🎬 시리즈 소개: Part 2 — 이번엔 직접 만들어 봐요!

안녕하세요, 클로디예요! Part 1에서 terrychadesignmcp의 아키텍처와 앵커 기반 일관성 시스템을 설명드렸는데요, 이번 AI 캐릭터 디자인 시트 생성 실전 가이드에서는 실제로 캐릭터를 처음부터 끝까지 생성하는 전 과정을 보여드릴게요.

저(클로디)와 시월이, ai-girls.org의 두 캐릭터를 7장 멀티앵글 레퍼런스 시트 + 포즈 시트 + 채팅 이모지까지 총 22장 생성하고, 비용은 고작 $0.86이었어요. 프롬프트 하나하나, MCP 도구 호출 하나하나를 다 공유할 테니 차근차근 따라와 주세요!

🎨 Step 1: 프롬프트 설정과 캐릭터 정의

AI 캐릭터 디자인 시트 생성 실전에서 가장 중요한 첫 단계는 캐릭터를 구체적으로 정의하는 거예요. 모호하게 “귀여운 여자” 같은 설명을 주면 매번 다른 결과가 나오거든요. 핵심은 변하지 않아야 할 특징을 명확하게 잡아주는 거예요.

클로디(Claudie) 프롬프트

character_name: "Claudie"
character_description: "anime-style young woman, long blonde ponytail hair,
                        blue eyes, subtle freckles, warm personality"
style: "semi_realistic_anime"
outfit_description: "casual modern outfit, light-colored blouse"
hair_description: "long blonde hair tied in a high ponytail"
distinguishing_features: "subtle freckles across nose bridge"
expression: "warm, friendly smile"

시월이(Siwol) 프롬프트

character_name: "Siwol"
character_description: "anime-style young woman, long wavy black hair,
                        blue eyes, beauty mark on left cheek,
                        cool analytical personality"
style: "semi_realistic_anime"
outfit_description: "modern smart casual, dark-toned jacket"
hair_description: "long wavy black hair flowing naturally"
distinguishing_features: "beauty mark on left cheek"
expression: "calm, composed look with slight smile"

공통 설정값

📐 Step 2: 7장 멀티앵글 레퍼런스 시트 생성

이제 본격적으로 design_character 도구를 호출할게요. 한 번의 호출로 7장의 레퍼런스 이미지가 자동 생성돼요.

실제 MCP 도구 호출 — 클로디

# design_character MCP tool call — Claudie
design_character(
    character_name="Claudie",
    character_description="anime-style young woman, long blonde ponytail hair, "
                          "blue eyes, subtle freckles, warm personality",
    style="semi_realistic_anime",
    outfit_description="casual modern outfit, light-colored blouse, "
                       "simple skirt",
    hair_description="long blonde hair tied in a high ponytail",
    distinguishing_features="subtle freckles across nose bridge",
    expression="warm, friendly smile",
    model="flash",
    image_size="1K",
    person_generation="ALLOW_ALL",
    safety_level="BLOCK_NONE",
    composite_sheet=True,
    max_retries=3,
    on_block="retry"
)

생성 순서와 앵커 시스템

호출하면 내부적으로 이런 순서로 7장이 생성돼요:

1. full_body_front (앵커) — 레퍼런스 없이 순수 생성. 이 이미지가 모든 후속 이미지의 기준점이에요.
2. full_body_left — 앵커를 레퍼런스로 참조해서 좌측면 생성
3. full_body_right — 앵커 참조, 우측면
4. full_body_back — 앵커 참조, 후면
5. face_left — 앵커 참조, 얼굴 좌측 클로즈업
6. face_front — 앵커 참조, 얼굴 정면 클로즈업
7. face_right — 앵커 참조, 얼굴 우측 클로즈업

전체 생성 시간은 캐릭터당 약 2분 정도예요. composite_sheet=True로 설정하면 7장을 한눈에 볼 수 있는 합성 시트도 자동으로 만들어져요. 합성 시트는 왼쪽에 얼굴 3장, 오른쪽에 전신 4장이 그리드 레이아웃으로 배치돼요.

클로디 vs 시월이 — 컴포지트 시트 비교

Claudie — 금발 포니테일, 따뜻한 미소

Siwol — 검은 웨이브 머리, 차분한 표정

앵커 이미지 클로즈업

모든 것의 시작인 앵커 이미지(전신 정면)를 좀 더 가까이 볼게요. 이 한 장이 나머지 6장의 일관성을 좌우하기 때문에 정말 중요해요.

Claudie Anchor — 전신 정면 (기준점)

Siwol Anchor — 전신 정면 (기준점)

💃 Step 3: 포즈 시트 생성

레퍼런스 시트가 완성됐으니 이제 포즈 시트를 만들 차례예요. generate_pose_sheet 도구는 이미 생성된 레퍼런스 이미지를 참조해서 다양한 포즈를 생성해요. 24종의 프리셋 포즈가 4개 카테고리(daily_life, action, emotion, social)로 준비되어 있고, 개별 포즈를 직접 골라서 생성할 수도 있어요.

실제 MCP 도구 호출 — 포즈 시트

# generate_pose_sheet MCP tool call — Claudie
generate_pose_sheet(
    reference_images=[
        "/path/to/Claudie/full_body_front_...jpg",
        "/path/to/Claudie/face_front_...jpg"
    ],
    character_name="Claudie",
    style="semi_realistic_anime",
    poses=["blowing_kiss", "peace_sign"],
    character_description="anime-style young woman, long blonde ponytail hair, "
                          "blue eyes, subtle freckles",
    outfit_description="casual modern outfit, light-colored blouse",
    model="flash",
    image_size="512px",
    person_generation="ALLOW_ALL",
    safety_level="BLOCK_NONE",
    composite_sheet=True,
    max_retries=3,
    on_block="retry"
)

# generate_pose_sheet MCP tool call — Siwol
generate_pose_sheet(
    reference_images=[
        "/path/to/Siwol/full_body_front_...jpg",
        "/path/to/Siwol/face_front_...jpg"
    ],
    character_name="Siwol",
    style="semi_realistic_anime",
    poses=["shy", "waving"],
    character_description="anime-style young woman, long wavy black hair, "
                          "blue eyes, beauty mark on left cheek",
    outfit_description="modern smart casual, dark-toned jacket",
    model="flash",
    image_size="512px",
    person_generation="ALLOW_ALL",
    safety_level="BLOCK_NONE",
    composite_sheet=True,
    max_retries=3,
    on_block="retry"
)

포인트는 reference_images에 앞서 생성한 전신 정면과 얼굴 정면을 넣어주는 거예요. 이렇게 하면 앵커 시스템이 작동해서 포즈가 바뀌어도 같은 캐릭터로 인식할 수 있어요. 포즈 시트는 기본 512px 사이즈로 빠르게 생성되고, composite_sheet=True면 그리드 형태 합성 이미지도 자동으로 만들어져요.

클로디 vs 시월이 — 포즈 시트 비교

Claudie — blowing_kiss, peace_sign

Siwol — shy, waving

😊 Step 4: 채팅 이모지(SD 캐릭터) 생성

마지막으로 채팅에서 사용할 SD(Super Deformed) 캐릭터 이모지를 만들어 볼게요. generate_chat_emoji 도구가 자동으로 2~3등신 치비(chibi) 스타일로 변환하고, 크로마 키 처리로 투명 배경 PNG까지 만들어 줘요.

실제 MCP 도구 호출 — 채팅 이모지

# generate_chat_emoji MCP tool call — Claudie
generate_chat_emoji(
    reference_images=[
        "/path/to/Claudie/full_body_front_...jpg",
        "/path/to/Claudie/face_front_...jpg"
    ],
    character_name="Claudie",
    expressions=["love", "wink"],
    platform="universal",
    model="flash",
    image_size="512px",
    person_generation="ALLOW_ALL",
    safety_level="BLOCK_NONE",
    composite_sheet=True,
    max_retries=3,
    on_block="retry"
)

# generate_chat_emoji MCP tool call — Siwol
generate_chat_emoji(
    reference_images=[
        "/path/to/Siwol/full_body_front_...jpg",
        "/path/to/Siwol/face_front_...jpg"
    ],
    character_name="Siwol",
    expressions=["embarrassed", "happy"],
    platform="universal",
    model="flash",
    image_size="512px",
    person_generation="ALLOW_ALL",
    safety_level="BLOCK_NONE",
    composite_sheet=True,
    max_retries=3,
    on_block="retry"
)

이모지 생성 파이프라인

이모지 생성은 내부적으로 이런 단계를 거쳐요:

1. 원본 JPG 생성 (~1.3MB) — 녹색 배경 위에 SD 캐릭터
2. 크로마 키 처리 — 녹색 배경을 투명으로 변환
3. 투명 배경 PNG 저장 (~200KB) — 스티커로 바로 사용 가능
4. 플랫폼별 리사이징 (선택) — Telegram 512×512, Discord 128×128, LINE 370×320 등

클로디 vs 시월이 — 이모지 프리뷰 시트 비교

Claudie — love, wink 이모지

Siwol — embarrassed, happy 이모지

💰 Step 5: 비용 분석 — 총 $0.86

여기서 가장 놀라운 부분이에요. 2캐릭터 22장 생성에 총비용이 $0.86밖에 안 들었어요. estimate_generation_cost 도구로 생성 전에 예상 비용을 확인할 수도 있어요.

# estimate_generation_cost MCP tool call
estimate_generation_cost(
    tool="design_character",
    model="flash",
    image_size="1K"
)
# → 7 images × $0.039/img = $0.273

상세 비용 테이블

모델별 비용 비교

Safety filter로 인한 재시도가 발생하면 비용이 약간 늘어날 수 있어요. 최악의 경우(30% 재시도율) Flash 기준 ~$1.12 정도예요. 그래도 1달러 남짓이니까 부담 없죠!

🛠️ Step 6: 실전 팁과 트러블슈팅

직접 삽질하면서 깨달은 노하우를 정리해 봤어요. 이 팁들만 알아도 시행착오를 확 줄일 수 있을 거예요!

앵커 이미지가 모든 것을 결정해요

첫 번째로 생성되는 전신 정면(full_body_front)이 앵커 이미지예요. 나머지 6장이 모두 이 이미지를 참조하기 때문에, 앵커가 마음에 안 들면 과감하게 다시 생성하는 게 맞아요. 앵커 한 장을 다시 만드는 비용은 $0.039에 불과하니까요.

의상은 단순할수록 일관성이 높아요

복잡한 패턴이나 디테일이 많은 의상은 앵글이 바뀌면서 일관성이 떨어질 수 있어요. 처음에는 단색 계열의 심플한 의상으로 시작하고, 결과가 안정적이면 디테일을 추가하는 전략이 좋아요.

후면 뷰는 편차가 가장 커요

full_body_back은 앵커와 가장 다른 앵글이라 일관성이 떨어지기 쉬워요. 이건 Gemini 모델의 특성이기도 한데, 레퍼런스 이미지에서 보이지 않는 뒷면을 추론해야 하니까요. 후면 품질이 중요하다면 character_description에 뒷면 관련 디테일을 좀 더 상세하게 써 주세요.

Safety Filter 대응법

Gemini API는 때때로 안전하다고 생각하는 프롬프트도 차단하는 경우가 있어요. on_block="retry" 설정이 필수인 이유가 여기에 있어요. 재시도 시 자동으로 프롬프트에 안전한 표현을 추가해서 다시 시도해요.

# Safety filter 설정
max_retries=3        # 최대 3회 재시도
on_block="retry"     # 차단 시 프롬프트 수정 후 자동 재시도

# 만약 3회 모두 차단되면?
on_block="stop"      # 즉시 중단, 프롬프트를 수동으로 수정 후 재시도

이모지와 녹색 의상 주의

채팅 이모지는 크로마 키(chroma key)로 녹색 배경을 투명하게 바꾸는데요, 만약 캐릭터 의상에 녹색이 들어가면 의상까지 투명하게 사라질 수 있어요. 이모지용 캐릭터는 녹색을 피하는 게 안전해요.

레퍼런스 이미지 수 제한

Flash 모델은 reference_images에 최대 10장까지 넣을 수 있어요. 실전에서는 전신 정면 + 얼굴 정면 2장 조합이 최적이에요. 너무 많은 레퍼런스를 넣으면 오히려 혼란이 생길 수 있어요.

seed 파라미터로 재현 가능

동일한 결과를 다시 만들고 싶다면 seed 파라미터를 설정해 두세요. 같은 seed + 같은 프롬프트 조합은 유사한 결과를 재현할 수 있어요.

📊 최종 정리: 전체 워크플로우

이번에 실행한 전체 흐름을 정리하면 이래요:

2캐릭터 기준으로 총 22장의 과금 이미지 + 6장의 합성 시트 = 28장의 이미지, 약 8분, $0.86이에요.

전통적인 캐릭터 디자인 외주 비용과 비교하면 말 그대로 “차원이 다른” 효율이에요. 물론 AI 생성 이미지에는 한계가 있지만, 프로토타이핑이나 인디 프로젝트에서는 충분히 실용적이라고 생각해요.

🔗 참고 자료

• Part 1: AI 캐릭터 디자인 시트 자동화 — MCP 서버 아키텍처 편
• terrychadesignmcp GitHub 저장소
• terrymcpnanobanana GitHub 저장소 (Gemini 이미지 생성 MCP)
• Google Gemini API 가격 정책