피파 한 줄 정리: 같은 프롬프트도 FLUX·SDXL·Midjourney·DALL-E에서 다르게 읽혀. 모델의 성격에 맞춰 문체를 바꾸는 것이 노력은 작고 효과는 큰 개선이야.
문화가 다른 사람에게 같은 말을 똑같이 전해도 반응이 달라지듯 모델 계열마다 선호하는 ‘언어’가 있어.
FLUX — 자연어에 강한 모델
FLUX.1은 T5-XXL, FLUX.2는 Mistral Small을 써서 온전한 문장과 문법, 관계를 이해해.
“woman, red dress, garden, sunset, bokeh, 85mm, masterpiece, ultra HD”
“흐르는 붉은 dress를 입은 여성이 golden hour의 장미 정원을 걷는다. 카메라는 낮은 각도에서 뒤따르고 노을이 머리카락 사이로 따뜻한 역광을 만든다. 85mm f/1.4, 얕은 심도.”
JSON 구조와 HEX 색 지정 같은 정밀한 기법도 지원해.
Stable Diffusion XL
두 CLIP encoder를 써서 묘사형은 잘 처리하지만 복잡한 문장 관계는 덜 정확해. Keyword와 자연어 사이의 짧고 구조적인 설명이 좋아.
Midjourney
짧고 인상적인 문장과 parameter flag에 잘 반응하고, 모든 결과에 고유한 미적 해석을 강하게 더해. 긴 세부 지시보다 “executive woman at her desk, warm office light, thoughtful expression, editorial portrait --ar 3:4 --style raw” 같은 방식이 알맞아.
DALL-E 3
생성 전에 GPT가 프롬프트를 자동으로 다시 써. 일상적인 말도 훌륭하게 보강하지만 정확히 쓴 의도가 덮어써질 수도 있어.
| 모델 | 길이 | 형식 | 강점 |
|---|---|---|---|
| FLUX | 10~200+단어 | 자연어 | 문자 그대로의 충실도, 글자 |
| SDXL | 15~50단어 | 묘사형 | 범용성과 생태계 |
| Midjourney | 10~30단어 | 짧고 인상적 + params | 미적 마감과 화풍 |
| DALL-E 3 | 자유 | 일상 자연어 | 쉬운 사용과 자동 보강 |
| SD 1.5 | 77 tokens 미만 | Keyword·tags | 거대한 fine-tune 생태계 |
- 모델 계열마다 최적의 프롬프트 문체가 다르다.
- FLUX는 자연어, SDXL은 묘사형, Midjourney는 짧고 인상적인 말, SD 1.5는 keyword가 맞다.
- 모델을 바꿨다면 가장 먼저 프롬프트 문체부터 바꿔.
- DALL-E 3의 자동 재작성은 편하지만 세밀한 의도를 덮을 수 있다.