미드저니 기업교육 요청이 들어올 때 디자인팀에서 가장 많이 하는 말이 있습니다. 도구가 있다는 건 아는데 실무에 어떻게 붙여야 할지 모르겠다는 거죠. 한화생명 디자인팀도 마찬가지였습니다. Midjourney가 이미지를 뽑아준다는 건 다들 알고 있었는데, 브랜드 캐릭터를 일관되게 유지하면서 시리즈를 만들고 영상까지 이어가는 워크플로는 유튜브 몇 편 본다고 되는 게 아니거든요.
7시간 교육이 끝났을 때 나온 결과물은 이랬습니다. 파리, 런던, 스위스 배경에 한화생명 캐릭터가 일관된 스타일로 등장하는 시리즈 이미지. 거기에 모션을 입힌 30초짜리 브랜드 영상 클립까지. 만족도 4.8/5.0, 실습 참여율 93%. 도구 사용법이 아니라 내 작업 프로세스 어디에 어떤 AI툴을 끼워 넣을 수 있는지를 직접 해본 7시간이었습니다.
디자이너 교육은 구조부터 달라야 합니다
일반 직군에게 AI교육을 하면 ChatGPT나 Gemini로 텍스트 뽑는 게 중심이죠. 보고서 초안, 이메일 정리, 회의록 요약. 그런데 이걸 디자이너에게 그대로 가르치면 반응이 시큰둥합니다. 당연하죠. 디자이너한테 중요한 건 텍스트가 아니라 시각물이거든요.
그래서 한화생명 교육은 처음부터 도구 구성이 달랐습니다. ChatGPT와 Gemini는 아이디에이션용으로만 쓰고, Midjourney와 Nano Banana로 이미지를 생성하고, Flow와 Veo로 영상을 만들고, Suno로 배경음악을 붙이고, Vrew로 편집했습니다. 총 6종이죠.
7시간 안에 이 도구들을 다 만져보게 했는데, 포인트는 도구 조작법이 아닙니다. 디자이너가 평소 하는 작업 흐름에서 어느 단계에 어떤 AI툴을 끼워 넣으면 시간이 줄어드는지를 직접 경험하게 하는 거였습니다.
캐릭터가 매번 바뀌는 문제, Oref와 Nano Banana로 해결
AI 이미지 생성에서 기업이 가장 많이 부딪히는 문제가 있습니다. 같은 캐릭터를 그려달라고 해도 생성할 때마다 얼굴이 다릅니다. 체형도 바뀌고 옷차림도 달라지죠. 브랜드 캐릭터로 마케팅 이미지를 만들려는 기업에게는 이게 가장 큰 걸림돌이거든요.
Midjourney의 Oref(Object Reference)가 이 문제를 풀었습니다. 캐릭터의 참조 이미지를 Oref로 등록해두면 배경이 파리든 런던이든 스위스든 캐릭터의 형태가 고정됩니다. 여기에 Style Reference 코드를 같이 쓰면 색감과 분위기까지 통일되죠.
그런데 Midjourney만으로는 아직 100%가 아닙니다. 포즈가 크게 바뀌거나 앵글이 달라지면 일관성이 흔들리거든요. 이 부분을 Nano Banana가 채웠습니다. Nano Banana는 캐릭터 일관성에 특화된 도구라서, 한 번 등록한 캐릭터를 다양한 포즈와 배경에서 안정적으로 재현해줍니다. 참가자들이 두 도구를 번갈아 써보면서 각각의 장단점을 직접 비교한 게 이 교육의 핵심 실습이었죠.
교육 끝나고 한 참가자가 이런 말을 했습니다. 예전에는 시안 10개 만들려면 이틀이 걸렸는데, 이제는 30분이면 나온다고요. 남는 시간에 뭘 하냐고 물었더니, 진짜 디자인을 한다고 답하더군요.
이미지 한 장에서 영상까지, 7시간의 흐름
교육의 메인 프로젝트는 한화생명 캐릭터의 세계여행이었습니다. 세 단계로 진행됐죠.
처음 2시간은 캐릭터 스타일을 잡는 데 썼습니다. 한화생명 기존 캐릭터를 Midjourney에서 재현하고 Oref와 Style Reference 코드를 세팅했죠. 참가자마다 결과가 미세하게 다르게 나왔는데, 서로 결과를 비교하면서 최적 파라미터를 찾아가는 과정 자체가 학습이었습니다.
다음 3시간은 배경 시리즈 제작이었습니다. 파리 에펠탑, 런던 빅벤, 스위스 알프스. 캐릭터는 고정하되 배경만 바꿔가면서 생성했죠. 여기서 디자이너의 감각이 드러납니다. AI가 뽑아준 이미지를 그대로 쓰는 게 아니라, 색감이나 조명을 프롬프트로 조정하고, 10개 중 쓸 만한 2~3개를 골라 추가 지시를 반복하거든요.
마지막 2시간은 영상이었습니다. 완성된 이미지를 Flow와 Veo로 모션 영상으로 바꾸고, Suno로 배경음악을 만들고, Vrew로 자막과 편집을 더했습니다. 30초짜리 브랜드 영상 클립이 나왔죠. 이미지 한 장에서 출발해서 영상까지 간 겁니다.
후반부로 갈수록 몰입도가 올라간 이유
보통 기업 교육은 후반으로 갈수록 집중력이 떨어집니다. 이 교육은 반대였죠. 실습 참여율 93%가 후반부에 찍혔습니다.
이유가 뭘까요. 텍스트 AI교육에서는 결과물이 문서 초안입니다. 잘 만들어도 눈에 확 들어오지 않죠. 이미지 AI교육은 다릅니다. 프롬프트를 넣으면 30초 안에 결과가 화면에 뜨거든요. 내가 의도한 대로 나오면 바로 성취감이 오고, 의도와 다르게 나오면 왜 그런지 궁금해집니다. 어느 쪽이든 다음 시도로 이어지죠.
한국AI교육진흥원 강사는 이 점을 이용했습니다. 참가자들이 만든 이미지를 실시간으로 공유하게 하고, 잘 나온 결과물의 프롬프트를 공개해서 파라미터 실험을 유도했죠. 강의가 아니라 다같이 만들어보는 워크숍 분위기였습니다.
AI가 빨라진 구간, 사람이 더 중요해진 구간
아이디어 스케치, 초기 시안, 배리에이션 작업. 양으로 승부하는 구간에서 AI는 압도적으로 빠릅니다. 이건 사실이죠.
그런데 한화생명 교육에서 디자이너들이 가장 오래 매달린 건 그 다음 단계였습니다. AI가 뽑아준 10개 이미지 중에서 쓸 만한 2~3개를 고르고, 브랜드 가이드라인에 맞는지 확인하고, 시리즈 전체의 톤을 통일하는 작업이죠. 이건 AI가 못합니다. 판단은 여전히 사람의 영역이거든요.
결국 갈리는 건 이겁니다. AI 이미지 도구를 쓸 줄 아는 디자이너와 못 쓰는 디자이너 사이의 격차가 빠르게 벌어지고 있습니다. 이 교육은 그 격차를 좁히기 위한 첫 단계였죠.
기업 디자인팀이 미드저니를 도입할 때 주의할 것
저작권을 먼저 확인해야 합니다. Midjourney로 만든 이미지의 저작권은 아직 법적으로 확정되지 않은 부분이 많거든요. 상업적으로 쓸 때는 라이선스 조건을 꼭 확인하고, 최종 결과물 그대로 쓰기보다는 참조 자료나 초기 시안으로 활용하는 편이 안전합니다.
브랜드 일관성도 중요합니다. Oref와 Style Reference 코드를 쓰더라도 100% 같은 결과가 나오지는 않죠. 기업 캐릭터를 정확하게 재현해야 하는 경우에는 AI 결과물을 베이스로 잡고, 최종 보정은 디자이너가 직접 하는 방식이 현실적이거든요.
한국AI교육진흥원은 디자인팀, 마케팅팀, 콘텐츠팀처럼 시각 콘텐츠를 다루는 부서를 위한 교육을 별도로 설계합니다. Midjourney, Nano Banana, GPT Image 등 도구별 특성과 기업 활용 시 주의사항까지 포함한 맞춤 프로그램이죠.
