이전글 참조: AI로 유튜브 썸네일 만들기 도전 이제 애지간한 퀄리티의 이미지를 만들어내는 것은 크게 어렵지 않아졌습니다. 그럼에도 조금 어려운 지점들이 있는데요, 그 중에 하나가 여전히 메디컬 일러스트레이션 파트입니다. 이게 기술적으로 왜 어렵냐 하면, 정확성 요구예술적 표현보다 해부학적·생리학적 사실성이 우선입니다.예: 혈관의 위치, 신경의 주행, 장기의 비율 등은 0.1mm 차이도 오해를 불러올 수 있음.계층적 구조단순히 “그려줘”가 아니라 뼈대 → 장기 → 신경/혈관 → 병변 → 주석의 단계적 구축이 필요.정보 전달성그림이 단순히 “예쁘다”가 아니라, 교육·진단·수술 가이드라는 목적을 가져야 합니다.따라서 라벨링, ROI(관심 영역), 인셋 확대, 스케일 바 등 정보 시각화 장치가 필수.오류 허용 불가일반 일러스트의 오류는 미학적 차이지만, 메디컬 일러스트의 오류는 의학적 오진이나 학습 오류로 이어질 수 있음.그래서 검증 루프 + KPI 기반 품질 관리가 필요.윤리적 제약환자 사진을 쓸 경우 개인정보 보호·동의 여부, 병리 표현의 민감성 등을 반드시 고려해야 함. 비슷한 작업들로는지도 제작(Cartography)지형, 강, 도시를 단순히 ‘그림’으로 그리는 게 아니라 정확한 좌표·비율·범례가 필요한 점에서 매우 유사.지도도 색채/심볼을 통한 정보 전달이 본질.건축 설계도(Architectural Drawing)아름답게 그린透視도와 달리, 정확한 비율·위계·구조를 가진 설계도가 필요.의료 일러스트 가이드라인에서도 “화가가 아니라 건축가처럼 설계해야 한다”는 비유가 등장.회로도/공학 다이어그램전자회로도, 기계 구조도처럼 정보 전달 + 오류 최소화를 목적으로 하는 그림 같은 것들이 있습니다. 관련해서 제주도 지도 같은 것들을 테스트 해보기도 했는데요. 지도의 윤곽은 이제 어느 정도 잡아주지만, 각 좌표를 잡고 라벨링을 정확하게 하는 수준에는 아직 이르지 못한 것을 확인했습니다. 그럼에도 불과 1,2년 전에 비하면 수준이 많이 올라왔다고 판단하고 있고요. 아마 조만간 충분히 해결이 가능하게 될 것으로 기대해보고 있습니다. 아래는 최근에 진행한 메디컬 일러스트 레이션 생성 테스트 들입니다. 어디까지는 되고 어디부터는 어려운지에 대해 보여드리기 위해 다양한 유형으로 소개해봅니다. 이런 간단한 그림들, 그러니까 Netter's 류의 그림들에서는 큰 어려움 없이 구현이 가능하고특히 영어로 라벨링을 하면 꽤 괜찮은 퀄리티로 그려냅니다. 블로그에서 글과 함께 사용할 목적이라면 이 정도로도 나름 괜찮기 때문에아주 정밀한 해부학적 사진이 아니라면 충분히 활용 가능한 상황입니다. 이제 조금 더 어려운 류의 그림들을 살펴보면요. 생병리 상태의 비교 일러스트까지도 어느 정도 괜찮게 구현이 되는 것을 확인했고요. 이 정도의 복잡성에서는 역시 오류가 발생하고 있습니다. 그림은 나름 이쁜데, 역시 지도처럼 정확한 좌표에 라벨링을 해야 하는 부분은 구현이 쉽지 않은 상황입니다. 이걸 해결하기 위해 몇가지 제약조건을 걸어가면서 테스트 했는데 아직은 정확한 방법을 찾지 못했습니다. 이런 이미지들도 나쁘지는 않지만 정확도에서 아쉬운 부분이 많이 보이고요. 이것도 역시나 아쉽습니다. 정확한 좌표와 라벨링이라는 부분이 거의 마지막 남은 문제가 아닐까 생각이 다시 한번 듭니다. 이런 단순 증상에 대한 일러스트 같은건 이제 텍스트를 포함해서 생각보다 잘 출력이 됩니다. 한글은 좀 깨짐 현상이 있긴 하지만, 그 또한 이전보다 많이 좋아진 상태라서 조만간 해결될 것으로 보고 있습니다. 혈자리 테스트 입니다. 아쉽긴 하지만 이전에 비한다면 확실히 이제는 조금 더 자리를 잡아 가는 모습입니다. 경락 유주는 역시 잘 구현이 안됩니다. 아직은. 한의학과 관련된 이미지 몇 컷을 더 만들어보면... 마지막 사진은 처방의벡터에 대해 이미지화해보라고 했더니 저런 그림들을 그려주더라고요. 여러가지 상상을 보태면 재밌는 것들도 해볼 수 있지 않을까 하는 생각을 해봤습니다. 참고로 위 이미지들은 Sora를 통해 테스트했습니다. https://sora.chatgpt.com/ 최근 구글의 나노바나나가 캐릭터 일관성을 탁월하게 유지시켜 주는 측면에서 많은 관심을 받고 있지만텍스트 오버레이와 레이아웃에 대한 이해 측면에서는 여전히 Sora가 가장 뛰어나다고 판단하고 있습니다. 제가 만드는 방식의 이미지 프롬프트를 가장 잘 구현해내는 것은 여전히 sora고요ChatGPT에서 생성하는 것과 비교해도 sora에서 만드는 게 더 나은 부분이 있습니다. 동일 프롬프트로 제미나이, fx, 미드저니, sora 등에서 생성보시면 차이를 느끼실 수있을 거에요. 제가 사용한 프롬프트는 모두 아래 프롬프트를 활용해서 만든 것이니 관심있는 분들께서는 활용해보셔도 좋겠습니다.메디컬 일러스트 생성을 위한 프롬프트 엔지니어링 가이드라인 1.md49.90KB 기타 최근에 원내 포스터 등 디자인 관련해서도 테스트 한 것들이 있는데 이것도 추후에 더 소개를 드리도록 할게요. 디자인 작업은 또 메디컬 일러스트와는 또 다른 측면에서도전적 지점들이 있지만 그렇기 때문에 상당히 재밌는 작업이기도 합니다. 내부 디자이너를 고용하기 어려운 우리 업장들에게 일종의 비쥬얼 디렉팅을 도와주는 방식으로 설계중인데생각보다 이것도 아웃풋이 괜찮더라고요. 아래는 그 예시고요. 후보정 없이 Sora가 생성한 원본 입니다. 이제는 아웃풋이 괜찮은 수준까지 올라왔다는 느끼게 되었습니다. 애지간한 원내 디자인 작업들은 AI를 통해 충분히 가능하지 않을까 하는 상상을 해보게 됩니다. 그럼