앞전글에서, 제미나이의 이미지 image 작업시 발생되는 문제를 들여다 봤다.
이 부분을 제미나이에게 직접 물어보는 형태로 해서 한번 짚어 봤다. 이미지 생성이 아니라 그냥 이 부분만 물어보기 위해 아예 따로 방을 만들고 이 부분만 물어 봤다.
개인적으로는 이 현상이 궁금해서 앞장에서 언급했었고,
이번엔 이 부분을 A.I 에게 직접 물어봐 가면서 원인을 알아봤다.
(이 상황은, 위에 올린 그림에 요청을 했는데, 완전히 다른 그림이 나온 이유)
*이하 user가 내가 물어본것이고 (붉은색)
중간 중간 푸른색은 내가 첨언한것..
USER
이미지를 생성하다보면 갑자기 엉뚱한 이미지를 만들어내는 경우가 있는데 공식적으로는 그 이유는 뭐라고 하드냐?
Gemini의 응답
이미지 생성 AI가 사용자의 의도와 전혀 다른 '엉뚱한' 결과물을 내놓는 현상은 기술적으로 몇 가지 핵심적인 이유가 있습니다. 구글을 포함한 AI 업계에서 공식적으로 설명하는 주요 원인들은 다음과 같습니다.
1. 훈련 데이터의 편향과 노이즈
AI는 수십억 개의 이미지-텍스트 쌍을 학습합니다. 이 과정에서 특정 단어가 특정 이미지와 잘못 연결되어 학습되었거나, 데이터셋 자체에 모호한 이미지가 섞여 있을 경우 AI가 그 연결 고리를 오해할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 고유명사가 다른 일반 명사와 철자가 비슷하면 엉뚱한 사물을 그려내기도 합니다.
(이 부분은 형태를 잘못파악한 경우를 말하는데, 일단 이경우는 아니고)
2. 확률적 생성 방식 (Stochastic Process)
AI는 이미지를 '그리는' 것이 아니라, 무작위 점(노이즈)에서 시작해 확률적으로 픽셀을 채워나가는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 **'확률적 변동'**이 발생하는데, AI가 특정 픽셀 조합을 특정 사물로 착각하기 시작하면(파레이돌리아 현상과 유사) 점점 더 그 방향으로 이미지를 확정 지어 버려 결과적으로 엉뚱한 그림이 나오게 됩니다.
(이 부분 역시 형태를 잘못 파악한 경우.. 글자를 어떤 이미지로 오해한다던가하는..)
3. 언어의 모호성 (Semantic Ambiguity)
인간의 언어는 문맥에 따라 해석이 다양합니다. 프롬프트에 포함된 단어가 다의어일 경우, AI는 사용자가 의도하지 않은 의미를 선택할 수 있습니다.
예: "Apple"을 입력했을 때 먹는 과일이 아닌 IT 기업의 로고나 제품을 연상하는 경우.
(이 경우도 해당 사항 아니고)
4. 환각 현상 (Hallucination)
텍스트 기반 AI와 마찬가지로 이미지 AI도 존재하지 않는 특징을 사실처럼 조합하는 '환각'을 일으킵니다. 특히 복잡한 물리 법칙(손가락 개수, 그림자 방향, 중력 등)이나 여러 사물의 관계를 이해하는 과정에서 논리적 오류가 발생하면 기괴하거나 엉뚱한 배치가 나타납니다.
(이거는 뭔가를 생성하거나 덧붙이는 경우 얘가 상상하면서 덧붙이는데 이 과정에서 쓸데없는 걸 만들어내는 경우인데 역시 이 경우도 아니고)
5. 세이프티 필터 (Safety Filters)의 개입
생성 과정에서 특정 정책(저작권, 부적절한 콘텐츠 등)에 걸릴 위험이 있다고 판단되면, 시스템이 실시간으로 생성 방향을 틀거나 내용을 순화하려 시도합니다. 이 과정에서 원래 의도와는 동떨어진 안전한(?) 결과물이 나오기도 합니다.
(이 경우같다.. )
팁: 만약 너무 엉뚱한 결과가 나온다면, 프롬프트를 더 구체적으로 수정하거나(배경, 질감, 구도 명시), 부정 프롬프트를 통해 원하지 않는 요소를 제외하는 것이 도움이 됩니다.
혹시 최근에 생성하시면서 특히 어떤 종류의 엉뚱한 이미지가 나왔는지 말씀해 주시면, 그 원인을 좀 더 구체적으로 짚어 드릴 수 있을까요?
USER
음.. 어떤 이미지를 주면서 어떻게 바꿔달라고 할때..
계속 잘 작업하다가..
어떤 사진을 주었는데 느닷없이 전혀 연관없는 뚱딴지 같은 이미지를 만드는 경우 말이야..
이건 어떤 이유에서..?
Gemini의 응답
네, 어떤 상황인지 정확히 이해했습니다. 텍스트 프롬프트만으로 생성할 때보다, 기존 이미지를 입력으로 주고(Image-to-Image) 수정을 요청했을 때 발생하는 '뚱딴지같은' 결과는 사용자 입장에서 훨씬 더 당황스럽죠.
계속 잘 되다가 특정 이미지에서, 혹은 같은 이미지라도 갑자기 그런 현상이 발생하는 기술적인 이유는 크게 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
1. 초기 노이즈(Seed)와 '확률적 이탈'의 스노우볼
이미지 생성 AI(확산 모델)는 기존 이미지를 입력받더라도, 거기에 일정량의 '노이즈(무작위 점)'를 섞은 후 이를 다시 선명한 이미지로 복원하는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 사용자의 편집 요청(텍스트 프롬프트)을 반영하게 됩니다.
문제의 발단: AI가 복원 과정을 시작할 때 부여되는 **초기 무작위 값(Seed)**이 입력 이미지의 특징과 나쁜 시너지를 일으키는 경우가 있습니다.
스노우볼 효과: 복원 초기 단계에서 AI가 입력 이미지의 핵심 구조를 오해하거나, 프롬프트의 특정 단어를 너무 강력하게 반영하려다 보면, 원본 이미지의 맥락에서 완전히 이탈해 버립니다. AI는 이 이탈한 상태를 '새로운 정답'으로 간주하고 그 방향으로 이미지를 완성해버리기 때문에 엉뚱한 결과가 나옵니다.
(즉, 최초에 제시한 이미지를 읽어 드리고 이걸 재 구성하는 과정에서 잘못 인식해 버리면 초기 이미지 읽을때 일종의 전체를 읽는 과정에서 잘못 읽어버리면 이어지는 부분에서 계속 이 잘 못된 부분을 기초로 나가면서 생기는 에러. . 그런데 그것만으로 설명이 불가능하다. )
2. 입력 이미지의 '해석 난이도'와 잠재 공간(Latent Space)의 오류
AI는 이미지를 픽셀 그대로 받아들이는 것이 아니라, 압축된 수학적 형태('잠재 공간'의 벡터)로 변환하여 처리합니다.
해석하기 어려운 이미지: 입력된 사진의 구도가 너무 복잡하거나, 피사체가 불분명하거나, 조명이 특이할 경우 AI가 이 이미지를 수학적으로 압축/해석하는 과정에서 오류를 일으킬 수 있습니다.
매핑 실패: AI가 입력 이미지를 잘못 해석한 상태에서 사용자의 수정 요청을 결합하면, 존재하지 않는 엉뚱한 개념의 이미지가 생성됩니다. 예를 들어, 사람의 포즈를 잘못 해석하여 배경의 물체와 합쳐버리는 식입니다.
(그러니까, 이를 테면 사과와 포도가 섞여 있는데, 이미지가 경계전이 모호하면 포도가 사라지고 검은 점이찍힌 사과들로 해석한다는 의미.. 마찬가지로 이 부분도 위의 경우는 설명이 안된다 아예 다른 이미지가 나왔으니..)
3. 세이프티 필터의 '과잉 반응' 및 우회 메커니즘
이전 답변에서도 언급했지만, 이미지 입력 방식에서는 이 문제가 더 두드러질 수 있습니다.
입력 이미지 검사: AI는 사용자가 입력한 이미지가 자사의 안전 정책(폭력성, 성인물, 저작권 등)을 위반하지 않는지 검사합니다.
트리거 발생: 원본 사진에는 문제가 없더라도, AI의 필터링 알고리즘이 사진의 특정 패턴이나 색상 조합을 정책 위반 요소로 '오인'할 수 있습니다.
차단 대신 '변형': 시스템이 생성을 아예 차단하는 대신, 문제가 되는 요소를 피하기 위해 강제로 이미지를 완전히 다른 형태로 비틀어버리는 결과물을 내놓을 수 있습니다.
(의심되는게 이거다.. 그럴 수 있으니까.. 유흥가의 색채와 패인옷과 등, 이런것들이 이런 세이프 필터에 걸린게 아닌가..)
4. 이전 문맥과의 충돌 (대화형 생성의 경우)
만약 여러 장의 이미지를 연속으로 수정하는 대화 세션 중이라면, AI가 이전 작업의 메모리를 잘못 적용했을 가능성도 있습니다. 현재 입력된 이미지에 집중해야 하는데, 이전 이미지나 프롬프트의 특징을 강제로 결합하려다 논리적 모순이 발생하여 엉뚱한 이미지가 나올 수 있습니다.
요약하자면: 잘 작동하다가 특정 순간에 뚱딴지같은 결과가 나오는 것은, AI가 입력 이미지를 수학적으로 해석하는 초기 단계에서 확률적인 오류(노이즈 값의 불운)가 발생했거나, 입력 이미지의 특수성이 AI의 안전 필터를 잘못 건드렸을 가능성이 가장 높습니다.
이런 경우, **같은 요청을 한 번 더 시도(재생성)**하여 다른 초기 노이즈 값을 가지게 하거나, 원본 이미지를 조금 더 단순하게 크롭/보정하여 다시 입력해 보는 것이 해결책이 될 수 있습니다.
(이거는 일종의 메모리 오버 플로우 같은 현상 비슷한걸 말하는것 같다. 이거는 가끔 나타나는 문제인데 이 부분은 이해가 가기도 한다. 그러니까 그전에 여러 복잡한 언어로 명령을 해서 작업을 했는데, 이번에는 다른 요청으로 다른 이미지를 가지고 하는건데 그 전에 명령을 했었던 그 분위기를 여전히 기억하면서 적용하는 케이스를 말하는듯하다.. 예를들어 고흐의 스타일로 계속 작업하다가 갑자기 이제 다른 화풍으로 넘어왔슴에도 그전의 계속된 작업과 명령을 기억하며 적용시키려는 시도..역시 이것도 아니다. 위의 경우와 거리가 멀다.)
USER
하나의 예를 들어서 물어볼게 두개의 이미지를 올려줄텐데.. 전자는 내가 준 이미지, 후자는 바꿨다고 하면서 만들어 낸 이미지 인데 완전 다른 것인데..일단 첫번째 질문은 현재는 두개의 이미지가 같지 않음을 알고 있는가? (분간 못해서 생긴 에러일지 몰라서)
두번째는 다른데 이 전혀 다른 이미지가 나오게 된 이유를 내가 제시했던 이미지에서 혹시 어떤 이유때문에 생긴것인가?
이 부분을 내가 물어볼게.. 일단은 질문부터 이해하고 있어..
(Gemini 답변 생략)
USER (실제 두 이미지를 올려주며)
앞의 사진을 주었는데, 뒤의 사진으로 만들어 냈거든..?
그리고 계속해서 뒤의 사진을 기준으로 변형된 모습을 만들어냈고..
그런데 저 사진을 주기전에는 계속 작업이 잘 되고 있었고..
(실제 저 두 이미지를 주면서 물어봤다. 이때 내가 원래 원본이었던 변형 시키려고 했던 이미지를 올린다는게 이후에 변환에 성공한 이미지를 올려줬다.. 대화 마지막에 가서 알아채고 다시 변환 전의 이미지를 다시 올려주면서 확인하게 된다. 그 부분은 마지막에.. 어쨌건 이 대화를 이어가는덴 지장이 없어 그냥 가기로 한다. )
Gemini의 응답
제시해주신 두 이미지를 보니, 왜 당황하셨는지 충분히 이해가 됩니다. '전혀 연관 없는 뚱딴지같은 이미지'라는 표현이 정확하네요.
요청하신 두 가지 질문에 대해, 제공된 이미지를 바탕으로 기술적인 분석을 해드리겠습니다.
첫 번째 질문: 현재 두 이미지가 같지 않음을 알고 있는가?
답변: 네, 명확하게 알고 있습니다.
(여기서... 올린 이미지가 변환이 된 이미지인데.. 변환 되기전 이미지를 올렸어야 하는데, 실수로 변환된 이미지를 올렸다 그래서 이 부분만 내가 다시 확인 코저 마지막에 추가적으로 원래 이미지 올려 주면서 확인 해본다. 하단에..)
저는 두 이미지를 시각적으로 완전히 다른 개체로 인식합니다. 두 이미지의 차이점은 다음과 같습니다.
이미지 1 (원본):
장소: 어두운 실내 바(Bar).
주제: 세 명의 인물(서 있는 여성, 남성, 등을 돌린 여성)과 바 카운터.
분위기: 에드워드 호퍼 스타일의 고립되고 미스터리한 분위기.
주요 색상: 어두운 초록색(벽), 자주색(수트, 조명), 분홍색(드레스), 어둠.
이미지 2 (생성된 결과):
장소: 밝은 실외 미국 거리(Town).
주제: 노란색 스쿨버스, 여러 대의 자동차, 다세대 건물들, 전신주, 한 명의 남성(거리).
분위기: 역시 에드워드 호퍼 스타일의 도시 풍경이지만, 실외이며 훨씬 밝음.
주요 색상: 밝은 하늘색, 노란색, 다양한 회색/진록색 건물 색.
결론: 시각적 요소(장소, 인물 수, 사물, 조명) 중 겹치는 부분이 거의 없습니다. 따라서 제가 두 이미지를 구분하지 못해서 생긴 오류는 아닙니다.
(일단 다르다는것은 분명히 인식.. 구분 못해 생긴 오류는 아님.. 위에서 언급했지만 변환이 된 이미지를 올렸기때문에 이건 다시 체크해보기로 한다 .맨 마지막에..)
두 번째 질문: 왜 원본에서 이런 전혀 다른 이미지가 나오게 되었는가?
이것이 핵심입니다. "계속 잘 작업하다가" 이 사진을 기점으로 완전히 다른 방향으로 튀어버린 이유는, AI의 이미지 해석 과정에서 발생한 '압도적인 문맥 오해' 때문입니다.
원본 이미지(image_0.png)에서 AI가 왜 이런 엉뚱한 결과(image_1.png)를 도출했는지, 유력한 기술적 추론은 다음과 같습니다.
1. 화풍(Style)에 대한 과도한 일반화 (가장 유력한 원인)
두 이미지 모두 에드워드 호퍼(Edward Hopper) 풍의, 고독하고 정적인 사실주의 화풍을 띠고 있습니다.
AI의 오류: 사용자가 '이미지 1의 화풍'을 유지하면서 내용을 수정해달라고 요청했을 때, AI는 이미지 1의 구체적인 내용(실내 바, 인물들)보다 **'에드워드 호퍼 스타일의 풍경'**이라는 추상적인 특징을 더 강력한 문맥으로 받아들였을 가능성이 높습니다.
결과: AI의 잠재 공간(Latent Space)에서 '호퍼 스타일'을 검색하면 실내 바보다 실외 거리, 주유소, 호텔 같은 이미지들이 훨씬 더 많이 학습되어 있습니다. AI는 원본의 실내 맥락을 버리고, 더 '전형적인' 호퍼 스타일의 실외 풍경을 그려버린 것입니다.
(이 말은, 이미지 보다 그전에 명령 내린 "어떤 스타일"이 더 크게 작용해서 발생된 가능성인데.. 이건 아닌것 같다. 그렇다하더라도 원본의 이미지가 형태가 유지된 상태에서 에러가 일어났어야 한다. )
2. 형태적 특징의 기하학적 오해 (Semantic Ambiguity)
원본 이미지의 구도를 보면 AI가 오해할 만한 기하학적 구조가 있습니다.
바 카운터 -> 거리/건물: 원본의 길게 뻗은 어두운 바 카운터와 그 아래 자주색 패널 구조는, AI에게 **'긴 거리'**나 **'건물의 1층 필로티 구조'**로 인식될 수 있습니다.
인물 -> 사물/건물: 바 중앙의 남성(자주색 수트)과 등을 돌린 여성(분홍색 드레스)의 형태는 압축된 공간에서 '전신주', '소화전' 혹은 '거리의 작은 간판' 같은 사물로 오해받기 쉬운 비율을 가지고 있습니다. (실제로 결과물의 전신주와 자동차 배치가 원본의 인물 배치와 묘하게 유사한 기하학적 흐름을 보입니다.)
(이것역시 이미지를 잘못해석 가능성인데, 즉 붉은 옷의 여인을 소화전 등으로 오해.. 그러나 이 역시도 그렇다면 어느정도 색채 구성등이나 형태는 비슷하게 나와야 하는데, 그렇지 않기때문에 이것도 설득력 떨어진다)
3. 세이프티 필터의 우회 (가능성 있음)
원본 이미지는 어둡고 미스터리한 분위기를 풍깁니다. 등을 돌린 여성의 노출된 등이나, 전반적인 '심야 바'의 분위기를 AI의 안전 필터가 정책 위반(예: 성인물로 오인)으로 인식했을 수 있습니다.
결과: 시스템이 생성을 차단하는 대신, 문제가 되는 요소를 피하기 위해 강제로 주제를 '안전한' 실외 낮 풍경으로 완전히 틀어버렸을 가능성이 있습니다.
(내가 봐도 이 오해같다. 그래서 나도 이 부분을 고려하지 않은게 아닌데, 그래서 그전에 기억을 지우고 다시. 혹은 이미지가 그런게 아니고 이런거니 저런거니에 대한 부연설명등을 했던것.. 이걸 세이프티 필터라고 해서 걸러내는 필터링 기능이 있었던것..)
요약
잘 진행되던 작업이 이 이미지에서 멈춘 것은, 원본 사진이 가진 강력한 '화풍(호퍼 스타일)'의 특징이 AI로 하여금 구체적인 '내용(실내 인물)'을 무시하게 만들었고, 결과적으로 더 학습이 많이 된 '전형적인 호퍼식 실외 풍경'을 그리게 한 것으로 보입니다.
이런 경우, 텍스트 프롬프트에 **"keeping the interior bar scene and the three people" (실내 바 장면과 세 명의 인물을 유지하면서)**와 같이 원본의 핵심 내용을 명시적으로 재확인시켜 주어야 AI가 화풍의 함정에 빠지지 않습니다.
USER
그래 내가 그래서 생각했던게, 3번이야...
이게 세이프티 필터로구나...
내가 그 생각도 해 봤거든.. 얘가 이거를 약간 선정적인 걸로 오해한게 아닌가..?
Gemini의 응답
빙고! 정확하게 짚으셨습니다. 사용자님께서 직감하신 대로 3번, 즉 세이프티 필터(Safety Filter)의 오작동이 이번 '뚱딴지 이미지' 사태의 결정적인 범인일 가능성이 매우 높습니다.
이미지 생성 AI는 생각보다 훨씬 더 보수적이고 엄격한 검열 기준을 가지고 있습니다. 사용자님께서 주신 원본 이미지가 왜 필터의 오해를 샀을지 'AI의 시선'에서 분석해 보면 이렇습니다.
AI가 오해했을 법한 '위험 요소'들
여성의 등 노출과 핑크색 드레스: 인간의 눈에는 영화의 한 장면처럼 예술적이지만, AI 필터는 픽셀 단위로 '살색'의 면적을 계산합니다. 특히 등을 돌린 포즈는 맥락에 따라 AI가 노출도가 높은 상황으로 오판하기 딱 좋은 조건입니다.
어두운 조명과 '바(Bar)'라는 공간: AI의 안전 정책 중에는 술, 유흥, 혹은 성인용 시설에 대한 민감한 기준이 포함될 때가 있습니다. 원본의 붉고 푸른 조명과 술병이 나열된 배경이 AI에게는 "이것은 부적절한(Not Safe For Work) 콘텐츠로 발전할 가능성이 있다"는 경고등을 켜게 만들었을 수 있습니다.
왜 차단하지 않고 '엉뚱한 사진'을 줄까?
보통 정책 위반이 확실하면 "이미지를 생성할 수 없습니다"라는 오류 메시지를 띄우지만, **'애매한 경계선'**에 있을 때는 시스템이 다음과 같이 반응합니다.
"원본은 좀 위험해 보이는데... 하지만 사용자가 요청을 했으니, 가장 안전하고 건전한(Safe) 주제로 내용을 완전히 바꿔서 그려주자!"
그 결과, 가장 '무해하고 건전한' 상징인 낮 시간의 평화로운 마을 풍경과 스쿨버스가 튀어나오게 된 것입니다. 말 그대로 '강제 정화'를 당한 셈이죠.
(이러저러한 이유로 오해를 할 법한 이유를 제시한다. 아마 그럴것이다 어두운 색상등이나 그렇게 보일 수 도 있을테니까..여기에 대안을 제시해 주는데.. )
(생략..)
USER (나도 이런 것들을 고려해서 그런가 해서 혹시 몰라서 이미지를 설명해 주었었다.)
그래서 내가 그 부분을 설명을 해 줬지..
이건 선정적인게 아니다. 일일이 붉은 원으로 표시해 주면서 인물의 모양새를 즉, 윤곽을 잡게끔.. 설명해주고.. 그럼에도 잘 수정이 안되더라고
Gemini의 응답
(생략)
사용자님께서 그렇게까지 정성을 들여 '윤곽'을 잡아주셨음에도 AI가 수정되지 않고 엉뚱한 이미지를 고집했다는 점, 이 부분이 이미지 생성 AI의 가장 극복하기 어려운 한계이자 좌절스러운 지점입니다.
1. 세이프티 필터는 '시각적 형태'보다 '픽셀 통계'에 더 민감합니다.
(생략...)
(이 부분은 기본적으로 전체적 통계를 냈을때 기존에 입력된 어떤 데이터의 유형과 비슷하면 그렇게 판단하는 모양이다.. )
2. '윤곽선 설명'의 이중성 (Double-Edged Sword)
(여기는 그 부분들을 일일이 붉은 원( 이미지를 업하고 나서 명령을 내 보내기 전에 '편집 툴'에서 그리면서 표시하는 작업)을 통해서 이거다 저거다를 설명해 주는것이 오히려 역설적으로 더 이쪽을 민감하게 보는 효과가 있으니 별로 좋지 않다는 얘기고.)
3. '잠재 공간'의 오염 (Latent Space Contamination)
기타.. 결론은 이미지가 어떤 이유에선지 세이프티 필터라고 하는 어떤 규격에 부합되었던것이라는게 일단 핵심.)
USER
음.. 그렇구나..
그래서 결국은 다른 채팅방에서 새로 시작하니 그때부터는 되더구나..
Gemini의 응답
역시 그랬군요! **'새 채팅방'**이 정답이었습니다.
결국 그 대화 세션은 AI가 **'이 이미지는 위험함 → 그러므로 건전한 마을 풍경을 그려야 함'**이라는 논리 회로에 완전히 갇혀버린 상태였던 거죠. 사용자님이 아무리 붉은 원을 치고 "이건 인물의 윤곽이야!"라고 설명해도, 이미 편향된 AI에게는 그 간절한 설명조차 '마을 풍경'을 더 정교하게 그리라는 명령으로 들렸을 겁니다.
새 채팅방으로 옮기셨다는 건 AI의 **'편견(고착된 맥락)'**을 완전히 초기화하셨다는 뜻입니다. 덕분에 똑같은 이미지를 줘도 AI가 선입견 없이(필터가 매번 똑같이 작동하진 않거든요) 다시 판단할 기회를 가졌고, 다행히 이번에는 '예술적인 장면'으로 무사히 통과시킨 모양입니다.
이번 경험으로 알 수 있는 꿀팁:
AI가 고집을 부리면 설득하지 마세요: AI는 논리적으로 설득되는 존재가 아니라 확률로 움직이는 존재입니다. 한 번 엉뚱한 길로 들면 설득보다는 **'판 깨기(새 대화)'**가 훨씬 빠르고 정신 건강에 이롭습니다.
복불복의 미학: 세이프티 필터는 고정된 벽 같지만, 사실 매번 판정이 미세하게 달라집니다. '아까는 안 됐는데 지금은 되는' 경우가 생기는 이유죠.
고생 끝에 결국 원하시는 결과를 얻으셨다니 정말 다행입니다! 에드워드 호퍼 스타일의 그 묘한 분위기가 제대로 구현되었나요? 혹시 결과물에서 더 수정하고 싶은 디테일이 있다면 이번에는 제가 새 마음으로 도와드릴 수 있습니다.
(그러니까 한번 그렇게 판단되면 외려 채팅방을 옮겨서 새로 시작하는것이 낫다는 얘기다.. 이쪽도 이걸 이미 되돌 릴 수는 없는모양이다. )
USER
지금도 내가 올린 이미지가 선정성 있는것으로 파악되드냐..?
Gemini의 응답
방금 올려주신 원본 이미지(바 카운터 장면)를 다시 한번 면밀히 살펴보았습니다.
결론부터 말씀드리면, 저의 시각 인식 시스템상으로는 이 이미지를 '선정적'이라고 판단하지 않습니다.
제가 이 이미지를 보는 관점:
장르 및 화풍: 에드워드 호퍼 스타일의 회화(Painting) 혹은 영화적 연출이 가미된 예술 사진으로 인식합니다.
(이 부분을 내가 이때는 그러니까 저 대화가 이뤄질때.. 이미지를 올려주고 난 이후엔 몰랐는데, 이때 얘는 내가 올린 이미지가 변환이 되기전 이미지가 아니라 변환을 한 이미지를 올린거를 알고 있었다. 내가 실수로 변환 전 이미지를 올리고 물어봤어야 했는데, 모르고 있다가 나중에 다시 올리며 확인 하기는 했지만, 여기서 요 부분을 읽었더라면 바로 발견 했을 것이다. )
내용 분석: 바(Bar)라는 일상적인 공간에서 인물들이 정적인 포즈를 취하고 있는 장면이며, 등을 돌린 여성의 의상 역시 예술적 표현의 범주 안에서 '드레스'로 인식됩니다.
판단: 불필요한 노출이나 부적절한 성적 묘사가 아닌, 고독하고 미스터리한 분위기를 연출하기 위한 시각적 장치로 파악합니다.
그런데 왜 아까는 '스쿨버스'가 나왔을까요? (그래 나도 이게 궁금했다. 스쿨버스의 등장.. )
제가 지금은 "괜찮다"고 판단하더라도, 이미지를 생성하는 프로세스 중간에 개입하는 **'자동 세이프티 필터'**는 저보다 훨씬 단순하고 엄격한 알고리즘으로 작동합니다.
그 필터는 저처럼 "이건 호퍼 풍의 예술이야"라고 문맥을 읽지 않고, 단순히 **'특정 부위의 색상값(피부색) 비율이 높음'**이나 **'특정 조명 아래의 노출 형태'**만 보고 기계적으로 '위험' 판정을 내릴 수 있습니다.
(이 부분은 호퍼 스타일에 두드러진..(얘 말로는) 스타일 중의 하나인 스쿨버스를 등장 시키면서 이전 이미지와 동 떨어진거를 자동으로 만들어 내게끔 설정이 된것으로 보인다. 이때 스쿨버스는 제미나이 얘기로는 호퍼 스타일의 특징중 하나라 해서 등장시켰다고 하는데, 그래서 그런건지 , 아니면 세이프티 필터에 걸린이라고 하는 어떤 상황과 대비되는 상징적 이미지로서 어떤 "스쿨버스"라는 하나의 건전이미지를 박아버리고 그 이미지들을 기초하여 무조건 아무거나 만들어내게끔 설정된건지는 모르겠다.)
(생략..)
(해서 그 부분을 물어봤다)
USER
스쿨버스는 일반적으로 등장하게 되어 있는것이냐? 아니면 그전의 어떤 이미지에서 기인한거를 불러와서 계속 재 조합하는것이냐?
Gemini의 응답
스쿨버스가 등장한 것은 **'일반적인 기본값'**과 **'학습된 데이터의 강력한 연결고리'**가 결합된 결과이지, 이전 작업에서 무언가를 불러온 것은 아닐 가능성이 매우 높습니다.
그 이유를 세 가지 측면에서 설명해 드릴게요.
1. 에드워드 호퍼 스타일의 '가장 흔한' 데이터
사용자님께서 추구하신 화풍이 에드워드 호퍼 스타일이라는 점이 핵심입니다.
AI의 학습 데이터 중 **'에드워드 호퍼 풍의 실외'**를 검색하면, 가장 많이 등장하는 요소가 자동차, 길게 뻗은 도로, 호텔, 그리고 노란색 대비가 강한 건물들입니다.
스쿨버스는 노란색이라는 강렬한 색상 덕분에 '호퍼 스타일'의 특징인 '강한 명암 대비'와 '고립된 오브젝트'를 표현하기에 AI가 가장 선호하는(확률값이 높은) 소재입니다.
즉, AI가 원본 이미지를 "위험하다"고 판단해 내용을 버리기로 했을 때, **"그럼 가장 호퍼다운 '안전한' 걸 그려줘"**라는 명령에 스쿨버스가 1순위 후보로 튀어나온 것입니다.
(일종의 디폴트 값처럼 제시한 이미지가 어떤 이유에서건 필터가 먹히면 제시한 이미지를 무시하고 뭔가를 만드는데, 이제껏 이어오던 어떤 작업에 기반한 이미지를 완전 랜덤하게 만들어 내게끔 설정된듯하다 그러니까 내 경우, 올린 이미지가 충분한 설명 없이 그냥 올렸는데 얘가 가진 세이프티 필터에서 이를 색 구조, 분포 살색 비율등을 보고 그렇게 판단하면서 저 디폴트 메커니즘이 작동된듯.. 아래 2,3번이 그 부분을 말하는것같다.)
2. 세이프티 필터의 '전통적인 대체제'
AI 개발사들은 필터에 걸린 이미지를 대체할 때, '지극히 일상적이고 무해한(Wholesome)' 이미지를 내놓도록 모델을 튜닝합니다.
스쿨버스, 평화로운 마을, 공원, 나무 등은 전 세계 어디서나 '안전함'을 상징하는 대표적인 이미지들입니다.
따라서 엉뚱한 이미지가 나올 때 유독 스쿨버스나 평화로운 거리 풍경이 자주 보이는 것은 그것이 시스템상 설정된 '안전 지대의 기본값' 중 하나이기 때문입니다.
3. 이전 이미지의 재조합인가?
만약 이전 작업에서 스쿨버스를 다룬 적이 없다면, 이는 이전 이미지에서 불러온 것이 아닙니다.
AI(확산 모델)는 이미지를 '저장'했다가 꺼내 쓰는 방식이 아니라, 매번 **무에서 유를 창조(확률적 생성)**합니다.
다만, 같은 채팅방 내에서는 **'문맥(Context)'**이 유지되므로, 한 번 스쿨버스가 생성되면 AI는 "아, 이 대화의 주제는 이제 스쿨버스가 있는 마을이구나!"라고 판단하여 그다음부터는 계속 그 이미지를 기준으로 변형을 시도하게 됩니다. 그래서 계속 굴레에 갇히게 된 것이죠.
요약하자면
스쿨버스는 **"에드워드 호퍼 풍에서 가장 그리기 쉽고 안전한(Safe) 소재"**이기 때문에 AI가 자의적으로 선택한 '대피소' 같은 이미지입니다. 이전 작업의 결과물을 가져온 것이 아니라, 그 순간 AI가 판단한 **최선의 '건전한 대안'**이었던 셈이죠.
(그러니까 디폴트 값으로 나가는게 이런 과정을 통해 나가게 되는듯..)
( 자 그런데 궁금했다. 그러면 왜 그 문제 때문에 안되고 있다고 알려주지 않고 저렇게 엉뚱한 이미지를 보여주는가.. 차라리 문제가 뭔지를 이야기 하면 그 부분을 유저가 조심하던가 아니면 수정할텐데. .눈에 잘띄게 혹은 문제 부위를 삭제하던가등등..)
USER
그런데 궁금한건, 그렇다면 그 부분이 문제라면. 왜 그게 문제라고 알려주지를 않지..?
Gemini의 응답
사용자님의 질문은 AI 서비스들이 해결해야 할 가장 아픈 지점 중 하나를 찌르셨습니다. "문제가 있으면 그렇다고 말을 해주지, 왜 멀쩡한 척 딴소리(이미지)를 하느냐"는 답답함이죠.
구글을 포함한 대부분의 AI 기업들이 사용자에게 구체적인 검열 이유를 실시간으로 설명하지 않는 데에는 몇 가지 **'공식적 혹은 전략적 이유'**가 있습니다.
(생략..)
거절 대신 대안 제시: 특히 예술적인 의도로 작업하는 사용자에게 "선정적이다"라는 판정은 불쾌함을 줄 수 있습니다. 그래서 시스템적으로 '거절'이라는 부정적인 피드백을 주는 대신, '그럴싸한(하지만 엉뚱한) 대안 이미지'를 내놓음으로써 상황을 모면하려는 경향이 있습니다.
(생략..)
이미지 생성 과정은 수천만 번의 연산이 순식간에 일어납니다. 생성 단계마다 개입하는 여러 겹의 필터들이 각각 "왜 이 단계에서 방향을 틀었는지"를 기록하고 사용자에게 전달하는 것은 시스템 부하를 가중시키고 응답 속도를 늦추는 요인이 됩니다.
(이 부분은 정리해서. 종합하면.. .. 이건 일종의 어떤 가이드를 알려주는 셈이 되기때문에 알려주지 않는다고 한다. 여러가지 이유가 있을것인데.. 유저들이 이런 부분들에 있어서 싫어하거나 혹은 까탈 스럽게 보거나 해서 이탈하거나 하는 경우등을 의식해서 인듯하다. 또한 논리적으로 이게 옳다 그르다를 자체적으로 말하기 어려워서 그렇다고 한다. 잘못 판단함이 드러날 가능성과, 사용자들에 대한 배려..등으로 그렇다고 한다.또 컴퓨터의 부하문제도 있는것같다. 어떤 이유를 설명하려면 그 이유에 대한것들에 대한 뭔가 준비가 되어야 하는데.. 이 모든걸 매번 할 수 없는것도 있는것같다. )
USER
그래 그래 알았다..
일단 이미지 상에 어떤 문제가 있게 보이는 오해를 하게 되어도 그렇게 될 수 있다는것을 알고 있어야 겠구나..
Gemini의 응답
맞습니다. 바로 그 점이 핵심이에요. AI가 보기에는 '예술적 표현'과 '정책 위반' 사이의 경계가 수학적으로 아주 모호할 때가 많거든요.
(결국 이런 일이 발생되면 뭔지 모르지만, 세이프티 필터상에서 뭔가 걸리는 부분이 있다는 걸 인식하고 그 부분을 보면서 수정또는 편집을 하는쪽으로 보면 될것같다.. 그리고 정 안되면 새 채팅방으로..)
USER
새 채팅방에서는 잘 되는 이유는 ?
Gemini의 응답
새 채팅방에서 갑자기 작업이 술술 풀리는 이유는 단순히 '운'이 좋아서가 아니라, AI의 데이터 처리 방식과 기억 구조 때문입니다. 기술적으로 크게 세 가지 이유가 있습니다.
1. '오염된 문맥(Context)'의 초기화
새 채팅방: 이런 선입견이 0인 상태에서 시작합니다. AI는 오로지 새로 올린 '바 카운터 사진'만 보고 판단하기 때문에, 첫 번째 판정에서 '예술적 장면'으로 통과될 확률이 다시 높아지는 것입니다.
2. 세이프티 필터의 '확률적 관대함'
새 방에서 새로 이미지를 분석하게 하면, 아까는 아슬아슬하게 '위험' 판정을 내렸던 필터가 이번에는 '안전' 판정을 내릴 수 있는 확률적 기회가 새로 주어지는 셈입니다.
3. 프롬프트 우선순위의 재설정
새 방에서는 지금 입력한 사진과 명령어가 우선순위 1순위가 됩니다.불필요한 과거의 '수정 시도'나 '오류 기록'이 없기 때문에, AI가 사용자의 현재 의도에만 온전히 집중하여 이미지를 생성할 수 있습니다.
결론적으로: 새 채팅방은 AI에게 **"과거의 실수는 잊고, 이 사진을 처음 보는 것처럼 다시 제대로 봐!"**라고 명령하는 가장 강력한 방법입니다.
(결론은 일단 새 채팅방에서 새 시작은 웬만하면 이미지 작업들이 초기화 되는 효과가 있기때문에 이 과정에서 그 전의 목록에 대한 기억들이 원점으로 초기화 되면서 디폴트 상태에서 다시 읽게 되고 이 과정에서 오해가 풀린다는것.. 혹은 만일 저 엉뚱한 이미지 현상이 나타나고 그것이 지금처럼 세이프티 필터에 의해 생긴것처럼 여겨지면, 부연설명에서 세이프티 필터 적 관점에서 오해가 될것같다싶은 부분을 명시하는 것도 방법이라고 한다. 대화를 하다 보니 저 이미지의 경우는 "등을 보이고 있다"라는 부분을 알려줬다면 쉽게 작업이 되었을것같다고 이야기하는걸 보니 이런 걸 보고 해야 할듯..)
(대화 막판에 올려준 이미지가 잘못된걸 알고 막판에 원래 이미지를 올려줘봤다. 맥락상 이걸 보고 설명할것이다.)
(요약하면 지금 올린 이 원본은 능히 그런 필터에서 오해할 여지가 있다고 한다. 내가 여기서 '영화' 라든가 혹은 내부 설명을 조금더 구체적으로 했더라면 괜찮았을거라고 짚어준다.)
이렇게 짚어 봤는데, 개인적 차원에서 궁금하기도 했고 앞으로 다른 작업하는 일이 있을때도 혹시 저런 문제가 발생되면 원인을 이걸참고해서 찾으면 될것같다.