창작자의 눈으로 본 생성 AI: 디지털 창작 과정에서 의도를 반영한 이미지 생성 방식 연구

김도아; 강수진

doi:10.15187/adr.2024.07.37.3.151

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김도아 (이화여자대학교) 강수진 (이화여자대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.37 No.3 (Wn.151)

발행연도: 2024.7

수록면: 151 - 164 (14page)

DOI: 10.15187/adr.2024.07.37.3.151

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연구배경 : 생성 AI의 발전으로 디지털 창작자들은 이미지 생성 AI를 창작의 전 과정에서 활용하고 있으나, 이미지 생성 과정의 불투명성과 창작의 다양성으로 인해 결과 예측이나 수정과 같은 유연한 활용에 어려움이 있다. 본 연구는 디지털 창작 경험에 대한 심층 이해를 바탕으로 창작 과정별로 유효한 이미지 생성 방식을 탐색하고 세분화하는 것을 목적으로 한다.
연구방법 : 이미지 생성 AI의 한계를 이론적으로 탐구한 후, 7명의 창작자를 대상으로 사전 인터뷰를 진행하여 창작의 단계를 세분화하였으며, 더블 다이아몬드 프로세스를 기반으로 생성 AI를 활용하는 창작의 과정을 모방한 실험과 심층 인터뷰를 통해 이미지 생성 AI가 디지털 창작의 각 단계에서 효과적으로 활용하는 방법을 모색했다.
연구결과 : 창작자들은 주로 자신의 의도에 가까운 이미지를 원하며, 특히 창작의 초반과 중반에서 이러한 요구가 뚜렷하게 드러난다. 중반에는 이미 의도가 일정 수준으로 구체화하였기 때문에 생성 AI의 도움을 더욱 유익하게 느꼈으며, 초반과 후반은 중반과 다른 특성이 있어 더욱 세분화된 이미지 생성 방식이 필요하였다. 또한, 발산의 과정에서는 구체화가, 수렴의 과정에서는 다양화와 구체화 모두 만족도가 높았으며, 특히 "구체화" 생성 방식은 의도에 가까운 이미지를 생성하고자 하는 사용자의 요구를 충족하는 경향이 있었다. 창작자는 다양한 스타일의 이미지에서 유희성을 느끼면서도 실제 참고할 레퍼런스로는 구체화된 이미지를 선호했다.
결론 : 이미지 생성 AI는 디지털 창작에서 주로 창작자들의 의사결정에 활용되고 있으므로 각 창작자의 고유한 창작 과정에 맞춰 고도화된 이미지 생성 방식이 필요하다. 본 연구는 생성 AI의 이미지 생성 방식을 창작 과정의 단계별로 구체화할 수 있는 방안을 제시함으로써, 생성 AI의 이미지 생성 방식이 창작 과정의 단계별로 세분화될 필요가 있음을 시사한다. 이를 통해 창작 과정의 특성을 이해하는 방향으로 고도화된 생성 AI가 디지털 창작자의 효과적이고 풍부한 창작 경험으로 이어질 것으로 기대한다.

Background : With the advancement of generative artificial intelligence (AI), digital creators are increasingly utilizing image generation AI throughout the creative process. However, the opacity of the image generation process and the diversity of creative tasks pose challenges for flexible use, such as predicting or modifying outcomes. This study aims to explore and categorize effective image generation methods tailored to each stage of the creative process based on an in-depth understanding of digital creative experiences.
Methods : After theoretically exploring the limitations of image generation AI, we conducted preliminary interviews with seven creators to categorize the stages of creation. Using the Double Diamond process, we mimicked the creative process utilizing AI through experiments and in-depth interviews to identify effective ways to employ image generation AI at each stage of digital creation.
Results : Creators primarily desire images aligned with their intent, particularly in the early and middle stages of creation. The middle stage, where intent becomes clearer, benefited most from AI assistance, while the early and late stages, having different characteristics, required more nuanced image generation methods. During divergence, specificity was preferred, while during convergence, both diversification and specificity were favored. This indicates a general preference for images closely aligned with the creator’s intent, with ‘specificity’ in image generation meeting these needs most effectively. Creators enjoyed the variety of styles but preferred specific images as actual references.
Conclusions : Since image generation AI is primarily used for decision-making in digital creation, advanced image generation methods tailored to each creator’s unique process are essential. This study suggests ways to refine the image generation process of AI to match the specific stages of the creative process, highlighting the necessity of such refinement. Enhanced AI that understands the characteristics of the creative process is expected to lead to more effective and enriched digital creative experiences.

#Generative AI #AI Design #Human-AI Collaboration #Ideation #Digital Creation #생성형 AI #인공지능디자인 #인간-AI협업 #아이데이션 #디지털창작

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