이미지 프롬프트 생성기
사진을 업로드하면 Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E 3 또는 Flux 중 어떤 필터가 적합한지 안내 메시지가 표시됩니다. 기기의 실제 픽셀 정보(색상, 밝기, 대비, 비율)를 읽어들입니다.
이미지를 온라인 프롬프트로 바꾸는 방법
사진을 넣고, 간단한 주제 힌트를 추가하고, 목표 모델을 선택한 다음, 프롬프트를 복사하거나 텍스트 파일로 다운로드하세요.
1단계
이미지를 업로드하세요
JPG, PNG 또는 WEBP 파일을 드롭하세요. 파일은 브라우저의 캔버스에서 디코딩되며 업로드되지 않습니다.
2단계
주제를 설명하세요
사진에 보이는 내용을 입력하세요. 피사체는 보이지 않으므로, 이 줄에 실제 내용을 입력하시면 됩니다.
3단계
모델을 하나 골라서 따라하세요.
Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E 3, Flux 또는 일반 태그 중에서 선택한 다음 완성된 프롬프트를 복사하거나 다운로드하십시오.
이미지의 실제 크기를 기반으로 생성된 프롬프트 생성기
프롬프트는 텍스트를 이미지로 변환하는 모델을 제어할 수 있는 유일한 수단이지만, 대부분의 사람들은 두 번이나 이 제어력을 잃습니다. 하나는 원하는 것을 제대로 설명할 수 없을 때이고, 다른 하나는 마음에 드는 이미지를 얻었지만 그 이미지를 만든 원래의 텍스트를 찾을 수 없을 때입니다. 역설계는 실용적인 해결책입니다. 이미 만족스러운 참조 이미지, 색감, 조명 설정 또는 구도가 있다면, 그 이미지와 동일한 결과를 만들어내는 프롬프트를 만들어야 합니다. 눈으로만 이 작업을 하는 것은 느리고 신뢰할 수 없습니다. 모델을 실제로 좌우하는 요소들은 색상 팔레트의 채도, 명암 대비, 빛의 색감(따뜻한지 차가운지), 프레임의 폭 등 단순하고 측정 가능한 것들이기 때문입니다.
이 도구는 픽셀에서 직접 이러한 요소들을 측정합니다. 이미지는 캔버스에 디코딩되고, 샘플링 과정을 거쳐 모든 픽셀이 색상 버킷으로 분류되어 주된 색상 팔레트를 찾습니다. 각 색상은 모델이 이해할 수 있는 이름으로 변환되므로, 16진수 코드 대신 '딥 애저'와 같은 이름이 표시됩니다. 평균 밝기와 그 주변의 분포를 통해 밝기와 대비를 계산하고, 빨간색과 파란색의 균형을 통해 색온도를 구하며, 그라디언트 스캔을 통해 에지 밀도를 측정하여 깔끔하고 미니멀한 아트워크와 복잡하고 질감이 풍부한 사진을 구분합니다. 너비와 높이는 실제 비율로 축소되며, 파일에 알파 채널이 있는 경우 피사체가 이미 분리되었다는 메시지가 표시됩니다.
프롬프트의 위치와 내용 모두 중요하므로 출력은 모든 모델에 한 번에 적용되는 것이 아니라 모델별로 작성됩니다. Midjourney는 화면 비율, 버전, 스타일, 스타일화 등의 매개변수가 뒤따르는 설명 문장과 -no 목록을 받습니다. Stable Diffusion은 품질 수정자가 앞에 붙은 쉼표로 구분된 태그와 흐림, 아티팩트, 워터마크를 다루는 별도의 부정 프롬프트를 받습니다. DALL-E 3는 태그 목록을 대부분 무시하기 때문에 자연어로 된 단락을 받습니다. Flux는 매개변수 없이 산문 형식의 텍스트를 받습니다. 이 기능을 사용하여 마음에 드는 디자인을 재현하거나, 캠페인 이미지들을 일관성 있게 유지하거나, 클라이언트가 이미 승인한 목업과 일치하는 프롬프트를 제공할 수 있습니다.
한 가지 분명한 점을 말씀드리겠습니다. 이 도구는 피사체를 인식하지 못합니다. 자전거와 자전거 거치대를 구분할 수 없는데, 이를 위해서는 서버에 있는 비전 모델이 필요하고 사진을 업로드해야 하기 때문입니다. 이 도구는 측정 가능한 사실을 모델이 반응하는 단어로 변환하는데, 이는 사람들이 추측하기 가장 어려운 부분입니다. 피사체를 한 줄로 입력하면 그 이후의 모든 정보는 실제 픽셀에서 읽어옵니다. 디코딩, 측정 및 기록은 모두 브라우저에서 이루어지므로 아무것도 업로드할 필요가 없고, 계정이나 API 키, 일일 사용량 제한도 없습니다.
6색 팔레트
최상위 색상은 픽셀 단위로 계산되어 이름이 지정되므로, 표시되는 색상은 원시 16진수 코드가 아닌 '딥 애저'와 같은 형식입니다.
빛과 대비
평균 밝기, 대비 및 색온도를 측정하여 따뜻한 조명, 차가운 조명, 분위기 있는 조명 또는 고대비 조명과 같은 용어로 조명을 표현합니다.
실제 화면 비율
입력하신 너비와 높이는 실제 비율로 조정되어 중간 여정 값으로 전달되며, 추측값이 아닙니다.
가장자리 부분의 디테일
그라디언트 스캔은 가장자리 밀도를 측정하여 깔끔하고 미니멀한 예술 작품과 복잡하고 질감이 풍부한 사진을 구분합니다.
모델별 구문
Midjourney는 후행 매개변수를 사용하고, Stable Diffusion은 쉼표 태그와 부정 프롬프트를 사용하며, DALL-E 3는 산문 형식을 사용합니다.
기기에서 아무것도 전송되지 않습니다.
디코딩, 측정 및 기록은 모두 업로드, 계정 또는 API 키 없이 브라우저의 캔버스에서 이루어집니다.
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
아니요, 의도적인 것입니다. 피사체를 인식하려면 서버에서 실행되는 비전 모델이 필요하며, 이는 사진을 업로드해야 한다는 의미입니다. 이 도구는 색상, 밝기, 대비, 비율, 디테일과 같은 측정 가능한 정보를 읽고 피사체 선택은 사용자에게 맡깁니다.
Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E 3 및 Flux 외에도 기타 모든 용도에 사용할 수 있는 일반 태그 목록이 있습니다. 각 태그는 고유한 구문을 사용합니다. Midjourney는 후행 매개변수를 허용하고, Stable Diffusion은 부정 프롬프트가 있는 쉼표로 구분된 태그를 선호하며, DALL-E 3는 산문 형식에 응답합니다.
디스크립터는 파일을 비전 모델로 전송하고 콘텐츠에 대한 문장을 출력합니다. 이 과정은 브라우저에서 완전히 실행되며 아무것도 업로드하지 않고 색상, 조명, 구도 및 세부 정보를 출력합니다. 피사체에는 디스크립터를 사용하고 주변의 모든 요소에는 이 모델을 사용하세요.
브라우저에서 디코딩할 수 있는 모든 이미지 형식(JPG, PNG, WEBP, GIF, BMP, AVIF)을 지원합니다. 애니메이션 파일은 첫 번째 프레임을 읽어들이고, 매우 큰 이미지는 샘플링하여 크기를 줄입니다. 이 과정은 색상이나 비율 결과에 영향을 미치지 않습니다.
아니요. 파일은 사용자의 브라우저 캔버스에 디코딩되고, 모든 측정은 해당 로컬 픽셀에서 이루어지며, 최종 메시지는 페이지 자체에 표시됩니다. 서버로 전송되는 것은 없으므로 계정이나 API 키가 필요 없고 파일 용량 제한도 없습니다.
제목 줄 이후의 모든 내용은 이미지에서 측정됩니다. 사진이 어둡고 대비가 높으면 안내 문구에 그렇게 표시되고, 따뜻한 색감이면 따뜻한 황금빛 조명이 나타납니다. 각 문구는 추측이 아닌 픽셀 통계를 기반으로 합니다.
네. 출력 결과는 자유롭게 수정할 수 있는 일반 텍스트 상자이며, 한 번의 클릭으로 클립보드나 텍스트 파일에 복사할 수 있습니다. 많은 사람들이 한 번 생성한 후, 측정된 문구를 저장해 두고 새로운 변형을 만들 때마다 제목만 바꿔가며 사용합니다.
이 기능은 Stable Diffusion에 피해야 할 요소를 알려줍니다. 이 도구는 흐림, 아티팩트, 워터마크 및 잘못된 인체 구조를 포함하는 영역을 추가하고, 이미지가 평면적이거나 노이즈가 많을 경우 이 영역을 확장합니다. Midjourney는 대신 -no 목록을 사용하고, DALL-E 3는 네거티브 이미지를 완전히 무시합니다.
네. 너비와 높이는 실제 비율로 조정되어 -ar이 추가됩니다. 따라서 1920x1080 크기의 파일을 업로드하면 별도의 측정 없이 -ar 16:9이 됩니다. 매개변수 블록에는 버전, 스타일, 스타일 지정 값도 포함되어 있어 나중에 편집할 수 있습니다.
부분적으로는 가능합니다. 색상, 조명, 대비, 비율 및 세부 수준은 복원할 수 있지만, 원본에서 사용된 정확한 주제어는 복원할 수 없습니다. 이러한 측정된 문구를 모델에 입력하고, 여기에 자신만의 주제 설명을 추가하세요.