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 기타 PixAI 모델의 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 가다가 마지막에는 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 잠금 해제해 사용할 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