벡터 이미지 만들어 보기 : AI를 이용한 벡터 이미지 생성

 

디자인 작업이나 프레젠테이션을 준비하다 보면, 종종 고해상도의 깔끔한 이미지를 사용해야 할 때가 있습니다. 벡터 이미지는 이러한 요구에 적합한 선택지로, 해상도에 제약 없이 확대와 축소가 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 문제는 이러한 벡터 이미지를 만드는 과정이 만만치 않다는 점입니다. 전문가 수준의 디자인 소프트웨어와 많은 시간, 그리고 숙련된 기술이 필요하기 때문입니다. 이 부분은 이미 앞서 다른 글에서도 언급했던 바가 있습니다.

 

최근에는 Pixelmate Pro 등 다양한 도구들이 나와 있는 것으로 알고 있지만 예전에는 그래픽 디자인에서 벡터 그래픽하면 대부분 Adobe사의 illustrator를 사용했었습니다. 값 비싼 소프트웨어도 구매해야 하고 툴에 익숙해져야 하고 벡터 이미지 생성에 대한 이해도 있어야 합니다. 한마디로 초보자가 쉽게 접근할 영역은 아니었던거지요.

 

최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 이 같은 문제를 새로운 방식으로 해결하고 있습니다. 이미지 생성 AI는 사진, 그림뿐만 아니라 이제는 벡터 이미지 생성에도 활용되며, 비전문가들도 클릭 몇 번으로 깔끔한 벡터 그래픽을 만들 수 있는 시대를 열어가고 있습니다. AI가 복잡한 벡터 이미지 제작 과정을 단순화하고, 품질 또한 높일 수 있게 되면서 활용할 수 있는 영역들이 점차 늘고 있다보니 정말 프롬프트만 잘 만들면 모든 것을 다 할 수 있는 시대가 되고 있다는 느낌까지 듭니다. 

 

이번 글에서는 벡터 이미지를 AI 기술을 이용해 생성하는 방법을 한번 따라가 보도록 하겠습니다.

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벡터 이미지 생성의 어려움

앞서 말씀드린 것처럼 벡터 이미지를 생성하려면 Adobe Illustrator나 CorelDraw 같은 전문 디자인 툴이 필요했습니다. 아... CorelDraw ... 이 툴은 오래 전에는 많이 사용됐었지만 현재는 Adobe나 피그마 같은 솔루션에 밀려 거의 사용하지 않는 것이라 연식이 오래 되신 분들이 아니면 모르실 수도 있습니다. 

 

여튼 이 과정은 복잡한 인터페이스와 높은 학습 곡선, 그리고 시간 소모적인 작업으로 많은 사람들이 접근하기 어려웠습니다. 특히, 비전문가나 디자인 초보자는 원하는 결과물을 얻기 위해 전문가를 찾아야 하는 경우가 많았죠. 현재도 사내에 디자이너가 있는 경우가 아니라면, 위시캣이나 크몽, 혹은 전문 디자인 업체 등을 통해 작업 의뢰가 진행되는 경우가 대부분입니다. 저도 이곳들을 통해 제품 소개서나 전시에서 사용하는 족자 작업물을 의뢰해서 받아본 적이 있었는데 소요되는 비용과 원하는 형태대로 나오지 않아 조율하면서 생기는 소요 시간 등을 고려할 때 다른 대안이 있었으면 하는 생각을 하곤 했습니다. 

 

AI 기술을 이용한 벡터 이미지 생성

최근 AI 기술을 이용해 손쉽게 벡터 이미지를 만드는 사례들이 많이 소개되고 있습니다. 딥러닝 기반의 이미지 생성 알고리즘은 사용자가 입력한 키워드(텍스트 프롬프트), 스케치, 혹은 기존의 이미지를 기반으로 고품질 벡터 이미지를 생성할 수 있습니다. 이러한 접근은 시간과 비용을 크게 절감하며, 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 설계됩니다. 세상 좋아졌죠... ^^; 

 

대표적인 서비스로는 Vectr AI, Adobe Illustrator에 새로 추가된 텍스트-벡터 이미지 출력 기능 등이 있습니다. 둘 다 유료 구독이 필요하지만, 생성하는 과정이 쉽고 생성된 결과물이 상당히 뛰어납니다. 비용을 생각하면 오픈소스 AI 기능을 이용하는 방법도 있을 겁니다. 

 

AI를 이용하면 뭐든 손쉽게 되는가?

AI 기술을 이용한 벡터 이미지 생성은 많은 가능성을 열었지만, 여전히 몇 가지 제약이 존재합니다. 만능은 아니란 얘기죠.

• 정밀도 한계 : 복잡한 디테일이 요구되는 이미지에서는 완벽한 결과물을 얻기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 이미지 업로드를 통해 SVG 파일로 변환해 주는 서비스를 이용해 보면 생성된 결과물의 trace 라인이 너무 복잡하게 되어 있는 경우가 종종 발생합니다. 전문 디자이너가 작업했다면 단순화하고 정렬을 잘 한 몇 개의 영역으로 나눴을만한 것도 수십개로 쪼개져 생성되는 경우가 빈번하죠. 그러면 이걸 다시 합치거나 없애는 작업을 추가적으로 해야 하는 불편한 상황이 발생할 수 있습니다. 
• 사용자 의도 반영 : AI가 생성한 이미지가 사용자의 구체적 요구를 완벽히 반영하지 못할 가능성이 있습니다. 이미지 생성을 위해 제공해야 하는 프롬프트 전문가가 되어야 한다는 얘기입니다.
• 비용 문제 : AI 기반 서비스는 종종 유료로 제공됩니다. 무료도 있긴 하지만 고급 서비스는 거의 100% 유료입니다. 그도 그럴 것이 생성형 AI를 이용하게 될텐데 시스템 운영비용을 고려하면 무료가 되긴 힘들 것 같습니다. 다만... 오픈소스로 로컬 컴퓨터에서 동작시키는 경우는 얘기가 다를 수 있겠습니다. 향후 기술이 더 고도화되면 비용은 점점 더 낮아질 것입니다. 사람 전문가의 인건비보다는 훨씬 더 높은 경쟁력을 가지겠죠.

 

벡터 이미지 생성 테스트 

# 이전에 생성해 둔 가상환경 활성화
$ conda activate flux
$ cd ComfyUI

# ComfyUI 실행
$ python main.py

 

 

ComfyUI Custom 플러그인 추가

Manager 도구를 이용해 SVG Vector 이미지 변환 및 저장을 위해 필요한 Custom Plugin인 ToSVG를 검색해서 설치합니다. 

그림 : ToSVG 커스텀 플러그인 추가 설치

 

ComfyUI 구성 변경 

기존 Flux.1 Schnell 구성에서 Raster to SVG, Save SVG 노드를 추가합니다. Flux.1에서 프롬프트를 이용해 생성된 이미지가 해당 Plugin 노드를 통해 SVG 로 변환되어 저장됩니다. 

그림 : 기존의 Flux.1 Schnell 구성에 raster to Vector, Save SVG 라는 커스텀 플러그인을 추가한 예시

 

 

그림 : 생성된 Vector 이미지 (SVG 포맷) 파일

 

 

최종 변환 결과 확인

생성된 이미지를 SVG로 변환한 결과입니다. 생각보다 깔끔하게 잘 나왔습니다. 이 그림의 경우, 이미지 자체가 단선으로 표현된 레스터 이미지로 잘 생성되었기 때문에 벡터로 변환했을 때도 잘 나온 것 같습니다. 

그림 : Flux가 생성한 레스터 이미지 (좌), ToSVG를 이용해 변환 저장된 SVG 이미지 (우)

 

하지만, 생성된 이미지가 단선 형태가 아닌 경우에는 변환 시 약간 복잡하고 지저분한 형태로 표현됩니다. 즉, 벡터 이미지 생성 시에 레스터 이미지를 처음부터 잘 생성할 수 있도록 적절한 프롬프트를 사용하는 것이 중요합니다!

 

그림 : 단선 형태가 아니라 두께 변화가 있는 선이나 구성이 복잡한 경우의 예시

 

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정리하며

이번 글에서는 예전에 만들어 둔 ComfyUI 환경을 이용하고, ToSVG라는 커스텀 플러그인을 추가해서 SVG 포맷의 벡터이미지를 만들어 봤습니다. 프롬프트를 잘만 이용하면 꽤 쓸만한 결과물을 얻을 수 있을 것이란 결론에 도달할 수 있었구요. 

 

AI 기술은 벡터 이미지 생성의 복잡성을 대폭 줄이고, 누구나 쉽게 고품질의 이미지를 제작할 수 있는 환경을 제공합니다. 기존의 어려움이었던 소프트웨어 학습과 반복적인 작업의 부담에서 벗어날 수 있게 되었으며, 창작의 문턱을 낮추는 데 큰 기여를 할 수 있을 것으로 생각됩니다.

 

벡터 이미지는 재사용, 편집이 가능하기 때문에 활용도가 높습니다. 생성형 AI가 대세를 이루고 있는 지금, 레스터 이미지 생성은 극한의 수준까지 간 듯 보이지만 벡터 이미지의 생성은 아직도 가야할 길은 아직도 멉니다. 하지만, AI 기술의 발전 속도를 고려할 때 이 지금 일반 이미지 생성하듯 수준높은 벡터 이미지를 생성할 수 있는 시점은 조만간 도래할 것 같습니다. 그날을 기대하며 이번 글을 마칩니다. :-)

 

 

 

 

참고자료

Stable Diffusion 으로 Vector 이미지 (SVG) 파일 자동 생성 방법 (로컬 구성)

• Stable Difussion WebUI + Vector Studio 확장모듈 + Line Art 모델 조합으로 사용하는 방법 소개하고 있습니다. 

Stable Diffusion으로 Vector 이미지(SVG) 파일 자동 생성 방법 - NEXTLab Mobility

 

코드) Stable-Diffusion-WebUI + VectorStudio

GitHub - GeorgLegato/stable-diffusion-webui-vectorstudio

 

Simple Vector Flux

Civit AI에 공개된 Flux 모델에 적용 가능한 LoRA입니다.

Simple Vector Flux - v2.0 | Flux LoRA | Civitai

 

VTracer 서비스 (무료)

레스터 이미지를 업로드 한 후 SVG로 변환해서 다운로드할 수 있는 서비스. 무료로 제공되며 코드도 제공됩니다.

 

VTracer

 

코드 (Github)는 아래와 같습니다. 

 

GitHub - visioncortex/vtracer: Raster to Vector Graphics Converter

 

 

Adobe Illustrator Text to Vector Graphics (유료 서비스)

AI Vector Generator - Text to Vector Graphics - Adobe Illustrator

 

CANVA의 AI vector generator (유료 서비스)

https://www.canva.com/create/vector-ai/

 

VectorArt.ai. (유료 서비스)

호기심에 한번 신청해서 사용해 보고 있습니다. 공개된 샘플을 보면 우와... 합니다. 하지만, 문제는 프롬프트로 내가 원하는 이미지를 제대로 생성할 수 있는가 하는 첫 단계에서 먼저 막힙니다. (이 부분은 이 서비스의 문제는 아니죠) 그 뒤에 만들어진 모델이 벡터 편집도구에서 활용할 수 있는 수준으로 나오는가 하는 건데... 이 부분도 아직은 아쉬움이 있습니다. 손이 그래도 많이 가긴 하거든요.

VectorArt.ai - Generate vector images with AI

 

그림 : 서비스 구독 비용 및 지원 기능

그림 : 기본 제공되는 다양한 템플릿과 예제

 

 

OpenArt.AI 

Civit AI의 모델과 LoRA 등을 엮어서 서비스로 제공하는 듯한 곳입니다. 앞서 소개한 VectorArt.ai 대비 저렴한 비용에 더 많은 이미지를 생성할 수 있습니다. 

 

The Best 25 Stable Diffusion Prompts for Vector

 

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5. Q&A

Q. 벡터 이미지는 어떤 상황에서 주로 활용되나요?
로고, 아이콘, 인포그래픽, 애니메이션, 웹디자인 등 고해상도를 필요로 하는 다양한 영역에서 활용됩니다.

 

Q. AI를 활용한 벡터 이미지 생성 서비스는 무료인가요?
일부 기본 기능은 무료로 제공되지만, 고급 기능은 유료로 제공되는 경우가 많습니다.

 

Q. AI가 생성한 벡터 이미지는 수정이 가능한가요?
네, 대부분 SVG 포맷으로 제공되며, 이를 전문 소프트웨어로 편집할 수 있습니다.