2026년 8월 12일
AI 워크플로우란? 채팅만 알던 사람을 위한 노드 캔버스 완전 정리
채팅 창에서 AI 창작을 배웠고, 세션이 끝날 때마다 프롬프트와 설정과 이미지를 잃어버리고 있나요? 노드 캔버스가 바꾸는 것: 그림으로 그려져 영구히 남고, 부품 단위로 수정할 수 있는 프로세스. 노드 하나하나, 케이블 하나하나 분해한 실제 예시와 함께 설명합니다.
채팅 창에서 AI를 배우셨죠, 그게 당연합니다
채팅은 AI 창작을 대중화했지만, 선형적이고 일시적인 구조 탓에 대화가 흘러가며 프롬프트와 설정과 모델을 잃어버리게 합니다. 부주의가 아니라 도구의 결함입니다.
거의 모든 사람이 AI 이미지 생성을 같은 방식으로 처음 접했습니다. 텍스트 입력창 하나, 버튼 하나, 그리고 나타나는 이미지 한 장. 간단하고 즉각적이며, 시작하기에는 더할 나위 없습니다. "해질녘 파리 지붕 위의 주황색 고양이"라고 입력하면 주황색 고양이가 나오고, 만족스럽습니다. 대화형 채팅이 AI 창작을 대중화했다는 사실은 누구도 부정하지 않습니다.
문제는 나중에, 보통 서른 번째 생성쯤에 찾아옵니다. 열흘 전에 정말 멋진 이미지를 뽑았는데, 정확한 프롬프트는? 4킬로미터짜리 대화 스레드 어딘가에 묻혀 있습니다. 사용한 모델은? 기억나지 않습니다. 설정값은? 사라졌습니다. 기억에 의존해 처음부터 다시 만들어 보지만, 당연히 결과물은 전혀 다릅니다.
이건 당신의 부주의가 아닙니다. 도구의 구조적 결함입니다. 대화는 본질적으로 선형적이고 일시적입니다. 그런데 정말 마음에 드는 이미지나 영상을 만드는 일은 단계와 되돌리기와 여러 변형이 있는 하나의 과정입니다. 대화 스레드는 그것을 담기에 최악의 형식입니다.
채팅의 세 가지 벽
아무것도 재사용할 수 없고, 깔끔한 변형 제작이 불가능하며, 한 단계만 고치려 해도 전체 체인을 손으로 다시 돌려야 합니다. 대화 형식의 세 가지 구조적 한계입니다.
첫 번째 벽: 아무것도 재사용되지 않습니다. 모든 대화는 제로에서 다시 시작합니다. 빛을 묘사하는 나만의 방식, 효과가 검증된 프롬프트 구조, 내 스타일에 맞는 모델. 이 모든 것이 머릿속이나 별도의 메모 파일에만 존재합니다. 도구 자체는 활용할 수 있는 것을 아무것도 기억하지 못합니다.
두 번째 벽: 깔끔한 변형이 불가능합니다. 같은 장면을 낮 버전과 밤 버전으로? 인스타그램용 1:1과 스토리용 9:16으로? 채팅에서는 프롬프트를 고쳐서 다시 보내고, 모델이 배경과 인물과 구도까지 함께 바꿔 버리지 않기를 기도해야 합니다. 그리고 거의 언제나 바꿔 버립니다.
세 번째 벽: 한 단계만 고칠 수 없습니다. 시작 이미지가 평범해서 최종 영상이 실패했다면, 이미지를 다시 생성하고, 영상 프롬프트를 다시 찾아내고, 다시 돌려야 합니다. 매번 전체 체인을 손으로 재연하는 셈입니다. 하루 세 번이면 견딜 만하지만, 서른 번이면 지옥입니다.
워크플로우란, 작업대 위에 그려 놓은 당신의 프로세스입니다
각 단계가 노드가 되고, 케이블이 결과물을 실어 나르며, 전체가 자동 저장으로 제자리에 남습니다. 기록이 아니라, 다시 돌리고 고칠 수 있는 기계입니다.
노드 캔버스는 이미 머릿속에 있던 프로세스를 커다란 작업 공간 위에 펼쳐 놓습니다. 각 단계는 노드라고 부르는 상자가 됩니다. 여기서는 아이디어를 쓰고, 저기서는 이미지를 생성하고, 그 옆에서는 영상으로 변환합니다. 케이블이 상자들을 연결해 한 노드의 결과를 다음 노드의 입력으로 실어 나릅니다.
채팅과의 근본적인 차이는 영속성입니다. 워크플로우는 캔버스 위에 그대로 열린 채 남아 있습니다. 모든 프롬프트가 보이고, 모든 설정이 표시되고, 모든 이미지가 제자리에 있습니다. 3주 뒤에 돌아와도 모든 것이 떠났을 때 그대로입니다. Imaginode에서는 저장이 자동이라 저장 버튼조차 없습니다.
그리고 프로세스가 그림으로 그려져 있기 때문에 조작할 수 있게 됩니다. 케이블을 뽑고, 단계를 교체하고, 변형을 테스트하려고 가지 하나를 복제할 수 있습니다. 워크플로우는 당신이 한 일의 기록이 아닙니다. 당신이 만든 기계이고, 얼마든지 다시 돌리고, 조정하고, 개선할 수 있습니다.
텍스트 노드, 외장형 두뇌
GPT-5, Claude, Gemini, Kimi 중에서 고르는 LLM이 다른 노드의 텍스트와 이미지를 입력으로 받습니다. 출력은 복사 붙여넣기 없이 케이블을 타고 이미지 생성기로 갑니다.
텍스트 노드는 캔버스 위에 올려놓은 LLM입니다. Imaginode에서는 안에서 돌아갈 모델을 직접 고릅니다. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi K2.5, DeepSeek 등입니다. 지시를 주면 텍스트를 만들어 냅니다. 여기까지는 채팅과 다를 게 없습니다. 차이는 여기에 무엇을 연결하느냐에 있습니다.
이 노드는 다른 노드의 텍스트뿐 아니라 분석할 이미지도 입력으로 받습니다. 구체적으로: 제품 사진을 텍스트 노드에 연결하고 "광고 이미지 프롬프트용으로 이 제품을 묘사해 줘"라고 지시하면, 노드가 설명을 대신 써 줍니다. 이 설명은 케이블을 타고 이미지 노드로 넘어갑니다. LLM이 이미지 생성기를 위해 일하는 체인을 방금 만든 겁니다.
이건 일반 채팅에서는 깔끔하게 재현할 수 없는 사용법입니다. 채팅이라면 한 도구의 답변을 다른 도구에 손으로, 매 반복마다 복사해 붙여야 합니다. 여기서는 복사 붙여넣기가 사라집니다. 케이블이 매 생성마다, 잊지도 왜곡하지도 않고 알아서 처리합니다.
이미지 노드, 픽셀이 태어나는 곳
프롬프트 하나, 1크레딧 Flux Schnell부터 7크레딧 Flux 2 Pro까지의 모델 선택, 클릭 전에 표시되는 비용, 그리고 1크레딧에 프롬프트를 영어로 다시 써 주는 매직 완드.
이미지 노드는 생성기 그 자체입니다. 프롬프트 입력창, 모델 선택, 생성 버튼, 그리고 이미지가 노드 안에 나타나 곧바로 다른 곳에 연결할 수 있습니다. Imaginode에서는 같은 노드에서 전체 라인업을 씁니다. 초안 잡기엔 1크레딧의 Flux Schnell, 레퍼런스를 지켜야 할 땐 5크레딧의 Seedream 5 Lite, 최종 렌더링엔 7크레딧의 Flux 2 Pro.
정확한 비용이 클릭하기 전에 생성 버튼 위에 표시되어 뜻밖의 청구를 막아 줍니다. 1크레딧은 약 0.01유로입니다. Flux Schnell로 구도 네 가지를 테스트해도 4센트 정도이고, 구도가 확정된 뒤에만 비싼 모델로 넘어가면 됩니다. 싼 모델로 초안, 비싼 모델로 마무리. 이 습관이 아마 가장 수익성 좋은 습관일 겁니다.
프롬프트 입력창에는 눈에 잘 안 띄지만 귀한 도구가 숨어 있습니다. 매직 완드입니다. 클릭 한 번, 1크레딧이면 어설픈 한국어 문장이 Kimi 모델을 거쳐 풍부하고 구조적인 영어 프롬프트로 다시 쓰입니다. 레퍼런스의 @멘션은 그대로 보존됩니다. 영어가 유창하지 않은 사람에게는, 그럭저럭한 이미지와 정확한 이미지의 차이가 여기서 갈립니다.
영상 노드, 가족 중 가장 까다로운 녀석
시작 이미지, 종료 이미지, 모델에 따라 최대 9장의 레퍼런스. 영상은 서너 번에 한 번 실패하는 만큼, 노드에서 클릭 한 번으로 재시도하는 것이 채팅의 10분을 아낍니다.
영상 노드는 이미지나 프롬프트를 움직이는 클립으로 바꿉니다. 입력은 선택한 모델에 따라 달라지는데, 당연한 일입니다. 영상 모델마다 능력이 다르니까요. 시작 이미지는 언제나 한 장. 종료 이미지는 모델이 지원할 때. 얼굴이나 제품을 일관되게 유지하기 위한 레퍼런스 이미지는 Seedance 2.0에서 최대 9장, Seedance 2.5에서는 그 이상입니다.
솔직해집시다. 아무도 충분히 말하지 않으니까요. AI 영상은 아직 자주 실패합니다. 서너 번에 한 번쯤은 엉뚱한 방향으로 흘러갑니다. 손이 뒤틀리고, 물체가 이상하게 녹아내리고, 카메라 움직임이 지시를 무시합니다. 그리고 못생겼지만 기술적으로는 전달된 결과물도 과금됩니다. 공급자 측의 기술적 실패만이 몇 초 안에 자동 환불을 발생시킵니다.
바로 그래서 워크플로우가 다른 어디보다 영상에서 중요합니다. 48크레딧짜리 클립이 실패했을 때, 프롬프트를 기억으로 재구성하고 싶지는 않을 겁니다. 노드를 다시 열고, 움직임 문장에서 단어 세 개를 바꾸고, 다시 돌리고 싶을 겁니다. 캔버스에서는 재시도가 클릭 한 번입니다. 채팅에서는 10분짜리 고고학 발굴입니다.
레퍼런스와 스타일, 채팅에는 없던 기억력
레퍼런스 노드는 인물이나 제품을 설명과 사진을 주입하는 @멘션 하나로 만들고, 스타일 노드는 전체 결과물에 동일한 아트 디렉션을 적용합니다.
레퍼런스 노드는 AI 창작의 가장 오래된 문제, 이미지마다 얼굴이 바뀌는 인물 문제를 해결합니다. 이름과 설명과 사진 몇 장으로 레퍼런스를 만들어 두면, 캔버스의 어떤 프롬프트에서든 @ 뒤에 이름만 입력하면 됩니다. 멘션이 초록색으로 표시되고, 설명이 프롬프트에 주입되며, 사진이 생성 요청에 자동으로 첨부됩니다.
당신의 인물, 로고, 제품이 단어 하나가 됩니다. "@수아 카페에 앉아 있는 모습, 아침 햇살"이라고 쓰면 수아는 자기 얼굴을 유지합니다. 레퍼런스 없이는, 솔직히 인정합시다, 유지하지 못합니다. 모델은 생성할 때마다 얼굴을 새로 발명합니다. 이미지 생성의 한계 1순위이고, 레퍼런스가 유일하게 믿을 만한 해법입니다.
스타일 노드는 아트 디렉션에서 같은 역할을 합니다. 원하는 미학을 글로 적고 무드보드 이미지를 올려 두세요. 이미지 노드들에 연결하면 전체 결과물이 같은 손맛을 공유하도록 보장합니다. 여기에 드래그 앤 드롭으로 내 파일을 받아 주는 미디어 노드까지 더하면, 캔버스는 매번 제로에서 시작하는 대신 마침내 당신의 세계를 알게 됩니다.
카메라 노드와 편의 노드들
다섯 개의 다이얼이 촬영감독의 어휘를 대신 써 주고, 포스트잇과 자유 드로잉과 불이 들어오는 포트 표시가 몇 시간짜리 캔버스 작업을 견딜 만하게 만듭니다.
카메라 노드는 별도의 글 하나가 필요할 정도지만, 요약하면 이렇습니다. 그림이 그려진 다섯 개의 다이얼: 프레이밍, 밀리미터 단위 렌즈, 조리개, 앵글, 움직임. 진짜 카메라 바디처럼 다이얼을 돌리면, 노드가 알맞은 영어 용어를 프롬프트 맨 앞에 대신 써 주고, 움직임은 영상 모델이 가장 잘 이해하는 위치인 마지막 문장에 넣어 줍니다. 촬영감독의 어휘를, 배우지 않고도 씁니다.
이 프로덕션 노드들 주위에는 편의 노드들이 있습니다. 메모용 포스트잇, 자유 텍스트, 손그림. 사소해 보이지만, 한 달 전 워크플로우를 다시 열었을 때 "12일에 클라이언트 승인받은 버전"이라는 포스트잇이 30분의 고민을 덜어 주는 날이 옵니다.
캔버스 자체도 당신을 위해 일합니다. 케이블이 연결되면 입력 포트에 불이 들어오고, 노드를 옮기면 자석처럼 정렬되며, 노드 몸통 위에 케이블을 놓으면 가장 그럴듯한 입력에 알아서 연결됩니다. 디테일이죠. 하지만 이런 디테일의 합이, 피로감 없이 캔버스에서 몇 시간을 보낼 수 있게 만듭니다.
케이블 하나하나 뜯어보는 완전한 예시
빵집의 움직이는 홍보 이미지가 노드 다섯 개와 케이블 네 개로 완성됩니다. 완성 버전당 약 30크레딧, 약 0.3유로, 그리고 이 체인은 내일도 그대로 남아 있습니다.
실제 사례를 봅시다. 빵집 인스타그램 계정용 움직이는 홍보 이미지입니다. 첫 번째 노드는 @우리빵집이라는 이름의 레퍼런스로, 가게 전면 사진 세 장과 두 줄짜리 설명이 들어 있습니다. 두 번째 노드는 스타일로, 무드보드 이미지 네 장, 따뜻한 톤, 필름 그레인. 이 두 노드는 아무것도 생성하지 않습니다. 다른 노드들에 재료를 공급할 뿐입니다.
세 번째 노드는 GPT-5를 돌리는 텍스트 노드입니다: "겨울 아침의 @우리빵집을 담은 광고 이미지 프롬프트를 써 줘. 김 서린 쇼윈도, 오븐에서 나오는 빵". 결과물은 케이블을 타고 Seedream 5 Lite로 설정된 이미지 노드로 갑니다. 5크레딧, 레퍼런스 재현의 챔피언이라서 선택했습니다. 스타일 노드는 같은 아트 디렉션 입력에 연결되어 있습니다.
승인된 이미지는 Kling 2.5 Turbo 영상 노드로 넘어갑니다. 5초에 약 26크레딧, 움직임 프롬프트는 짧게: 유리를 타고 흐르는 김 서림, 빵에서 피어오르는 증기. 체인 합계: 노드 다섯 개, 케이블 네 개, 완성 버전당 약 30크레딧, 약 0.3유로. 그리고 무엇보다, 이 체인은 내일도 그대로 존재합니다.
외과수술식 반복, 이 모든 것의 진짜 이유
나머지는 건드리지 않고 부품 하나만 수정하기: 프롬프트에 단어 세 개 추가, 5크레딧, 그리고 15분 걸리던 재구성 작업이 40초로 줄어듭니다.
이게 핵심입니다. 빵집 예시에서 클라이언트가 이미지가 너무 어둡다고 해 봅시다. 채팅이라면 설명부터 다시 시작하며 모든 걸 되찾을 수 있기를 바라야 합니다. 캔버스에서는 이미지 노드를 열고, 프롬프트에 "golden hour light"를 추가하고, 5크레딧으로 다시 생성합니다. 레퍼런스, 스타일, 영상 노드: 나머지는 아무것도 움직이지 않았습니다.
이걸 외과수술식 반복이라고 부를 수 있습니다. 기계의 다른 부품은 건드리지 않고 한 부품만 수정하는 것. 새 비주얼은 케이블을 타고 자동으로 영상 노드로 다시 흘러가고, 영상 노드는 수정된 버전을 만들 클릭 한 번만 기다립니다. 15분짜리 재구성이었던 수정이 이제 40초면 끝납니다.
실험하는 방식도 달라집니다. 같은 이미지로 Kling과 Seedance를 비교하고 싶다면? 첫 번째 영상 노드 옆에 두 번째를 놓고 같은 입력 케이블을 연결하면, 두 버전이 나란히 생성됩니다. 채팅은 시도하기 전에 선택하라고 강요했습니다. 캔버스는 선택하기 전에 시도하게 해 줍니다.
노드별 히스토리, 당신의 안전망
각 노드는 최근 12개의 생성 결과를 자체 보관합니다. 7번째 버전을 클릭 한 번으로 불러오면, 뒤에 연결된 모든 것을 위한 활성 출력으로 되돌아옵니다.
Imaginode의 모든 노드는 최근 12개의 생성 결과를 보관합니다. 채팅 스레드처럼 전부 뒤섞인 전역 기록이 아니라, 단계마다 고유한 로컬 히스토리입니다. 빵집의 이미지 노드는 최근 이미지 12장을, 영상 노드는 최근 클립 12개를, 각각 제자리에서 열람할 수 있게 보관합니다.
가장 흔한 사용법은 아주 단순합니다. 7번째 생성이 알고 보니 11번째보다 나았을 때. 클릭 한 번으로 불러오면 그 이미지가 노드의 활성 출력으로 되돌아오고, 뒤에 연결된 모든 것이 그걸 사용합니다. 채팅이라면 그 이미지는 40개 메시지 아래 묻혀 있을 테고, "다시 활성화한다"는 말 자체가 성립하지 않습니다.
여기에 캔버스 조작 자체를 위한 고전적인 실행 취소·다시 실행까지 더하면, 실수 비용이 거의 제로인 환경이 됩니다. 어떤 시도도 이전 시도를 덮어쓰지 않는다는 걸 알면 훨씬 더 많이 실험하게 됩니다. 노드당 보관되는 12개의 생성 결과가 최종 퀄리티에 크게 기여하는 이유입니다. 깜깜이 상태였다면 시도조차 못 했을 변형들을 과감히 시도하게 되니까요.
포토샵의 순간: AI를 위한 레이어
채팅은 1994년 이전의 평면 리터칭이고, 노드 캔버스는 Photoshop 3.0의 레이어에 해당합니다. 같은 개념적 전환이며, 적응에는 한 시간이면 충분합니다.
역사는 이미 한 번 반복됐습니다. 1994년 이전의 이미지 리터칭은 파괴적이었습니다. 붓질 한 번마다 아래 픽셀이 덮였고, 되돌리려면 처음부터 다시 해야 했습니다. 그러다 Photoshop 3.0이 레이어를 도입했습니다. 편집은 독립적인 요소들의 스택이 되어, 하나씩 수정하고 마음대로 재배열할 수 있게 됐습니다. 진지한 작업자 중 평면 리터칭으로 돌아간 사람은 없습니다.
AI 채팅이 바로 그 평면 리터칭입니다. 주고받을 때마다 이전 맥락이 덮이고, 최종 결과물은 다시 열 수 없는 덩어리입니다. 노드 캔버스가 레이어입니다. 창작물이 하나의 구조가 되고, 모든 요소가 살아 있어 수정할 수 있습니다. 이 비유는 마케팅 문구가 아니라, 30년 만에 다시 일어나는 동일한 개념적 전환입니다.
그리고 레이어가 그랬듯, 진입 비용이 있습니다. 캔버스의 첫 몇 분은 텍스트 입력창보다 덜 직관적입니다. 사실입니다. 포트, 케이블, 흐름의 방향을 이해해야 합니다. 편해지는 데 한 시간 정도 잡으세요. 레이어도 한 시간이 필요했습니다. 그 뒤에 어떻게 됐는지는 다들 압니다.
템플릿, 백지 캔버스에서 시작하지 않기 위해
이미 배선이 끝난 기계들이 흔한 케이스를 전부 커버합니다. 텍스트에서 이미지로, 이미지에서 영상으로, 완전한 파이프라인까지. 캔버스는 문서를 읽는 게 아니라 템플릿을 분해하며 배웁니다.
첫 워크플로우를 노드 하나하나 손으로 지어야 할 사람은 없고, Imaginode도 그걸 요구하지 않습니다. 바로 쓸 수 있는 템플릿이 가장 흔한 케이스를 커버합니다. 텍스트에서 이미지로, 이미지에서 영상으로, 그리고 프롬프트 작성과 비주얼 생성과 애니메이션을 연달아 잇는 완전한 파이프라인. 작동하는 기계에서 출발해 고쳐 쓰면 됩니다. 실무용 워크플로우도 같은 논리를 따릅니다. 포스터 생성기는 제목과 날짜와 장소가 이미 프롬프트에 배선된 캔버스입니다.
이게 올바른 학습법입니다. 텍스트에서 이미지로 템플릿을 열면, 텍스트 노드가 이미지 노드에 어떻게 재료를 공급하는지, 케이블이 어디에 연결되는지, 잘 짜인 프롬프트가 어떤 모습인지 눈으로 확인하게 됩니다. 주제를 바꾸고, 생성하고, 작동합니다. 문서 한 페이지 읽지 않고 캔버스를 배운 겁니다.
궁금증이 생기면 문서도 물론 있습니다. 유튜브 영상 강의가 통합된 아카데미까지. 하지만 실제로 대부분의 사용자는 템플릿을 분해하며 배웁니다. 웹페이지의 소스 코드를 보며 HTML을 배우던 것처럼요. 작동하는 기계를 베끼는 것은 여전히 세상에서 가장 효과적인 교수법입니다.
워크플로우를 대신 지어 주는 어시스턴트
오른쪽 아래 말풍선에 필요한 것을 적으면, 당신의 캔버스를 보고 있는 어시스턴트가 기계 전체를 클릭 한 번에 지어 줍니다. 메시지당 1크레딧.
더 직접적인 지름길이 하나 남아 있습니다. 아예 짓지 않는 것. 캔버스 오른쪽 아래의 말풍선이 Imaginode 어시스턴트를 엽니다. "제품 사진을 틱톡용 세로 클립으로 바꾸는 워크플로우가 필요해"라고 쓰면, 어시스턴트가 기계 전체를 짓습니다. 알맞게 고른 노드, 영어로 작성된 프롬프트, 배선까지 끝난 연결. 클릭 한 번이면 모든 것이 겹침 없이 열을 맞춰 캔버스에 추가됩니다.
어시스턴트는 열려 있는 캔버스를 봅니다. 일반 챗봇과의 결정적인 차이입니다. 왜 영상 노드가 입력을 거부하는지, 내 스타일에는 어떤 모델이 더 맞는지, 기존 프롬프트를 어떻게 개선할지 물어볼 수 있습니다. 교과서 예시가 아니라 당신의 구체적인 케이스에 답합니다. 메시지당 1크레딧, 약 1센트입니다.
아이러니가 꽤 재밌습니다. 노드 캔버스를 위한 최고의 논거가 결국 채팅 인터페이스라니. 하지만 일회용 답변 대신 영속적인 구조를 만들어 내는 채팅입니다. 1분 대화하면 재사용 가능한 기계가 나옵니다. 한 시간 대화해도 아무것도 남지 않는 기존 채팅과 정확히 반대입니다.
채팅으로 충분한 경우도 솔직히 있습니다
후속 작업 없는 단발 이미지에는 채팅이나 단독 노드 하나면 충분합니다. 반복이나 체인이 생기는 순간 캔버스가 이득입니다. 규칙은 하나, "다시 만들 계획이면, 그리세요".
끝까지 솔직해집시다. 캔버스가 언제나 정답은 아닙니다. 후속 계획 없는 단발성 이미지, 글에 넣을 삽화, 급하게 만드는 아바타에는 채팅이나 단독 노드 하나로 충분하고도 남습니다. 한 번 생성하자고 워크플로우를 짓는 건 못 하나 박으려고 레미콘을 부르는 격입니다.
캔버스는 반복이나 체인이 생기는 순간부터 이득입니다. 여러 이미지에 걸쳐 등장할 인물, 애니메이션으로 만들 비주얼, 같은 아트 디렉션의 포스트 시리즈, 다음 주에 또 할 프로세스. 규칙은 단순합니다. 다시 만들 계획이면 그리세요. 원샷이면 생성하고 다음으로 넘어가세요.
마지막으로 솔직한 한마디: 휴대폰에서도 Imaginode는 터치 캔버스를 포함해 브라우저에서 완전히 작동하고, 화면이 잠겨 있어도 생성은 계속됩니다. 기차 안에서 노드를 다시 돌리거나 결과를 확인하기엔 완벽합니다. 하지만 아주 큰 워크플로우는 역시 마우스가 편합니다. 터치는 훌륭한 보조 수단이고, 27인치 모니터는 언제나 이깁니다.
그래서, 구체적으로 어디서부터
이미지에서 영상으로 템플릿을 불러와 프롬프트를 바꾸고, 매직 완드를 거쳐 Flux Schnell로 생성해 보세요. 5센트를 쓰기도 전에 케이블의 원리를 이해하게 됩니다.
가장 짧은 길: 브라우저에서 Imaginode를 여세요. 설치는 없고, 모든 생성은 서버에서 이뤄집니다. 이미지에서 영상으로 템플릿을 불러오세요. 예시 프롬프트를 당신의 아이디어로 바꾸고, 1크레딧으로 매직 완드를 거친 뒤, 1크레딧을 더 써서 Flux Schnell로 이미지를 생성하세요. 5센트를 쓰기도 전에 케이블의 원리를 이해하게 될 겁니다.
두 번째 세션에서는 사진 세 장으로 첫 레퍼런스를 만들고, 프롬프트에서 멘션해 보세요. 캔버스가 장난감이기를 멈추고 당신의 도구가 되는 순간입니다. 이제 기계는 채팅이 기억할 수 없던 것을 알고 있습니다. 그때부터 당신이 짓는 모든 워크플로우는 남아 있는 자산입니다.
그리고 프롬프트와 카메라 설정과 크레딧 계산서까지, 실전 조건의 완전한 워크플로우가 어떤 모습인지 지금 바로 보고 싶다면, 10초짜리 영상 광고를 처음부터 끝까지 만드는 과정을 블로그의 다른 글에 기록해 두었습니다. 이 글의 논리적인 다음 편입니다.