Krea 2 이미지 스타일 변환: 40컷 브랜드 캠페인과 실제 비용

Krea 2는 스타일 충실도에서 GPT Image 2와 불과 0.14점 차이를 기록했습니다. 비용은 OpenAI가 아니라 Krea의 compute unit 기준입니다. 출시 당일, 저는 한 고객의 40컷 캠페인을 이 이미지 스타일 변환 시스템으로 다시 제작해 ‘스타일 충실도’가 실제 브랜드 세계관에서도 유지되는지 확인했습니다.

이미지 스타일 변환 결과 – 40컷에 하나의 브랜드 세계관

캠페인은 히어로, 제품, 라이프스타일, 에디토리얼 축약본을 아우르는 40컷 세트로 납품했습니다. 전체 컬러 스토리는 동일하게 유지했습니다. 차가운 저채도 기반에 일렉트릭 시안 포인트 하나, 따뜻한 색조는 배제하고 번들거리는 ‘AI 프리미엄’ 스타일로 흐르지 않게 했습니다. 고객은 어떤 이미지가 생성됐고 어떤 이미지가 촬영됐는지 묻지 않은 채 승인했습니다. 브랜드 세트에서 의미 있는 검증 기준은 결국 이것뿐입니다.

테스트를 시작하게 만든 수치는 Contra Labs의 4개 모델 스타일 변환 벤치마크였습니다. Krea 2 Large는 Style Fidelity 부문 #2로, GPT Image 2보다 0.14점 낮았습니다. 나머지 모델과의 격차는 이 차이의 4배가 넘습니다. 또한 3.0의 net-useful 기준선을 넘은 유일한 비 GPT 모델입니다.

다만 이 수치만으로는 드러나지 않는 한계도 함께 봐야 합니다. Krea 2 Large 결과물 가운데 하위 2개 스타일 등급에 들어간 비율은 26%로, GPT의 20%보다 높았습니다. 세트 전체의 일관성은 지켰지만 디자이너의 손이 필요한 지점은 여전히 3가지였고, 뒤에서 구체적으로 짚겠습니다.

클라이언트 브리프 – 무엇이 필요했나

가장 까다로운 조건은 보기 좋은 이미지 40장을 만드는 것이 아니라, 하나의 브랜드로 읽히는 40컷을 완성하는 일이었습니다. 프롬프트만 사용하는 모든 AI 이미지 툴이 흔히 무너지는 지점입니다. 개별 컷은 멋지지만 한데 놓으면 어울리지 않습니다. 캠페인이 브랜드가 아니라 Pinterest 보드처럼 보이게 됩니다.

고정한 입력값은 일반적인 클라이언트 작업과 같았습니다.

• 생성 전 확정한 컬러 스토리: 차가운 저채도 피사체, 단일 포인트 컬러, 따뜻한 색조 배제, 통제된 명도 범위
• 모델에 전혀 맡기지 않은 타이포그래피 체계: AI에 요청하지 않고 완성 이미지 위에서 Figma로 적용
• 고객이 이미 승인한 아트 디렉션: 그중 3컷을 무드보드의 기준점으로 사용

이런 브리프는 프롬프트 중심 파이프라인을 무너뜨립니다. 프롬프트만 쓰는 모델은 ‘세련되고 안전한’ 결과로 수렴하는데, 이는 브랜드 고유성과 정반대입니다. 생성 몇 번마다 모델 평균의 미감으로 되돌아가는 현상은 제작 관점에서 다룬 Figma Make 커스텀 스킬 작업에서도 같았습니다. 통제된 입력이 없으면 모델은 계속 자신의 평균적인 스타일로 회귀합니다.

Krea 2가 내세우는 핵심은 스타일을 프롬프트 속 단어가 아니라 직접 제어할 수 있는 입력으로 다룬다는 점입니다. 제가 확인해야 했던 것도 바로 이것이었습니다.

세팅 – 무드보드, 스타일 레퍼런스, 강도

Krea 2는 Krea가 처음부터 자체 개발한 첫 파운데이션 모델이며, 실제로 시험할 가치가 있는 부분은 스타일 변환 시스템입니다. 이미지를 입력하면 팔레트, 조명, 그레인, 구도의 리듬 같은 스타일 요소를 추출해 프롬프트로 지정한 어떤 피사체에도 옮깁니다. 한 번에 최대 4개의 레퍼런스를 조합할 수 있고, 각 이미지의 영향력은 강도 설정으로 조절합니다.

최종 세트에 사용한 정확한 구성은 다음과 같습니다.

• 상한인 이미지 4개로 구성한 무드보드: 승인된 레퍼런스 3컷과 기존 브랜드 라이브러리에서 가져온 톤 기준 이미지 1컷
• 스타일 강도는 중상 수준: 처음 다루는 피사체에도 컬러 스토리가 고정될 만큼 높고, 피사체의 형태가 뭉개지지 않을 만큼 낮게 설정
• 배치 변화 폭은 넓게 퍼지는 쪽이 아니라 응집력을 높이는 쪽으로 조정: 대부분의 작업자가 잘못 다루는 핵심 레버

플랜 구성은 반복 작업의 비용 구조를 결정합니다. Krea 2는 월 $35에 20,000 compute unit을 제공하는 Pro부터 사용할 수 있습니다. Max는 월 $70에 60,000입니다.

15초 미만의 렌더링 속도는 작업 방식을 바꿨습니다. 반복 생성에 걸리는 시간이 이 정도로 짧아지면 프롬프트를 미리 확정하는 대신 무드보드와 대화하듯 생성하게 됩니다. 6컷 테스트를 만들고, 스타일이 흐트러지는 방향을 확인하고, 강도를 조금 조절해 다시 생성합니다. 잘못 판단해도 치르는 대가는 커피 한 잔을 기다릴 시간이 아니라 15초와 소량의 compute unit뿐입니다.

제작 과정 – 컷별로 완성한 최종 결과

무드보드를 확정한 뒤 실제 브랜드 세트를 제작한 과정은 다음과 같습니다.

1. 새로운 피사체 카테고리로 6컷 테스트 배치를 생성합니다.
2. ‘멋진 이미지인가’가 아니라 컬러 스토리에서 얼마나 벗어났는지 확인합니다.
3. 2컷 이상이 흐트러지면 스타일 강도를 한 단계 올리고, 피사체가 납작해지면 한 단계 내립니다.
4. 해당 피사체 카테고리의 설정을 고정한 뒤 전체 배치를 생성합니다.
5. 명백한 실패작은 다시 생성합니다. 프롬프트를 고쳐 억지로 맞추려 하지 않습니다.

스타일 변환 시스템의 진가는 무드보드에 없던 피사체에서도 컬러 스토리를 유지한 데 있었습니다. 무드보드에는 사람이 없었지만 캠페인에는 사람이 필요했습니다. 팔레트를 문장으로 설명하지 않아도 시스템은 차가운 저채도 팔레트와 명도 범위, 시안 포인트를 인물에 그대로 적용했습니다. 프롬프트 중심 파이프라인이 해내지 못하는 부분입니다. Midjourney 프롬프트마다 ‘일렉트릭 시안 포인트를 더한 차가운 저채도’라고 적어도 프롬프트는 모델이 원래 학습한 성향과 경쟁하기 때문에 6컷마다 스타일이 흔들립니다.

배치 변화 폭 역시 별도의 레버로 봐야 합니다. 응집력 중심으로 설정하면 배치 전체의 팔레트와 디테일이 단단하게 유지됩니다. 라이프스타일 카테고리에서 한 가지 강도 설정으로 구도 범위를 넓히려고 변화 폭을 크게 올렸을 때 나온 일부 컷은 브랜드 톤에서 벗어나 재생성으로 보냈습니다. 해결책은 더 나은 프롬프트가 아니었습니다. 변화 폭을 다시 낮추고 두 번째 배치를 돌리면 됐습니다.

타이포그래피는 모델을 전혀 거치지 않았습니다. 모든 텍스트 작업은 완성 이미지 위에서 Figma로 진행했습니다. AI 텍스트는 여전히 불안정하고, 클라이언트의 타이포그래피 체계는 타협할 수 없는 요소입니다.

Compute unit 비용 단계와 Midjourney 비교

테스트 배치와 재생성까지 포함한 실제 제작 수치입니다. 최종 40컷과 선별 전 테스트·재생성 이미지 약 90컷은 그달 Pro 플랜의 20,000 compute unit 한도 안에서 처리했습니다. 월 $35 플랜 가격을 기준으로 실제 납품 가능한 컷당 비용은 몇 달러 수준이었고, 한도에 도달하기 전까지 허용량 안에서 재생성에 드는 한계비용은 사실상 0입니다.

같은 브리프에 기존대로 적용했을 Midjourney 파이프라인은 Standard 플랜과 반복 작업 시간의 조합입니다. 실제 비용은 바로 그 시간에서 발생합니다. 사람들이 생각하는 것만큼 금액 차이는 크지 않지만 시간 차이는 분명합니다. 하나의 브랜드 세계관을 고정해야 하는 40컷 세트를 Midjourney로 만들면 응집력을 확보하기까지 프롬프트 엔지니어링과 재생성에 2일이 걸립니다. Krea 2에서는 무드보드 작업 반나절이면 됐고, 프롬프트와 씨름하는 대신 스타일 강도 다이얼을 기준으로 반복 제작할 수 있었습니다.

선택이 뒤집히는 조건도 있습니다. 브랜드 자체가 Midjourney 특유의 따뜻하고 영화적이며 살짝 향수를 자극하는 미감이라면 Midjourney가 이깁니다. 이미 목적지를 향하고 있는 모델과 싸울 이유가 없습니다. 반대로 Midjourney의 기본 스타일과 다른 명확한 컬러 스토리를 요구하는 보수적인 클라이언트 브리프라면, Krea 2의 스타일 변환 시스템이 과거 2일의 반복 작업을 요구하던 격차를 메웁니다.

봐야 할 지표는 렌더당 비용이 아니라 실제 사용 가능한 컷당 비용입니다. Runway 에이전트 파이프라인에서 다룬 브랜드 영상의 비용 구조도 같은 결론에 닿습니다. 핵심 레버는 표시 가격이 아니라 반복 작업 비용입니다.

실패한 지점 – 사람의 아트 디렉션이 반드시 필요했던 이유

문제가 드러난 지점은 3가지였습니다. 벤치마크만으로는 알 수 없는 부분이므로 구체적으로 짚을 가치가 있습니다.

타이포그래피는 모델에 전혀 맡기지 않았습니다. 모든 타이포그래피 조합과 라벨, 헤드라인은 완성 이미지 위에서 Figma로 적용했습니다. 클라이언트 작업에서 브랜드 타이포그래피 체계는 타협할 수 없고, AI 텍스트는 여전히 불안정해 요청할 때마다 재생성 비용만 늘어납니다.

최종 컬러 그레이딩은 여전히 전문 편집기에서 처리했습니다. Krea 2에서 나온 시점에 결과물은 90%까지 완성돼 있었습니다. 컬러 스토리와 명도 범위가 유지됐고 포인트 컬러도 일관되게 보였습니다. 하지만 시안 포인트를 정확한 브랜드 HEX 값에 맞추고 세트 전반의 그림자 농도를 통일하는 마지막 그레이딩은 DaVinci에서 진행했습니다. 카테고리당 20분이 걸렸고, 꼭 필요한 작업이었습니다.

무엇을 재생성할지 판단하는 일 자체가 핵심 작업이었습니다. Krea 2 Large 결과물의 26%가 하위 2개 스타일 등급에 들어갔다는 벤치마크 수치는 실무에서 생성물 4개 중 약 1개를 버려야 한다는 뜻입니다. 모델은 어느 것을 버려야 하는지 모릅니다. 사람이 판단해야 합니다. 어떤 컷이 브랜드에 맞는지, 어떤 컷은 다시 생성할 가치가 있는 아쉬운 결과인지, 어떤 컷은 완전한 실패인지 가려내는 일은 아트 디렉터의 역할이며 바뀌지 않습니다. 이 시간을 예산에 반영해야 합니다. 모델이 알아서 판단할 것이라 기대해서는 안 됩니다.

현재 크리에이티브 AI를 설명하는 가장 솔직한 문장은 이렇습니다. 프로덕션 레이어는 압축됐지만 아트 디렉션 레이어는 줄지 않았습니다. 이 캠페인에서 AI는 프로덕션을 맡았고, 아트 디렉션은 여전히 전체 작업의 80%였습니다. AI가 브리프를 대체하는지, 아니면 렌더링만 빠르게 하는지 고객이 물을 때 DVNC.studio에서도 대략 이 정도로 설명합니다.

실무 디자이너라면 도입할까, 건너뛸까

도입할 만한 경우: 여러 컷에 하나의 브랜드 세계관을 유지해야 하는 클라이언트 세트를 제작하고, 반복 작업 비용에 민감하다면 적합합니다. Krea 2가 만들어진 바로 그 용도입니다. 이미지 4개 무드보드, 스타일 강도 다이얼, 15초 반복 생성의 조합은 데모가 아니라 실제 프로덕션 툴입니다.

건너뛸 만한 경우: Midjourney 특유의 미감이 담긴 히어로 이미지 1장만 필요하거나, 브랜드 자체가 프롬프트 중심 모델이 기본으로 내놓는 평범한 프리미엄 스타일이라면 굳이 사용할 이유가 없습니다. 이미 목표를 향해 결과를 내는 모델과 싸우지 않는 편이 낫습니다.

디자인 관점의 결론은 명확합니다. 스타일 변환을 제어 수단으로 활용하면 AI 이미지 툴로 클라이언트 캠페인을 납품하기 어려웠던 구조적 원인인 브랜드 세계관의 격차를 대부분 해소할 수 있습니다. 남은 차이인 타이포그래피, 최종 그레이딩, 재생성 판단은 여전히 사람의 몫이며, 그 정도가 적절합니다.

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이 40컷 세트에 사용한 무드보드, 스타일 강도 설정, 정확한 프롬프트를 다운로드 팩으로 정리했습니다. 이름은 AI Poster and Campaign Prompt Pack입니다. 마케팅용 소개가 아니라 실제 작업 구성 그대로입니다. 무료이며, 이 글에서 유일한 CTA입니다. 링크는 사이트 푸터에 있습니다.

Krea 2로 이미지 1장이 아니라 전체 캠페인 세트의 브랜드 일관성도 유지할 수 있나요?

이번 40컷 작업에서는 이미지 4개 무드보드와 중상 수준의 스타일 강도를 적용해, 프롬프트에서 한 번도 다루지 않은 피사체까지 컬러 스토리를 유지했습니다. 세트의 응집력을 지키는 핵심 레버는 배치 변화 폭입니다. 넓게 퍼지는 쪽이 아니라 응집력을 높이는 쪽으로 조정해야 보기 좋은 산발적 결과 대신 실제 사용할 수 있는 배치를 얻습니다.

스타일 충실도는 Krea 2와 GPT Image 2 중 어느 쪽이 더 뛰어난가요?

여전히 GPT Image 2가 #1입니다. Contra Labs의 4개 모델 벤치마크에서 Krea 2 Large는 Style Fidelity가 0.14점 낮은 #2이며, net-useful 기준선을 넘은 유일한 비 GPT 모델입니다. 실무에서는 순위보다 각자의 파이프라인에서 실제 사용 가능한 컷당 비용이 얼마인지가 더 중요한 질문입니다.

Krea 2를 사용하려면 어떤 Krea 플랜이 필요한가요?

Krea 2는 월 $35에 20,000 compute unit을 제공하는 Pro부터 사용할 수 있습니다. Max는 월 $70에 60,000 unit을 제공합니다.

Krea 2는 스타일 레퍼런스를 한 번에 몇 개까지 조합할 수 있나요?

무드보드에서 스타일 레퍼런스를 동시에 최대 4개까지 조합할 수 있으며, 강도 설정으로 각 레퍼런스가 결과에 미치는 영향력을 조절합니다.

이번 캠페인에서 Krea 2가 디자이너를 대체했나요?

아닙니다. 타이포그래피와 최종 컬러 그레이딩은 직접 처리했고, 결과물의 약 4분의 1은 모델이 할 수 없는 재생성 판단이 필요했습니다. Krea 2가 대체한 것은 반복적인 프로덕션 작업이지 아트 디렉션이 아닙니다.