1) 문제점
- 화풍의 비일관성 및 품질 저하: 하나의 웹툰 작품에 여러 명의 어시스턴트 작가가 참여하는 협업 구조로 인해, 캐릭터의 얼굴, 선의 굵기, 채색 스타일 등에서 미묘한 그림체 차이가 발생했습니다. 이는 독자의 몰입을 방해하고 작품의 전체적인 완성도를 떨어뜨리는 직접적인 원인이 되었습니다.
- 제작 병목 현상 발생: 메인 작가가 작품의 통일성을 유지하기 위해 대부분의 결과물을 직접 수정하고 퀄리티 컨트롤(QC)을 진행해야 했습니다. 이로 인해 정작 중요한 스토리 연출이나 핵심 작화에 집중할 시간을 빼앗겨, 전체 제작 일정이 지연되는 병목 현상이 심화되었습니다.
- 높은 신규 인력 교육 비용: 새로운 어시스턴트 작가가 스튜디오의 고유한 화풍을 익히는 데까지 오랜 시간이 소요되었고, 교육 과정이 대부분 주관적인 감각에 의존하여 비효율적이었습니다. 이는 신규 인력 채용 및 교육에 대한 부담을 가중시켰습니다.

2) 프로젝트 목표
- 고유 화풍의 디지털 자산화: 스튜디오의 핵심 경쟁력인 고유 화풍을 AI 모델이라는 영구적인 디지털 자산으로 전환하는 것을 목표로 했습니다. 이를 통해 누가 작업하더라도 일관된 스타일의 결과물을 얻을 수 있는 'AI 스타일 가이드'를 구축하고자 했습니다.
- 어시스턴트 작가의 제작 생산성 극대화: AI가 학습한 화풍을 기반으로 밑그림, 채색, 배경 생성 등을 보조하게 함으로써, 어시스턴트 작가들이 단순 반복 작업에서 벗어나 더 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 지원하고 전체 제작 속도를 높이는 것을 목표로 했습니다.
- 창작 프로세스 혁신 및 효율화: 메인 작가를 과도한 QC 업무에서 해방시키고, 신규 인력의 교육 기간을 획기적으로 단축하여 스튜디오 전체의 창작 프로세스를 혁신하고 운영 효율을 극대화하고자 했습니다.

3) 주안점
- 최소 데이터, 최대 효율의 학습 전략: 일반적인 AI 학습에 필요한 수만 장의 데이터가 아닌, 단 수십 장의 핵심 아트워크만으로 화풍의 본질을 학습시키기 위해 LoRA(Low-Rank Adaptation) 파인튜닝 기법을 적용하는 데 집중했습니다. 여기에 AI 기반 자동 캡셔닝을 결합하여 데이터의 질을 극대화했습니다.
- 고객사 인프라 환경 최적화: 고가의 클라우드 GPU 서버가 아닌, 고객사가 보유한 단일 데스크톱 GPU(NVIDIA RTX 4090) 환경에서도 안정적으로 모델을 학습하고 운영할 수 있도록, 메모리 사용량을 최적화하고 효율적인 학습 파이프라인을 구축하는 데 주력했습니다.
- 아티스트 중심의 실용성 및 사용성 확보: 최종 결과물이 개발자만을 위한 기술 시연에 그치지 않도록, 실제 아티스트들이 코딩 지식 없이도 간단한 키워드 입력만으로 원하는 결과물을 생성하고 창작 과정에 활용할 수 있는 직관적인 UI/UX 프로토타입(Streamlit/Gradio 기반)을 함께 제안하는 데 주안점을 두었습니다.

[프로젝트 배경 및 문제 정의]
국내의 한 웹툰 스튜디오는 여러 어시스턴트 작가와의 협업 과정에서 발생하는 '화풍의 비일관성' 문제를 겪고 있었습니다. 이는 메인 작가의 수정 작업 부담을 가중시켜 제작 기간을 지연시키는 병목 현상으로 이어졌습니다. 또한, 신규 인력에게 스튜디오의 고유 화풍을 교육하는 데 많은 시간과 비용이 소요되었습니다. 고객사는 이 문제를 해결하고 스튜디오의 핵심 자산인 '화풍'을 시스템화하고자 했으나, AI 개발 인력과 고성능 인프라가 전무한 상황이었습니다.

[솔루션 설계 및 구현 과정]
저희는 고객사의 제한된 리소스와 데이터 문제를 해결하기 위해, '최소 자원으로 최대 효율'을 내는 것을 목표로 솔루션을 설계했습니다. 먼저, 단 10~20장 내외의 핵심 아트워크만으로도 화풍의 특징을 학습할 수 있도록, AI를 활용해 각 이미지의 구도, 질감, 색감 등을 설명하는 상세한 캡션을 자동으로 생성하는 데이터셋 구축 파이프라인을 개발했습니다.

이후 Stable Diffusion 모델에 LoRA 파인튜닝 기술을 적용하여, 고객사가 보유한 단일 GPU(RTX 4090) 환경에서도 효율적으로 학습을 진행했습니다. 최종적으로는 학습된 모델을 실제 아티스트가 쉽게 사용할 수 있는 웹 기반 프로토타입 UI까지 제안하여 기술의 실용성을 높였습니다.

[핵심 기술 이슈 및 해결 방안]
이 프로젝트의 가장 큰 기술적 과제는 수만 장이 아닌, 단 수십 장의 이미지로 특정 화풍의 복잡하고 미묘한 특징을 AI에 학습시키는 것이었습니다.

- 문제점: 데이터가 절대적으로 부족하여, 일반적인 파인튜닝 방식으로는 모델이 화풍의 본질을 학습하기보다 단순히 이미지를 암기해버리는 과적합(Overfitting) 문제가 발생할 가능성이 매우 높았습니다.
- 해결 방안: 저희는 이 문제를 해결하기 위해 'LoRA(Low-Rank Adaptation)' 기술을 채택했습니다. 이 방식은 거대한 원본 모델의 가중치를 전부 미세조정하는 대신, 소수의 추가 레이어만 학습시켜 스타일을 효율적으로 주입합니다. 여기에 AI 기반의 고품질 자동 캡셔닝을 결합하여, 각 데이터가 가진 정보의 밀도를 극대화함으로써 적은 데이터로도 과적합을 피하고 화풍의 일반화 성능을 확보하는 데 성공했습니다.