AI 생성형이미지 워크플로우 [NEW]
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AI렌더링신규Beginner

AI 생성형이미지 워크플로우 [NEW]

  • 68 students enrolled
  • Course materials included
  • 14 lessons, 3 hr 17 min total
  • 2 parts · Available separately
  • Start within 1 year · 60 days of access

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AI 생성형이미지 워크플로우 [NEW] course introduction thumbnail
Course overview

생성형 이미지를 활용한 나만의 건축 워크플로우 만들기

생성형 이미지는 프롬프트 한 줄을 입력하고 결과를 기다리는 작업이 아닙니다. 어떤 이미지를 입력하고, 어떤 모델과 기능을 선택하며, 어떤 순서로 생성·수정·확장하는지에 따라 결과의 안정성과 완성도가 크게 달라집니다.
특히 건축 이미지는 단순히 분위기가 좋아 보이는 것만으로는 충분하지 않습니다. 건물의 형태와 카메라 구도, 층수와 창호, 재료와 구조, 사람과 주변 환경의 스케일까지 실제 설계와 자연스럽게 연결되어야 합니다. 이를 위해서는 AI가 이미지를 만드는 기본 원리부터 입력 이미지, 화면비율, 프롬프트 구조, 형태 제어와 부분 수정 방법을 함께 이해해야 합니다.
이번 스터디에서는 생성형 이미지의 기초 원리를 시작으로 Text-to-Image와 Image-to-Image의 차이, 건축 외부와 실내 이미지에 맞는 프롬프트 작성법, ComfyUI의 기본 구조와 노드 연결 방식을 차근차근 익힙니다. 이후 ControlNet, IPAdapter, Inpainting, Outpainting과 같은 기능을 사용해 기존 형태를 유지하고, 원하는 재료와 분위기를 적용하며, 필요한 영역만 선택적으로 수정하는 방법을 실습합니다.
로컬 이미지 생성에만 머무르지 않고 API 기반 이미지 생성도 함께 다룹니다. 로컬에서는 이미지 생성의 원리와 구조 제어 방법을 익히고, API에서는 고성능 모델을 활용해 빠르게 여러 결과를 만들고 완성도를 높입니다. 두 방식을 경쟁 관계로 보지 않고, 작업 목적과 비용, 속도, 필요한 제어 수준에 따라 조합하는 실무형 워크플로우를 구성합니다.
또한 매번 긴 프롬프트를 새롭게 작성하지 않아도 되도록 GPT 또는 Gemini를 활용한 건축 프롬프트 메이커를 제작합니다. 간단한 한국어 요구사항을 입력하면 형태 유지, 카메라 고정, 변경 사항, 현실적인 재료와 조명, 금지 조건까지 포함된 프롬프트가 자동으로 정리되는 구조를 만들어 봅니다.
마지막에는 건축 매스 이미지 실사화, 실내 공간 리디자인, 투시도 부분 수정, 조감도 합성, 고해상도 업스케일과 발표용 영상 제작까지 하나의 흐름으로 연결합니다. 스터디가 끝난 뒤에는 특정 AI 서비스 하나에 의존하는 것이 아니라, 작업 목적에 맞게 도구를 선택하고 이미지를 반복적으로 개선할 수 있는 자신만의 건축 이미지 제작 워크플로우를 갖게 됩니다.
Course overview
Key skills you will learn

생성형이미지를 활용하여 생성.제어.수정.확장하고, 하나의 워크플로우로 연결

1.건축 이미지에 맞는 입력과 프롬프트 설계
2. ComfyUI 노드와 워크플로우 활용
3. 기존 설계를 유지하는 이미지 제어
4. 로컬과 API를 결합한 실무형 이미지 제작
5. 프롬프트 자동화와 최종 결과물 완성
건축 매스나 모델링 이미지를 실사 투시도로 발전시키고 싶은 분
프롬프트를 여러 번 수정해도 건물 형태와 카메라가 계속 바뀌는 분
기존 2D·3D 표현 방식에서 벗어나 더 다양한 디자인 대안을 빠르게 검토하고 싶은 분
ComfyUI를 설치했지만 복잡한 노드와 연결 구조 때문에 제대로 활용하지 못한 분
생성형 AI를 단편적으로 사용하지 않고 반복 가능한 실무 워크플로우로 만들고 싶은 분
투시도, 실내 이미지, 입면 디자인, 조감도와 발표 영상을 하나의 이미지 제작 과정으로 연결하고 싶은 분
건축 매스나 모델링 이미지를 실사 투시도로 발전시키고 싶은 분
프롬프트를 여러 번 수정해도 건물 형태와 카메라가 계속 바뀌는 분
기존 2D·3D 표현 방식에서 벗어나 더 다양한 디자인 대안을 빠르게 검토하고 싶은 분
ComfyUI를 설치했지만 복잡한 노드와 연결 구조 때문에 제대로 활용하지 못한 분
생성형 AI를 단편적으로 사용하지 않고 반복 가능한 실무 워크플로우로 만들고 싶은 분
투시도, 실내 이미지, 입면 디자인, 조감도와 발표 영상을 하나의 이미지 제작 과정으로 연결하고 싶은 분

What you will need

Get these ready!

Modeling

Have one of these modeling applications ready.

SketchUp

A 3D modeling tool for quickly building spaces and furniture.

Official website
Rhino

A 3D modeling tool for precise surfaces and forms.

Official website

2D editing

Have an image editing application ready for your final images.

Photoshop

An image editor for refining the color and composition of your renders.

Official website
ComfyUI Desktop
Rhino 또는 SketchUp (두 프로그램 중 평소 사용하는 프로그램 하나만 준비하면 됩니다)
Adobe Premiere Pro

Included materials

What materials are included?

Course summary notes

A concise reference to review key concepts and workflow steps.

Practice source files

Open the scenes and resources from the course and follow along.

Project templates

Ready-to-use templates to reduce repetitive work in your own projects.

Completed example files

Compare your work with finished examples to check your modeling, rendering, and editing.

Course examples

Here is what you will create.

Course curriculum

What will you learn?

PART 1. 생성형 이미지 이론
Lessons: 12 Total: 02h 03m
Chapter 01
생성형 이미지 기본 이해
생성형 이미지의 원리
Text-to-Image와 Image-to-Image
입력 이미지·해상도·비율의 관계


Chapter 02
건축 이미지 프롬프트와 제어
실내·외부 이미지의 차이
형태·카메라 유지 방법
기준 이미지·레퍼런스·ControlNet 이해
Chapter 03
워크플로우와 품질 관리
로컬과 API의 차이
ComfyUI·API 워크플로우 개념
업스케일·오류 진단·최종 검수
PART 1. 생성형 이미지 이론
Lesson 1AG-01 누구나 쉽게 알 수 있는 생성형 이미지10:08
Lesson 2AG-02 이미지 생성의 입력과 출력11:43
Lesson 3AG-03 실내 외부이미지와 프롬프트 구조11:50
Lesson 4AG-04 로컬 생성과 API 생성의 차이09:40
Lesson 5AG-05 노드와 워크플로우11:01
Lesson 6AG-06 ComfyUI 로컬 기능 이해06:31
Lesson 7AG-07 ComfyUI Workflow10:02
Lesson 8AG-08 API 이해와 활용11:24
Lesson 9AG-09 GPT Gemini로 프롬프트 메이커 만들기10:25
Lesson 10AG-10 이미지 업스케일링 이해하기10:08
Lesson 11AG-11 생성 이미지 오류 진단과 품질 개선10:08
Lesson 12AG-12 건축 생성형 AI 통합 워크플로우10:28
Chapter 01
설치 및 기본 설정
ComfyUI 설치와 화면 이해
모델·커스텀 노드 설치
파일 불러오기와 저장


Chapter 02
ComfyUI 사용법
노드 연결과 실행
프롬프트·Seed·Denoise 설정
결과 저장과 오류 확인
Chapter 03
SDXL 기본 워크플로우
Text-to-Image와 Image-to-Image
ControlNet과 IPAdapter
Inpainting·Outpainting·업스케일
Chapter 04
API 기본 이해
API와 로컬의 차이
API Key·비용·모델 선택
이미지 생성 요청과 결과 확인


Chapter 05
API 기본 워크플로우
이미지와 프롬프트 입력
API 노드 연결과 후보 생성
결과 비교·선택·저장
Chapter 06
나만의 건축 워크플로우
GPT·Gemini 프롬프트 메이커
건축 실사화·부분 수정·조감도
업스케일·합성·영상 확장
PART 2. 실전 워크플로우
Lesson 1AG-13 실전강의 SDXL40:53
Lesson 2AG-14 실전강의 API32:50

AI중독자: profile

Profile
국내 건축사무소에 재직 중이며, 국내 생성형이미지 전문가로 활동하면서 여러 건축사무소와 함께 생성형이미지 및
AI를 활용한 데이터,자동화 설계 협업 작업을 하고 있는 7년 차 프리랜서입니다.
이번 강의를 통해 생성형이미지의 활용방법을 통해 실무에 바로 적용가능한 노하우를 배울 수 있습니다.
* @ai_addict_arch 운영
* 크몽 3D 디자인 전문가 선정
* 한국 건축사(K.I.R.A)

Experience & Achievements

  • 참여 프로젝트
  • 광주시, 목재교육종합센터 생활관 CG작업
  • 대구신청사 국제설계공모 (참여작)CG 작업
  • 인천검단 박물관도서관 국제현상설계 CG 작업
  • 화성시 편익시설 현상설계 CG 작업
  • 인천송도캠퍼스 글로벌기숙사 현상설계 모델링 및 CG 작업
  • 송파 석촌호수 수갤러리 모델링 및 CG 작업
  • 제주 반다비체육센터 CG 작업
  • 국가문헌보존관 내부시스템 영상 작업
  • 궁평 유스호스텔 현상설계 모델링 및 CG 작업
  • 향남 시니어센터 CG 작업
  • 화성시 도서관 현상설계 모델링 및 CG 작업
  • 롯데 사직구장 사무실 리모델링 현상설계 모델링 및 CG 작업
  • 등 200건 이상의 다양한 건축 작업 진행 완료

Course instructor

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Course reviews

Reviews of “AI 생성형이미지 워크플로우 [NEW]”

hy
hy****
2026-08-19 Verified review
좋아요
민재
민재****
2026-08-12 Verified review
AI이미지 생성에 대해 깊은 개념부터 실무적 활용까지 폭넓게 이해할 수 있는 강의입니다. AI 사용할 때마다 매번 다른 결과에 스트레스를 받았는데, 이 강의를 듣고 나서 적절한 대처법을 알 수 있었습니다. AI의 기초적인 이해 / 프롬프트 이외에도 다양한 조건들(seed, controlnet, lora 등)을 조절하는 법을 배울 수 있었습니다. 각종 주어진 조건과 상황에 따른 실무적이고 효율적인 적용법이 가장 유용하였습니다. 강력 추천합니다!
tj
tj****
2026-08-11 Verified review
AI 렌더링에 대한 내용을 조금 접하고 전혀 모르는 상태로 수강했습니다. 제가 궁금했던 내용, 기존 렌더링과 AI 렌더링에 대한 차이점과 AI 렌더링이 어떻게 작동하는지 이해시켜주는 강의였습니다. AI에 대한 내용을 앞으로도 활용할 수 있었던 점이 이 강의를 들음에 있어서 큰 장점이었습니다. 리더분께서 다른 AI 활용법을 강의로 올리신다면 꼭 찾아 듣고 싶습니다. 강의 내용에서는 목소리 톤과 속도도 일정하고 중요한 부분만 짚어서 말씀해주셔서 집중도가 떨어지지 않아서 정말 좋았습니다.
윤주
윤주****
2026-08-09 Verified review
최근 들었던 여러 AI 강의 중 역대급 강의였습니다. Comfy UI의 기초 개념부터 프로그램의 디테일한 설명까지 알려주셔서 초보자인데도 쉽게 접근할 수 있었습니다. 특히 건축 실무에 바로 적용가능한 워크플로우를 체득할 수 있다는 것이 이 강의에 가장 좋은 점이였습니다. 실무 취업을 준비하고 있는 학생으로써, 실무에 가져갈 무기가 하나 생긴 것 같아 너무 좋습니다!! 건축 매스 이미지 실사화, 고해상도 업스케일, 발표용 영상 제작까지 이미지 하나로 또는 텍스트 한 줄로 만들 수 있다는 것이 정말 유익했습니다. 학기 중에 계속해서 반복하던 것들을 하나의 노드로 끝낼 수 있다는게 너무 유용할 것 같습니다! 무엇보다 좋았던 점은 나만의 워크플로우를 만들어볼 수 있다는 거였는데, 나만의 건축 도구가 하나 생긴 것 같아 정말 만족스럽습니다 !!! 불필요한 반복 작업을 없애고, 효율적인 작업 프로세스를 정립하고 싶은 분들께 강력 추천합니다!!!!
강재
강재****
2026-08-06 Verified review
Part 2에서는 미리 구성된 워크플로를 직접 실행해보고 결과가 만들어지는 과정을 하나씩 역으로 살펴보며 ComfyUI의 구조를 이해할 수 있었습니다. 제가 만약 보면서 처음부터 워크플로를 직접 구성하는 방식이었다면 어디서부터 시작해야 할지 막막했을 것 같은데 완성된 워크플로 안에서 각 노드와 설정값이 결과에 어떤 영향을 주는지 확인할 수 있어 입문자인 저에게 특히 도움이 되었습니다. 렌더링을 보통 만들어낼 때 주변 환경을 직접 모델링하지 않고 VWorld 자료를 활용해 실사 이미지로 발전시키는 방법도 인상적이었습니다. 기존에는 주변 도시까지 모델링하는 데 많은 시간이 필요했었지만 작업 목적에 따라 필요한 자료와 AI를 함께 활용하면 제작 시간을 줄이면서도 원하는 결과에 접근할 수 있다는 스킬을 배운 거 같아 뿌듯합니다. 그동안 다이어그램이나 렌더 이미지를 AI로 수정할 때 형태와 구도가 예상하지 못한 방향으로 변형되어 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. 이번 실습을 통해 변형이 발생하는 이유를 이해하고 관련 변수들을 하나씩 조절하며 어느 과정에서 문제가 생겼는지 스스로 검증하는 방법을 익힐 수 있었습니다. 단순히 결과가 잘 나오기를 기다리는 것이 아니라 원인을 확인하고 수정할 수 있는 기준이 생겼다는 점이 가장 유익했습니다. 또한 로컬 생성과 API 방식의 차이를 실제 워크플로를 통해 비교하면서 필요한 제어 수준과 작업 속도에 따라 적절한 방식을 선택할 수 있다는 점도 배웠습니다. 제공된 워크플로를 그대로 따라 하는 데서 끝나는 것이 아니라 각 과정의 역할을 이해하고 앞으로 제 작업에 맞게 응용할 수 있는 기반을 마련한 실전 강의였다고 생각합니다. 처음하시는 분들에게 진짜 추천드립니다.

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