모델 파라미터

AI 이미지 생성을 어떻게 조정해야 할까요? 이 페이지에서는 생성 패널의 모든 설정 — 화면비, 해상도, 샘플링 스텝, CFG Scale, Seed, VAE, 참조 이미지 등 — 에 대해 무엇을 할 수 있고 권장값이 얼마인지 설명합니다. 모델마다 지원 파라미터가 다르니 모델 개요의 비교표도 확인하세요. 먼저 이 파라미터들의 배경 원리를 알고 싶다면 아래의 "이미지 생성의 작동 원리(간단)"를 읽거나 AI 이미지 생성의 작동 원리로 돌아가 보세요.

이미지 생성의 작동 원리(간단)

AI 이미지 생성의 핵심은 **확산 모델(Diffusion Model)**입니다. 간단히 말해 과정은 두 단계로 나뉩니다:

1. 노이즈 추가 — 깨끗한 이미지에서 시작해 랜덤 노이즈를 점차 더해 가, 최종적으로 순수한 시각적 노이즈가 됩니다
2. 노이즈 제거 — 반대로 진행. 랜덤 노이즈에서 시작해, 프롬프트에 안내받으며 한 스텝씩 의미 있는 이미지를 되찾아 갑니다

생성 패널에서 조정하는 파라미터는 결국 이 "노이즈 제거" 과정의 여러 부분을 제어하는 레버입니다.

• 프롬프트는 AI에게 "어느 방향으로 노이즈 제거할지"를 알려 줍니다 — 무엇을 그릴지
• 샘플링 스텝은 "노이즈 제거 스텝을 몇 번 밟을지" — 많을수록 디테일이 풍부
• 샘플러는 "각 스텝에서 어떻게 움직일지" — 알고리즘마다 출력의 질감이 달라집니다
• CFG Scale은 "프롬프트를 얼마나 엄격히 따를지" — 높을수록 충실
• Seed는 "어느 노이즈 패턴에서 시작할지" — Seed를 고정하면 비슷한 결과를 재현 가능

이것만 잡으면 아래 각 파라미터의 역할이 훨씬 와닿습니다.

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화면비

화면비는 출력의 모양을 결정합니다. PixAI에는 3:5, 1:1, 9:16, 3:4 같은 프리셋이 있고, 수동으로 커스텀 화면비를 설정할 수도 있습니다.

해상도

화면비를 정했다면 다음으로 해상도를 선택할 수 있습니다. 해상도가 높을수록 디테일이 풍부해지지만 소모 크레딧도 늘어납니다. 멤버는 더 큰 해상도 옵션을 해제할 수 있습니다.

배치 크기

한 번에 몇 장 생성할지 제어합니다.

• 단일 — 1장 생성
• 다수(×4) — 한 번에 4장 생성, 50% 할인(2장 비용으로 4장)

네거티브 프롬프트

네거티브 프롬프트는 이미지에 들어가지 않았으면 하는 요소를 AI에게 전달하는 설정입니다. PixAI의 모든 모델에는 기본 네거티브 프롬프트가 내장되어 있어 대부분의 경우 잘 작동합니다. 카테고리별 사용법, 작성 팁, 장면별 예시는 프롬프트 기초 → 네거티브 프롬프트를 참고하세요.

샘플링 스텝

Steps는 AI가 한 장에 몇 번 반복 처리할지 결정합니다. 많을수록 디테일이 풍부해지지만 크레딧도 추가로 소모됩니다. PixAI 모델은 보통 28이 기본값입니다.

샘플러

샘플러는 AI가 노이즈에서 이미지를 되찾기 위해 사용하는 알고리즘입니다. 샘플러에 따라 그림의 질감과 수렴 속도가 달라집니다. 기본값: Euler a.

• Euler a(기본값) — 탐색과 무작위성에 적합
• DPM++ 2M Karras — 커뮤니티에서 인기, 선명하고 디테일 풍부
• DDIM — 수렴이 빠르고 안정적. 인페인팅에 적합

Karras 계열(이름에 "Karras"가 붙는 것)은 일반판보다 보통 더 선명하고 콘트라스트가 강합니다.

CFG Scale

AI가 프롬프트를 얼마나 충실히 따를지 제어합니다. 값이 높을수록 충실하지만 채도가 과도해질 수 있습니다. 기본값: 5.

Seed

Seed는 생성의 무작위 출발점을 결정합니다. Seed를 고정하면 여러 번 실행해도 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.

• 고정 Seed: 같은 Seed + 같은 설정 → 같은 결과
• 사용 사례: 마음에 드는 이미지가 나오면 Seed를 잠그고 다른 파라미터를 바꿔 가며 효과를 하나씩 확인할 수 있습니다
• 생성된 이미지에는 모두 Seed 값이 표시되므로 메모해 재현할 수 있습니다

VAE 모델

VAE(Variational Autoencoder)는 최종 색상과 콘트라스트의 마무리 작업을 담당합니다. 구도에는 영향을 주지 않고 색상 톤만 변화시킵니다. DiT 모델(Tsubaki 시리즈)은 내장 VAE를 사용하므로 변경할 수 없습니다.

참조 이미지

참조 이미지를 업로드하면 AI는 그것을 베이스로 생성합니다. Strength 파라미터로 AI가 원본 이미지를 얼마나 변경할지 제어합니다. 편집 모델(Reference Pro)에서는 참조 이미지가 핵심 기능 — 1장 이상 업로드해야 사용할 수 있습니다.

• Strength 낮음(0.1~0.3) — 미세 조정, 원본을 거의 유지
• Strength 중간(0.3~0.5) — 스타일 변환, 부분적 다듬기
• Strength 높음(0.5~0.7) — 러프에서 완성품으로 마무리