[딜사이트 조은지 기자] 이미지 생성 AI 기술이 빠르게 진화하고 있다. 단순히 텍스트 입력만으로 상황에 맞는 이미지를 만드는 수준을 넘어, 특정 사진을 원하는 스타일로 바꾸거나 영상 생성까지 가능해졌다. 

최가운 넥슨코리아 메이플본부 선임연구원은 이러한 흐름 속에서 '내 딸을 메이플스토리 캐릭터로 만들어보자'는 개인적 목표로 이미지 생성 AI 연구를 시작했다. 이후 메이플스토리 월드 내에서 다양한 실험을 거치며 AI 기술의 실무 적용 가능성과 한계를 체계적으로 분석했다.

그는 25일 경기도 성남시 판교 넥슨 사옥에서 진행된 '넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC 25)'에서 '<메이플스토리 월드> 이미지 생성 AI R&D, 내 딸을 메이플 캐릭터로?'라는 제목의 발표를 통해 이 같은 경험을 공유했다.

최 연구원은 먼저 이미지 생성 AI의 기본 구조를 설명했다. 생성 AI는 '지시하기'와 '그리기'라는 두 개 모델로 구성되며 입력된 텍스트나 조건을 기반으로 확률적으로 결과물을 도출한다. 이 과정에서 AI는 평균값에 수렴하는 경향이 있어 사용자가 의도한 이미지를 정확히 구현하기엔 한계가 존재한다는 설명이다.

그는 이를 보완하기 위해 보조 모델을 활용했다. 컨트롤넷(ControlNet), IP-Adapter 등으로 구성된 보조 모델을 통해 포즈, 구도, 질감 등 말로 표현하기 어려운 특성을 시각적으로 전달하고, 로라(LoRA) 모델로 스타일 일관성을 유지했다. 최 연구원은 "말보다 그림으로 지시하는 게 더 효과적이었다"고 전했다.

이후 메이플스토리 월드의 아바타 제작, 배경 전환, 포스터·밈 이미지 생성 등 다양한 시도를 통해 AI의 실무 적용을 실험했다. 그 과정에서 세 가지 한계점이 드러났다고 밝혔다.

첫째는 도메인 지식의 중요성이다. AI를 활용해 만든 이미지 초안을 디자이너에게 전달하더라도 '톤 조정'이나 '복잡도 단순화' 등 피드백을 제대로 반영하기 위해선 관련 지식이 필요하다. 그는 "AI가 아무리 잘 만들어도, 사용하는 사람이 전문성이 없으면 결과물을 실무에 쓰기 어렵다"고 말했다.

둘째는 생산성의 착시다. 최 연구원은 "AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어질 것이란 기대와 달리, 데이터 수집, 전처리, 학습, 워크플로우 구축 등 사전 준비에 상당한 시간이 소요됐다"며 "다만 재사용 가능한 워크플로우를 한 번 만들어두면 그때부터는 효율성이 높아질 수 있다"고 설명했다.

마지막으로는 기술 발전 속도다. 최 연구원은 "발표 준비 당시 연구했던 내용이 3월 GPT 개선으로 무력화되면서 다시 처음부터 배워야 했다"며 피로감을 토로했다. 이에 따라 툴 자체보다는 '파이프라인' 중심의 설계가 중요하다는 결론을 내렸다. 그는 "툴은 바뀔 수 있지만 부품처럼 쉽게 교체 가능한 구조를 만들어두는 게 실용적"이라고 강조했다.

최 연구원은 AI 도입에 있어 가장 중요한 요소로 '직접 사용해 보는 경험'을 꼽았다. 기획자, 디자이너, 개발자 각자가 AI를 실험하면서 조직 내 병목 지점과 실제 니즈를 발견할 수 있으며, 이 과정이 곧 조직의 AI 문제 해결력을 키우는 길이라고 설명했다.

마지막으로 그는 이미지 생성 AI의 트렌드 변화도 짚었다. 과거엔 단순 생성과 프롬프트 대응이 핵심이었다면, 최근에는 이미지 이해 기반 편집, 나아가 비디오 생성 모델까지 등장하고 있다고 경험을 공유했다. 그는 "비디오 모델이 등장한 만큼 이제는 그림을 그리는 '과정'을 학습하는 모델이 나올 것"이라며 "AI가 설계와 의도를 이해하는 수준까지 진화할 것으로 기대한다"고 말했다.

그는 "AI는 계속 발전하겠지만 방향키는 결국 사람에게 있다"며 "유저가 직접 게임을 만들 수 있는 메이플스토리 월드에서, 크리에이터들이 창작을 더 잘할 수 있도록 AI 도구를 계속 연구하고 지원하겠다"고 발표를 마무리했다.