것으로 추정돼요.

>> 앞으로 브랜드 패키징 디자인, 광고 소재 생성, 제품 콘셉트 시각화 등 실무에 활용할 수 있는 영역이 크게 확대되었어요.

 

 

3. Video & 3D 객체 생성으로의 확장 가능성

텍스트 기반의 이미지 생성 기술은 이제 단일 이미지 단계를 넘어서, 시간과 공간을 포함한 멀티모달 표현으로 진화 중이에요.

• OpenAI의 Sora, Google의 Lumiere 등 영상 생성 AI와, DreamFusion, Magic3D 같은 텍스트 기반 3D 오브젝트 생성 기술은등장과 함께, 미드저니 역시 영상화 기술을 접목할 가능성이 높아요.
• 영상화는 이미지의 프레임 간 연속성을 처리할 수 있는 temporal consistency 알고리즘을 필요로 하기에, 기존 디퓨전 기술을 시간 축으로 확장한 모델들이 연구되고 있어요.

>> 앞으로 VR/AR, 메타버스 콘텐츠, 제품 시각화 등에서 활용될 수 있어요.