문제
예쁜 이미지를 생성하는 건 쉽습니다. 어려운 것은 디퓨전 모델에서 같은 캐릭터 — 같은 얼굴, 같은 의상, 같은 장식 언어 — 를 완전히 새로운 장면에 꺼내는 일이고, 실제 프로덕션이 필요로 하는 것도 바로 그것입니다.
근본 원인은 반복 실험으로 직접 지도를 그린 트레이드오프입니다: text-to-image는 포즈와 연출이 자유롭지만 굴릴 때마다 의상 디자인이 표류하고, 캐릭터 시트를 앵커로 한 image-to-image는 디자인을 거의 픽셀 단위로 보존하지만 포즈가 잠깁니다. 프로덕션 파이프라인은 이 두 극 사이를 운 좋은 시드에 기대지 않고 의도적으로 항해해야 합니다.
파이프라인
- 캐릭터 시트 먼저. 전신 컨셉으로 디자인을 확정합니다: 실루엣, 재질, 팔레트, 얼굴. (자체 학습 스타일 LoRA로 직접 디렉팅한 생성 + 페인트오버.)
- 아이덴티티 보존 스테이징. 스플래시는 시트로부터 만듭니다 — 시트를 VAE 인코딩해 라텐트 앵커로 넣고, 구도와 라이팅은 프롬프트로 다시 씁니다. 결정적인 다이얼은 디노이즈입니다: 0.5~0.65 부근에서 디테일한 캐릭터는 살아남고 빈 배경만 새 장면으로 재렌더됩니다. 그보다 낮으면 아무것도 안 변하고, 높으면 의상이 녹기 시작합니다.
- 요소 이식. 새 장면 요소(소품, 이펙트, 군중)는 러프 프록시로 먼저 그려 넣고 그 자리에서 재렌더합니다 — 모델은 프록시를 구도 가이드로 삼아 학습된 룩으로 다시 그립니다.
- 얼굴 & 마감. 저디노이즈(0.2~0.35 — 정체성은 유지한 채 얼굴만 정련) 페이스 디테일 패스로 표정을 제어하고, 최종 페인트오버와 타일 2× 업스케일로 납품합니다.
실제 그래프
실제로 돌아가는 그대로의 image-to-image 스테이징 그래프입니다 — 오픈 웨이트 베이스 위에 자체 학습 스타일 LoRA 스택, 캐릭터 시트를 로드해 VAE 인코딩한 라텐트 앵커, 포지티브 전용 프롬프트(CFG 1에서는 네거티브를 0으로), 그리고 샘플러의 아이덴티티 보존 디노이즈:
그래프를 왼쪽에서 오른쪽으로 읽으면: 모델+LoRA 스택, 프롬프트 블록, 라텐트로 들어오는 캐릭터 시트 — 모두 하나의 샘플러에서 만나고, 그 디노이즈 값이 시트가 얼마나 살아남을지를 결정합니다. 이 사이트의 모든 스플래시 포스트가 이 그래프의 변형을 거쳤습니다.
실전 예시
연못의 황후를 보세요 — 스탠딩 시트와 연못 스플래시는 의상 픽셀 단위까지 같은 캐릭터입니다. 같은 파이프라인이 황금 황제 키 비주얼과 다크 리전 액션 배리에이션을 만들었습니다.
검증이 가르쳐 준 것
- 프롬프트 구조가 길이보다 중요합니다. CFG 1에서는 모든 것이 포지티브 컨디셔닝입니다 — 금지할 요소는 부정하는 게 아니라 어휘에서 제거해야 합니다.
- 배경은 화풍 계약의 일부입니다. 스타일 LoRA들은 다크 시네마틱 배경으로 학습되었습니다 — 플랫 스튜디오 배경에 스테이징하면 학습된 룩이 억눌립니다.
- 정체성 먼저, 구도는 그다음. 디자인이 잠기기 전에 구도 변형을 굴리면 표류가 곱해집니다. 시트를 먼저 잠그면 스플래시 제작이 복권이 아니라 통제된, 반복 가능한 공정이 됩니다.