왜 로고·포스터·썸네일의 글씨는 항상 이상하게 나올까?
“이미지는 괜찮은데, 글자만 보면 항상 어색하다”
블로그 썸네일이나 업무용 포스터를 만들 때
AI로 배경 이미지는 꽤 만족스럽게 나오는데,
막상 이미지 안에 들어간 글자를 보면 늘 비슷한 문제가 생깁니다.
- 한글이 중간에서 끊겨 보이거나
- 알파벳이 서로 섞여 의미 없는 문자처럼 보이거나
- 단어가 맞는 것 같으면서도 어딘가 철자가 틀려 있는 경우
처음에는 “프롬프트를 더 정확히 쓰면 해결되겠지”라고 생각했습니다.
글꼴을 지정하고, 문구를 따로 적어주고, 정렬까지 요청해 보았지만
결과는 크게 달라지지 않았습니다.
블로그용 썸네일을 여러 장 만들면서,
또 회사 자료용 표지 이미지를 준비하면서
결국 깨달은 것은 이 문제가 요청 방식의 문제가 아니라 모델 구조의 한계라는 점이었습니다.
AI 그림에서 글자가 깨지는 구조적 이유
현재 대부분의 이미지 생성 AI는
‘확산 모델(Diffusion Model)’이라는 구조를 기반으로 합니다.
이 모델은 이미지를
- “의미 단위”가 아니라
- “픽셀 패턴과 형태 분포”로 학습합니다.
즉,
사람에게 글자는 ‘의미를 가진 문자’이지만,
AI에게 글자는 ‘특정 모양을 가진 시각적 패턴’일 뿐입니다.
그래서 문장을 정확히 “읽어서 그리는 것”이 아니라,
비슷해 보이는 형태를 확률적으로 “그려내는 것”에 가깝습니다.
이 때문에:
- 단어 철자가 조금씩 틀어지고
- 글자 순서가 바뀌거나
- 한글 자모가 어색하게 분해된 채 그려지는 현상이 발생합니다.
이 한계는 OpenAI의 DALL·E 기술 문서와
Stability AI의 Stable Diffusion 설명 자료에서도
명시적으로 언급되고 있습니다.
출처:
- OpenAI, DALL·E System Card
- Stability AI, Stable Diffusion Technical Overview
특히 한글이 더 깨지는 이유
영문보다 한글이 더 자주 깨지는 이유는 구조 차이 때문입니다.
- 영어: 알파벳 26자의 단순 조합
- 한글: 초성·중성·종성의 조합으로 만들어지는 음절 구조
확산 모델은
이 조합 규칙을 “문법”으로 이해하지 못하고,
단지 시각적 배열로만 인식합니다.
그래서
‘각’이라는 글자가
‘ㄱ ㅏ ㄱ’으로 분해된 형태로 어색하게 그려지거나,
획이 섞여 전혀 다른 문자처럼 보이는 현상이 나타납니다.
출처:
- OpenAI, Image Generation and Text Rendering Limitations
프롬프트를 아무리 잘 써도 해결이 어려운 이유
실제로 저도
“폰트는 고딕체로”,
“문장은 정확히 이 문구로”,
“정중앙에 정렬” 같은 조건을 아주 구체적으로 넣어 봤습니다.
하지만 결과는 늘 비슷했습니다.
구도와 분위기는 좋아지는데,
글자만큼은 끝까지 완벽해지지 않았습니다.
이유는 간단합니다.
이미지 모델은
텍스트를 ‘그리는 객체’로 취급할 뿐,
텍스트를 ‘의미를 가진 언어’로 처리하지 않기 때문입니다.
실무에서 가장 안정적인 해결 방법
여러 번 실패를 겪으면서
결국 가장 안정적인 방식은 다음과 같았습니다.
1. 이미지에는 글자를 넣지 않는다
배경과 분위기만 AI에게 맡기고,
텍스트는 비워 둔 채로 생성합니다.
2. 텍스트는 후편집으로 처리한다
Canva, 포토샵, 파워포인트 같은 툴로
직접 타이핑해서 얹습니다.
블로그 썸네일을 만들 때도
AI로 배경을 만든 뒤
제목은 항상 편집툴에서 따로 넣는 방식이
가장 빠르고 오류가 적었습니다.
3. 로고·타이포그래피는 벡터로 따로 제작한다
로고나 브랜드 텍스트는
AI 이미지에 포함시키지 않고
일러스트레이터나 Figma에서 따로 만든 뒤
합성하는 것이 가장 깔끔했습니다.
정리
AI 이미지에서 글자가 깨지는 문제는
“내가 프롬프트를 못 써서” 생기는 문제가 아니라,
현재 기술 구조상 텍스트를 정확히 렌더링하기 어려운 한계 때문입니다.
그래서 실전에서는 이렇게 접근하는 것이 가장 현실적입니다.
- AI는 배경과 분위기만 담당
- 글자는 사람이 직접 후편집
- 로고·문구는 벡터로 분리 제작
이 방식을 쓰고 나서부터는
썸네일, 포스터, 자료 표지 작업에서
글자 깨짐 때문에 다시 만드는 일이 거의 없어졌습니다.
정보 제공 목적 고지
본 글은 생성형 AI 이미지 모델의 일반적인 특성과 한계에 대한 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 서비스의 기능을 보장하거나 대체 솔루션을 제공하는 것은 아닙니다.
참고 자료·출처
- OpenAI, DALL·E System Card
- OpenAI, Image Generation and Text Rendering Limitations
- Stability AI, Stable Diffusion Technical Overview
- Goodfellow et al., Diffusion Models and Image Generation
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