10월 8일, 미드저니 8.2 추론모드 등장! 이미지 AI가 자기 실수를 스스로 고친다

포스터를 한 장 만든다고 해보자. 이미지 생성 모델에게 제목은 위쪽, 날짜는 왼쪽 아래, 인물은 오른쪽에 놓으라고 했어. 결과물은 얼핏 멋진데 날짜가 인물 위로 겹치고, 포스터 문구는 철자가 틀렸네.

다시 만들자니 이번엔 인물 표정과 조명이 마음에 안 들어. 처음부터 다시 뽑기에는 아깝고, 손으로 고치자니 막막해.

미드저니가 10월 8일 공개한 추론 모드(Thinking Mode)는 이런 순간을 겨냥한 기능이야. 이미 만든 그림을 프롬프트와 다시 대조하고, 놓친 요구를 찾아 한 번 더 생성하는 방식이지.

이미지 AI가 처음부터 완벽한 결과를 내놓는 대신, 스스로 결과물을 점검하는 단계를 붙여본 셈이야. 실제로 얼마나 도움이 되는지 살펴보자.

새 모델이 아니라, 결과물을 다시 점검하는 기능

먼저 날짜를 구분할 필요가 있어. 미드저니 V8.2 모델은 7월 24일 공개됐고, 10월 8일 발표된 건 Thinking Mode 테스트야. V8.2라는 새 모델이 10월에 나온 건 아니지.

✦ Thinking Mode 사용 순서

미드저니 Alpha 사이트에서

순서

V8.2로 만든 작업 열기→이미지 크게 보기 화면 오른쪽 아래 Rerun (Thinking) 클릭→놓친 조건을 찾아 처음부터 다시 생성→결과를 비교해 직접 선택

사용법은 간단해. 미드저니 Alpha 사이트에서 V8.2로 만든 일반 생성 또는 편집 작업을 열고, "이미지 크게 보기" 화면 오른쪽 아래의 Rerun (Thinking)을 누르면 돼.

그러면 모델이 결과물을 살펴보고 프롬프트에서 놓친 부분을 찾아 다시 생성해. 잘못 들어간 물건, 어긋난 레이아웃, 부자연스러운 신체, 이미지 안의 글자가 대표적인 점검 대상이야.

✦ Thinking Mode가 점검하는 대상

문제 유형별로 기대하는 개선과 함께 볼 부분

문제 유형	기대하는 개선	함께 확인할 보존 요소
사물	빠지거나 추가된 물건	개수·종류와 배치
레이아웃	제목·인물·날짜 위치	여백과 핵심 구도
신체 구조	손·팔·관절	인물의 전체 자세
텍스트	포스터 제목·제품 라벨	문구의 정확성과 크기

말하자면 그림을 만든 뒤 이미지 생성모델 스스로가 체크리스트를 한 번 더 살펴보고 오류를 수정하는 거지. 하지만 이미지 전체를 특정 부분만 수정하는 기능은 아니야.

다시 처음부터 결과물을 생성하기 때문에, 고치려던 곳이 아닌 구도나 색감 같은 다른 부분이 달라질 수 있어.

<스스로 점검하고 다시 생성하는 방식, 공식 편집 모델 영상으로 감을 잡아보자>

* 미드저니 공식 채널에 올라온 영상이야.

직접 써본 디자이너가 발견한 장점과 한계

기능 설명만 읽으면 뭐든 더 좋아질 것 같지만, 실제 결과는 작업 종류에 따라 달라질 수 있어. 일본의 디자인 회사 DotProof를 운영하는 '나카노'는 10월 12일 여러 프롬프트로 Thinking Mode를 시험한 결과를 공개했어.

✦ 나카노의 시험 결과

이미지 종류마다 달랐어

엘프 캐릭터 (전신)

갑옷 세부 묘사와 인물 배치 구도가 나아짐

인물 이미지

어색했던 오른손과 활 모양이 나아짐

포스터

글자가 조금 나아졌지만 완벽하게 읽히는 수준은 아님

과일 바구니 (실사)

구도는 더 균형 잡혔지만, 사진 같은 자연스러움은 첫 이미지가 나을 수 있음

엘프 캐릭터를 전신으로 그리는 프롬프트에서는 미드저니가 재생성한 결과가 갑옷의 세부 묘사를 더 잘 살리고, 인물을 화면에 배치하는 구도도 한층 균형 잡힌 모습으로 나왔어.

포스터 이미지에서는 처음 결과의 글자가 너무 작았는데, Thinking으로 다시 만든 그림에선 조금 더 나아졌다고 해. 다만 글자가 완벽하게 읽히는 수준은 아니었어.

한 번 더 생각하고 재생성한다고 해서 이미지 생성모델 자체의 한계를 극복할 수 있는 건 아니지.

사과와 바나나, 귤을 바구니에 담은 실사 이미지에서는 Thinking을 거친 결과가 더 균형 잡힌 구도로 바뀌었어. 그런데 사진처럼 자연스러운 장면을 원한다면 오히려 첫 이미지의 구도가 더 나을 수 있었다고 해.

그림이 더 정돈되는 것과, 내가 원한 사진에 더 가까워지는 건 같은 일이 아니거든. 또 다른 인물 이미지에서는 어색했던 오른손과 활 모양이 재생성 뒤 나아졌다고 기록했어.

이 실험에서 중요한 건 ‘더 균형 잡힌 그림’이 언제나 ‘더 나은 결과’는 아니라는 점이야. Thinking Mode는 프롬프트에서 놓친 조건을 다시 맞춰보는 도구이지, 취향과 목적을 알아서 판단해 주는 만능 버튼은 아니야.

나카노의 테스트에서도 재생성을 거듭한다고 해서 결과가 매번 좋아지지는 않았어.

추론모드를 쓰는 게 나을까 안 쓰는 게 나을까?

미드저니는 자체 테스트에서 프롬프트 반영도, 글자 표현, 장면의 일관성이 나아지는 경향을 확인했다고 밝혔어. 다만 성공률이 몇 퍼센트 높아졌는지 같은 수치는 공개하지 않았어.

지금 나온 독립적인 사용 사례도 특정 프롬프트를 비교한 경험이지, 모든 이미지에서 얼마나 좋아지는지 알려주는 대규모 시험은 아니야.

로컬에서 이미지 생성을 많이 해본 사람이라면, 중간에 LLM을 끼워넣어서 생성된 이미지가 프롬프트를 잘 준수했는지 검토하게 하고, 통과하지 못하면 재생성하게 하는 워크플로를 실행해봤을 거야.

하지만 아마도 그 결과는 그렇게 만족스럽지는 않았을 거라고 생각해. 일단 로컬LLM이 이미지를 인식하고 해석하는 능력이 별로 좋지 않아. 값비싼 고급 API 모델을 연결해서 쓰기엔 그렇게까지 중요한 기능도 아니고 말이지.

그렇다고 GPT Luna, Claude Haiku, Gemini Flash-Lite 같이 저렴한 '띨띨이 친구들'은 로컬LLM과 비교해보면 이미지 리뷰 성능에서 그렇게 큰 차이가 없었어. 내 경험상으로는 그래.

오히려 제대로 된 이미지를 반려해버리는 경우도 있어서, 잘 만들어진 이미지를 괜히 날려버리는 일도 허다했어.

미드저니의 Thinking Mode는 이런 범용 LLM이 아니라 이미지생성 전용 LLM이 자체적인 검증기능을 탑재했다는 데에 의의가 있어.

과연 이런 문제를 추론모드가 얼마나 줄일지는 더 많은 실제 사용 결과가 쌓여야 알 수 있을 거고, 아마 네가 직접 써보면 당장은 생각처럼 만족스럽지 않을 거야.

하지만 이 기능이 점차 발전해서 "사용자가 보기에 좋은 이미지"를 미드저니가 제대로 걸러낼 수 있는 수준이 되면, 이미지 생성 작업이 정말 편해지긴 하겠다.

<결국 좋은 이미지를 고르는 눈이 핵심, 개인화 튜토리얼 영상으로 마무리해보자>

* 미드저니 공식 채널에 올라온 영상이야.

그런데 과연... 그런 날이 올까? 나는 요즘 대단하다는 AI들을 써보면, 이제 LLM의 한계점이 왔구나 라는 생각이 많이 들거든.

뭔가 점점 더 '그럴듯'해지기는 하지만, 인간의 결과물처럼 썩 마음에 들지는 않아서 말이야.(AI의 거짓말과 사기행각도 점점 더 교묘해지고 있음) 너는 어떻게 생각해?

이번 글은 여기서 마칠게. 또 만나자.

🌐 영어 버전: Midjourney Thinking Mode: Image AI That Fixes Its Own Errors

쏟아지는 AI기술 속, 쓸만한 아이를 찾아보자