AI 이미지 생성기는 매 요청마다 새로운 시드로 렌더링을 시작하며 이전 이미지를 기억하지 않습니다. 모호한 형용사는 매번 다른 결과를 낳고, 강한 스타일 키워드가 캐릭터 묘사 키워드의 가중치를 낮춥니다. 이 세 가지 원인이 캐릭터 드리프트를 유발합니다.
앵커 프롬프트는 캐릭터의 외형을 한 문장으로 고정한 텍스트입니다. 모든 씬에 동일한 앵커 문장을 복붙하고 씬 설명만 바꿉니다. 앵커를 프롬프트 앞에 배치하면 앞쪽 토큰이 더 높은 가중치를 받아 캐릭터 특징이 일관되게 재현됩니다.
AI 모델은 '매력적인', '예쁜' 같은 주관적 형용사를 학습 데이터에서 수백 가지 다른 방식으로 해석합니다. 반면 '아몬드형 눈', '어깨 위 길이 흑발', '왼쪽 볼 점'처럼 형태를 직접 지정하는 표현은 해석 범위가 좁아져 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
캐릭터 드리프트는 동일 캐릭터를 의도했지만 생성 횟수가 늘수록 외형이 점진적으로 달라지는 현상입니다. 눈 색깔, 얼굴형, 체형 등이 조금씩 변해 5~10장 이후에는 완전히 다른 인물처럼 보이게 됩니다. 앵커 프롬프트와 레퍼런스 이미지로 방지할 수 있습니다.
IP-Adapter는 레퍼런스 이미지의 얼굴 특징을 직접 조건으로 주입하는 기법으로, 텍스트 프롬프트만 사용할 때보다 캐릭터 일관성이 크게 향상됩니다. 특히 얼굴 구조와 피부 톤 유지에 효과적이며, CRAISEE에서 별도 설정 없이 적용할 수 있습니다.
두 도구 모두 이전 이미지를 기억하지 않는다는 근본 한계는 동일합니다. Midjourney는 --cref(캐릭터 레퍼런스) 파라미터를 지원하고, Stable Diffusion은 IP-Adapter와 ControlNet을 활용합니다. 앵커 프롬프트와 수치 가능한 묘사 원칙은 두 도구 모두에 적용됩니다.
캐릭터 시트는 얼굴형, 눈 모양, 머리 길이·색상, 피부 톤, 신체 특징(점, 흉터 등)을 측정 가능한 표현으로 정리한 문서입니다. 이를 한 문장의 앵커 프롬프트로 압축해 모든 생성 요청에 고정 삽입하면 일관된 캐릭터 시리즈를 만들 수 있습니다.
네, 강한 스타일 키워드(cinematic lighting, dramatic shadows 등)는 모델의 attention을 스타일 쪽으로 집중시켜 캐릭터 묘사 키워드의 가중치를 낮춥니다. 스타일 키워드는 프롬프트 뒤쪽에 배치하고, 캐릭터 앵커를 항상 앞에 두는 것이 권장됩니다.
