스톡 이미지를 손으로 다 만들 수 없어서, 제작 과정을 시스템으로 만들었다
AI로 이미지를 만들기 시작하면 처음에는 한 장씩 만드는 재미가 있습니다. 프롬프트를 바꾸면 결과가 바로 나오고, 마음에 드는 이미지를 고르는 과정도 빠르게 느껴집니다.
하지만 스톡 이미지로 계속 등록하려고 하면 이야기가 달라집니다. 이미지를 만드는 것보다 더 많은 시간이 드는 부분은 따로 있었습니다. 해상도, 용량, DPI, 배경 제거, 여백 정리, 유사 이미지 제외, 제목과 키워드 정리 같은 반복 작업이었습니다.
이 글은 AI 이미지로 쉽게 수익을 만든다는 이야기가 아닙니다. 오히려 AI가 이미지를 빠르게 만들어줘도, 스톡 가이드라인에 맞는 결과물을 꾸준히 만들려면 사람이 기준을 세우고 반복 과정을 정리해야 한다는 기록입니다.
1. 손으로 하나씩 만들 때는 한계가 빨리 왔다
처음에는 모든 과정을 손으로 처리했습니다.
주제를 정하고, 프롬프트를 만들고, 이미지를 생성하고, 괜찮아 보이는 이미지를 저장했습니다. 그다음 스톡 이미지 등록 조건에 맞게 파일을 확인하고, 필요하면 크기를 바꾸고, JPG나 PNG로 정리했습니다.
한두 장을 만들 때는 큰 문제가 없었습니다. 하지만 등록 수가 늘어나자 반복되는 작업이 눈에 띄기 시작했습니다.
| 반복 작업 | 손으로 할 때 생긴 문제 |
|---|---|
| 이미지 크기 확인 | 매번 해상도를 열어보고 확인해야 함 |
| 용량 확인 | 플랫폼 기준에 맞는지 계속 체크해야 함 |
| DPI 확인 | 파일마다 속성을 다시 봐야 함 |
| 배경 제거 | PNG 요소는 누끼와 테두리 검수가 필요함 |
| 여백 정리 | 투명 PNG 주변의 불필요한 빈 공간을 잘라야 함 |
| 유사 이미지 제외 | 비슷한 구도와 소재가 반복되는지 사람이 계속 비교해야 함 |
| 제목·키워드 정리 | 등록할 때마다 메타데이터를 다시 작성해야 함 |
가장 부담이 컸던 것은 "이미지 생성 이후"였습니다. AI가 이미지를 만들어주는 속도는 빨랐지만, 스톡 이미지로 올릴 수 있는 상태로 만드는 과정은 빠르지 않았습니다.
특히 반려가 생기면서 생각이 바뀌었습니다. 많이 만드는 것보다 중요한 것은, 올리기 전에 실패 가능성을 줄이는 것이었습니다.
실제로 손으로 할 때는 프롬프트와 지시사항을 하나하나 입력해 이미지를 생성하고, 내려받은 뒤 포토샵 같은 편집 프로그램에서 기준에 맞게 수정(해상도 조정, 배경 제거 등)하고, 스톡 사이트에 등록한 다음 메타데이터까지 입력했습니다. 이렇게 하면 하루 종일 작업해도 20~30개 등록이 한계였습니다.
2. 문제는 생성이 아니라 기준을 계속 지키는 일이었다
AI 이미지 제작에서 처음 관심이 가는 부분은 대부분 프롬프트입니다. 어떤 문장을 넣으면 더 예쁜 이미지가 나오는지, 어떤 스타일이 잘 나오는지, 어떤 키워드를 넣으면 더 선명한 결과가 나오는지 보게 됩니다.
저도 처음에는 그랬습니다. 하지만 스톡 이미지 등록을 계속 하다 보니 핵심은 프롬프트만이 아니었습니다.
진짜 문제는 기준을 계속 지키는 일이었습니다.
스톡 이미지는 단순히 보기 좋은 이미지가 아니라, 플랫폼에 등록할 수 있는 파일이어야 합니다. 그리고 등록 이후 누군가가 실제로 사용할 수 있는 이미지여야 합니다.
| 단순 이미지 생성 | 스톡 이미지 제작 |
|---|---|
| 결과물이 예쁜지 본다 | 등록 가능한 품질인지 본다 |
| 마음에 드는 이미지를 저장한다 | 해상도, 용량, 파일 형식을 확인한다 |
| 비슷한 이미지도 여러 장 만든다 | 유사 콘텐츠로 보일 이미지는 제외한다 |
| 배경이 있어도 괜찮다 | PNG 요소라면 배경 제거와 여백 정리가 필요하다 |
| 제목 없이 보관한다 | 검색될 수 있는 제목과 키워드가 필요하다 |
이 차이를 느끼고 나서 제작 과정을 다시 봤습니다.
이미지 생성은 전체 과정의 한 부분일 뿐이었습니다. 앞에는 주제와 용도를 정하는 단계가 있었고, 뒤에는 규격과 품질을 맞추는 단계가 있었습니다. 그리고 마지막에는 사람이 최종적으로 골라내는 판단이 필요했습니다.
그래서 저는 "이미지를 더 많이 만드는 방법"보다 "이미지를 일정한 기준으로 계속 다루는 방법"을 정리하기 시작했습니다.
3. 제작 과정을 단계로 나눴다
가장 먼저 한 일은 전체 흐름을 단계로 나누는 것이었습니다.
막연하게 "AI 이미지 만들기"라고 보면 모든 작업이 섞여 보입니다. 하지만 실제로는 여러 개의 작은 과정으로 나눌 수 있었습니다.
제가 정리한 흐름은 다음과 같습니다.
| 단계 | 하는 일 | 핵심 기준 |
|---|---|---|
| 1. 주제·아이템 선정 | 어떤 소재를 만들지 정함 | 수요, 용도, 활용성 |
| 2. 프롬프트 생성 | 이미지 생성 문장을 만듦 | 여백, 구도, 독창성 |
| 3. 이미지 생성 | AI로 이미지 제작 | 품질, 스타일, 결과 다양성 |
| 4. 규격 후처리 | 해상도, 용량, DPI 확인 | 플랫폼 기준 충족 |
| 5. 배경 제거·여백 정리 | PNG 요소를 정리 | 테두리, 투명 배경, 트림 |
| 6. 중복 제외 | 비슷한 이미지 제거 | 유사 콘텐츠 반려 예방 |
| 7. 메타데이터 정리 | 제목, 키워드 준비 | 검색 가능성 |
| 8. 플랫폼별 프리셋 | 목적지별 저장 규격 분리 | 미리캔버스, 스톡 PNG, 스톡 JPG |
이렇게 나누고 나니 어디를 자동화할 수 있고, 어디는 사람이 판단해야 하는지 보이기 시작했습니다.
예를 들어 해상도 확인, 용량 확인, DPI 확인은 사람이 매번 눈으로 확인할 필요가 적었습니다. 기준만 정해두면 반복적으로 체크할 수 있는 작업이었습니다.
반대로 주제 방향, 독창성, 최종 선별은 사람이 계속 봐야 했습니다. 이 부분을 모두 자동으로 넘기면 비슷한 이미지가 쌓이거나, 사용성이 낮은 이미지가 등록 후보에 들어갈 수 있었습니다.
4. 앞단에서는 무엇을 만들지 먼저 정했다
이미지를 많이 만들수록 느낀 점은, 프롬프트보다 앞에 있는 결정이 더 중요하다는 것이었습니다.
무엇을 만들지 정하지 않은 상태에서 이미지만 계속 생성하면 결과가 흩어집니다. 예쁜 이미지는 나오지만, 실제로 어디에 쓸 수 있는지 애매한 이미지가 많아집니다.
그래서 앞단에서는 먼저 소재와 용도를 정했습니다.
| 앞단 판단 | 질문 |
|---|---|
| 주제 | 어떤 분야의 이미지인가 |
| 용도 | 블로그 썸네일, PPT, 배너, 상세페이지 중 어디에 쓰일 수 있나 |
| 화면비 | 가로형 배경인지, 정사각형 요소인지, PNG 단일 요소인지 |
| 여백 | 제목이나 설명 문구를 넣을 공간이 있는가 |
| 독창성 | 이미 흔한 이미지와 무엇이 다른가 |
| 사용성 | 사용자가 바로 배치할 수 있는 구조인가 |
이 과정은 이전 글에서 정리한 "누가 AI 이미지를 살까"라는 질문과 연결됩니다. 실제로 팔린 이미지를 보면 감상용 이미지라기보다, 디자인에 바로 쓸 수 있는 소재에 가까웠습니다.
그래서 새 이미지를 만들 때도 "멋있어 보이는가"보다 "어디에 쓰일 수 있는가"를 먼저 봤습니다.
예를 들어 AI 대시보드 이미지를 만든다면 단순히 미래적인 화면을 만드는 데서 끝나지 않습니다. 블로그 글의 대표 이미지로 쓸 수 있는지, 발표자료 배경으로 쓸 수 있는지, 텍스트를 넣을 공간이 있는지까지 같이 봐야 했습니다.
트로피컬 프레임 이미지를 만든다면 잎이 예쁘게 배치됐는지만 보는 것이 아니라, 중앙에 문구가 들어갈 여백이 있는지, 이벤트 배너나 썸네일에 쓸 수 있는지까지 생각해야 했습니다.
주제와 아이템을 정할 때는 시장조사와 검색어를 참고했고, 어도비스톡 같은 사이트의 주간·월간 랭킹에서 자주 보이는 소재, 광고 포스터·PPT·홍보물에 실제로 쓰인 사례를 캡처해 AI에 입력하고 분석하는 방식을 썼습니다.
5. 뒷단에서는 가이드라인에 맞추는 일이 더 중요했다
제가 가장 크게 느낀 차이는 뒷단에서 생겼습니다.
AI 이미지는 생성 직후에는 그럴듯해 보입니다. 하지만 스톡 이미지로 등록하려면 파일 조건과 품질 기준을 확인해야 합니다. 이 과정이 반복되면 꽤 많은 시간을 씁니다.
특히 다음 항목은 계속 확인해야 했습니다.
| 검수 항목 | 확인 이유 |
|---|---|
| 해상도 | 최소 크기 기준을 맞추기 위해 |
| 파일 용량 | 플랫폼 업로드 기준을 넘지 않도록 |
| DPI | 이미지 속성 기준을 일정하게 맞추기 위해 |
| 선명도 | 흐림, 깨짐, 과한 보정 여부를 보기 위해 |
| 배경 제거 | PNG 요소로 쓸 수 있게 만들기 위해 |
| 투명 여백 | 미리캔버스나 PPT에서 배치하기 쉽게 하기 위해 |
| 중복 여부 | 유사 콘텐츠 반려 가능성을 줄이기 위해 |
| 가짜 문자·로고 | 저작권·품질 문제를 줄이기 위해 |
이 중에서 특히 중요한 것은 규격 후처리, 중복 제외, 플랫폼별 프리셋 분리였습니다.
이미지 생성 자체는 많은 사람이 이야기합니다. 하지만 실제로 등록을 반복하다 보면 반려를 줄이는 핵심은 생성 이후에 있었습니다.
해상도와 용량을 매번 확인하지 않으면 등록 직전에 다시 수정해야 했습니다. 배경 제거가 어설프면 PNG 요소로 쓰기 어려웠습니다. 투명 여백이 너무 크면 플랫폼에 올렸을 때 사용성이 떨어졌습니다. 비슷한 이미지를 계속 만들면 유사 콘텐츠로 보일 수 있었습니다.
그래서 저는 후처리 단계를 제작 과정 안에 넣었습니다. 이미지를 만든 뒤에 생각나는 대로 고치는 것이 아니라, 처음부터 등록 전 검수 흐름에 포함했습니다.
해상도 조정과 여백 정리는 그나마 포토샵의 액션 기능으로 반복 작업을 줄일 수 있었지만, 배경 제거는 매번 제거와 검수를 꼼꼼히 해야 했습니다. 그리고 미리캔버스용은 배경을 제거한 단일 PNG로, 어도비스톡용은 배경으로 쓸 수 있는 JPG로 주로 나눠 만들었습니다.
6. 자동화한 것과 사람이 끝까지 한 것을 나눴다
이 글에서 가장 조심해야 할 부분이 있습니다.
제가 제작 과정을 시스템으로 만들었다고 해서, 이미지를 무작정 대량으로 자동 생성했다는 뜻은 아닙니다. 오히려 반대에 가깝습니다.
반려와 저품질을 줄이기 위해 반복되는 검수 기준을 정리한 것입니다. 자동화의 목적은 "많이 만들기"가 아니라, "같은 실수를 줄이고 일정한 기준을 유지하기"였습니다.
그래서 자동화할 것과 사람이 판단할 것을 나눴습니다.
| 시스템에 맡긴 것 | 사람이 직접 본 것 |
|---|---|
| 해상도 확인 | 주제 방향 |
| 용량 확인 | 이미지가 실제로 쓰일 만한지 |
| DPI 확인 | 독창성이 있는지 |
| 파일 형식 정리 | 비슷한 이미지 중 어떤 것을 남길지 |
| 반복 후처리 | 최종 등록 여부 |
| 프리셋별 저장 | 플랫폼에 맞는 사용성 판단 |
| 1차 중복 확인 | 유사하지만 더 나은 결과물 선택 |
이 구분이 중요했습니다.
AI와 자동화 도구는 반복을 줄여줍니다. 하지만 "이 이미지가 왜 필요한가", "이 이미지가 기존 이미지와 무엇이 다른가", "누가 어디에 쓸 수 있는가"는 사람이 봐야 했습니다.
특히 독창성은 숫자로만 판단하기 어려웠습니다. 두 이미지가 완전히 같지는 않아도, 사용자가 보기에는 같은 분위기와 같은 용도로 느껴질 수 있습니다. 그런 이미지를 계속 올리면 양은 늘어나지만 포트폴리오의 품질은 떨어질 수 있습니다.
그래서 최종 선별은 끝까지 사람이 했습니다.
시스템은 후보를 정리해주고 반복 체크를 도와주는 역할이었습니다. 최종 판단은 여전히 사람이 해야 했습니다.
7. 플랫폼별 프리셋을 나누니 기준이 선명해졌다
작업을 하다 보니 목적지마다 필요한 이미지 기준이 달랐습니다.
어도비스톡에 올릴 JPG 이미지, 투명 배경 PNG 요소, 미리캔버스에 등록할 디자인 요소는 같은 이미지처럼 보여도 준비 방식이 달랐습니다.
그래서 플랫폼별 프리셋을 나누기 시작했습니다.
| 목적지 | 주로 보는 기준 |
|---|---|
| 스톡 JPG | 해상도, 선명도, 구도, 상업적 활용성 |
| 스톡 PNG | 투명 배경, 테두리 품질, 여백 정리 |
| 미리캔버스 PNG | 요소 활용성, 배경 제거, 실제 배치 가능성 |
| 블로그 이미지 | 제목 공간, 가독성, 대표 이미지 구성 |
| PPT 활용 이미지 | 여백, 정보 배치 가능성, 배경과의 조화 |
이렇게 나누니 한 가지 이미지도 목적에 따라 다르게 보였습니다.
예를 들어 완성형 배경 이미지는 JPG 스톡에는 어울릴 수 있지만, 미리캔버스 요소로는 적합하지 않을 수 있습니다. 반대로 투명 PNG 요소는 배경 없이 단독으로 쓰기 좋지만, 블로그 대표 이미지로 쓰려면 따로 레이아웃을 만들어야 합니다.
프리셋을 나눈 뒤에는 결과물을 더 명확하게 분류할 수 있었습니다. 이 이미지는 스톡 JPG용인지, PNG 요소용인지, 미리캔버스용으로 가기 전에 테두리 검수가 더 필요한지 판단이 빨라졌습니다.
미리캔버스에 올릴 요소를 실제로 준비하고 등록하는 단계별 방법은 미리캔버스 디자인 요소 등록하기 — 단계별 가이드에서 따로 정리했습니다.
아이템을 정할 때부터 결과물 형태를 지정해두었습니다. 단일 객체 PNG를 만들 때는 아이템을 단일 객체용으로만 구성했고, JPG를 만들 때는 배경·풍경처럼 JPG에 맞는 아이템으로 구성해 생성했습니다. 이렇게 앞단에서 형태를 정해두면 뒷단 검수도 훨씬 단순해졌습니다.
8. 시스템이 남긴 것은 결과물보다 기준이었다
이 제작 과정을 정리하면서 남은 것은 이미지 자체보다 기준이었습니다.
처음에는 좋은 이미지를 많이 만드는 것이 목표처럼 느껴졌습니다. 하지만 실제로 해보니 더 중요한 것은 "반복 가능한 판단 기준"이었습니다.
어떤 이미지를 만들 것인지, 어떤 이미지를 버릴 것인지, 어떤 이미지는 후처리해서 살릴 수 있는지, 어떤 이미지는 처음부터 등록하지 않는 편이 나은지 판단하는 기준이 필요했습니다.
시스템을 만든 뒤에 달라진 점은 다음과 같았습니다.
| 이전 | 이후 |
|---|---|
| 이미지가 생길 때마다 즉흥적으로 판단 | 단계별 기준에 따라 판단 |
| 규격 확인을 매번 손으로 반복 | 반복 검수 항목을 정리 |
| 비슷한 이미지가 계속 쌓임 | 중복 후보를 먼저 걸러냄 |
| 플랫폼마다 저장 방식이 섞임 | 목적지별 프리셋으로 분리 |
| 반려 후에 문제를 생각함 | 등록 전 문제 가능성을 먼저 확인 |
이 과정은 수익을 보장하지 않습니다. 스톡 이미지 시장의 반응은 예측하기 어렵고, 플랫폼 정책도 바뀔 수 있습니다. 실제 판매로 이어지는지도 이미지 주제, 품질, 경쟁 상황에 따라 달라집니다.
다만 한 가지는 분명했습니다.
AI 이미지를 계속 만들 계획이라면, 감으로만 작업하기는 어렵습니다. 일정한 기준이 있어야 하고, 반복되는 검수는 시스템으로 덜어내야 합니다. 그리고 사람이 판단해야 할 영역은 오히려 더 선명하게 남겨야 합니다.
FAQ
Q1. 코딩을 몰라도 이런 제작 과정을 만들 수 있나요?
완전히 같은 방식으로 만들 필요는 없습니다. 중요한 것은 코드가 아니라 단계를 나누는 것입니다. 주제 선정, 프롬프트 작성, 이미지 생성, 후처리, 중복 확인, 메타데이터 정리처럼 작업을 나눠두면 코딩을 몰라도 체크리스트나 폴더 구조만으로도 어느 정도 시스템화할 수 있습니다.
Q2. 이 방식은 완전 자동화인가요?
아닙니다. 완전 자동화가 아닙니다. 해상도 확인, 용량 확인, 파일 형식 정리처럼 반복적인 부분은 시스템으로 정리할 수 있지만, 주제 방향, 독창성, 최종 선별은 사람이 직접 판단해야 합니다. 이 글의 핵심도 "AI가 다 한다"가 아니라 "사람이 기준을 정하고 반복 작업을 줄인다"입니다.
Q3. 대량생산과 다른 점은 무엇인가요?
대량생산은 이미지를 많이 만드는 데 초점이 있습니다. 제가 정리한 제작 과정은 반대로 저품질과 반려를 줄이는 데 초점이 있습니다. 비슷한 이미지를 계속 쌓는 것이 아니라, 규격과 품질을 확인하고 중복을 줄이며 실제로 쓸 수 있는 이미지를 고르는 과정입니다.
스톡 이미지를 AI로 만들면서 가장 크게 느낀 것은, 생성 속도가 전부가 아니라는 점이었습니다. AI는 이미지를 빠르게 만들어주지만, 등록 가능한 파일로 다듬고, 유사 이미지를 걸러내고, 플랫폼 기준에 맞게 정리하는 일은 여전히 필요했습니다.
그래서 저는 제작 과정을 단계로 나눴습니다. 주제 선정, 프롬프트 생성, 이미지 생성, 규격 후처리, 배경 제거, 중복 제외, 메타데이터 정리, 플랫폼별 프리셋까지 흐름을 만들었습니다.
이 과정에서 자동화는 목적이 아니라 도구였습니다. 많이 만들기 위한 자동화가 아니라, 같은 실수를 줄이고 사람이 더 중요한 판단에 집중하기 위한 시스템이었습니다. 결국 남은 것은 이미지 몇 장이 아니라, 어떤 이미지를 만들고 버리고 다듬을지 판단하는 기준이었습니다.
