AI 이미지 생성 기술이 대중화되면서, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 미드저니(Midjourney)는 가장 대표적인 두 플랫폼으로 자리 잡았다. 하지만 두 툴은 단순히 ‘이미지를 생성한다’는 공통점 외에도, 기술적 구조, 사용 철학, 그리고 생성 방식에서 확연한 차이를 보인다. 이 글에서는 내가 직접 두 툴을 사용하며 체감한 실질적 차이점을 중심으로, 기술적 기반, 커스터마이징 자유도, 아웃풋 품질과 제어 방식 등 다양한 요소를 비교한다. 단순한 툴 소개가 아니라, 내가 왜 어떤 프로젝트에 어떤 툴을 선택했는지, 그 이유까지도 함께 정리해본다.
기술 기반의 차이 – 오픈 vs 폐쇄, 디퓨전 방식의 진화
Stable Diffusion은 오픈소스 디퓨전 모델로, 라틴스페이스 기반의 Latent Diffusion을 채택한 구조다. 이는 이미지 생성 과정을 저해상도 공간(latent space)에서 처리한 후, 다시 고해상도로 복원하는 방식인데, 이 접근은 GPU 자원을 줄이고 로컬 환경에서도 실행 가능하게 만든다. 내가 Stable Diffusion을 매력적으로 느낀 첫 번째 이유도 바로 이 '개방성'에 있었다. 원하는 만큼 파라미터를 튜닝할 수 있고, 커뮤니티에서 제작한 수많은 모델(예: Dreambooth, LORA)과 함께 자유롭게 실험할 수 있다. 실제로 내가 제작한 이미지의 스타일을 정제하기 위해 커스텀 체크포인트를 적용해봤는데, 같은 프롬프트로도 전혀 다른 결과물이 나오는 걸 보며 이 플랫폼의 유연성을 실감했다. 반면 Midjourney는 디퓨전 모델을 기반으로 하면서도, 그 구조와 학습 방식이 비공개다. 모델 아키텍처나 데이터셋, 세부 파라미터는 모두 플랫폼 내부에 숨겨져 있으며, 사용자는 Discord 인터페이스를 통해 간접적으로 프롬프트를 입력하고 결과물을 받는 방식이다. 내가 Midjourney를 쓸 때마다 느끼는 건, ‘프롬프트로만 제어되는 마법상자’ 같다는 점이다. 세부적인 설정이나 파인튜닝 옵션 없이도 고품질 결과물이 나오지만, 반대로 말하면 ‘통제권’이 적다는 뜻이기도 하다. 특히 프로젝트 작업처럼 세밀한 컨트롤이 필요한 작업에서는 이 비선형적 방식이 답답하게 느껴지기도 했다. 기술적으로 보자면, Stable Diffusion은 Hugging Face, AUTOMATIC1111, InvokeAI 등 다양한 인터페이스와 도구로 확장이 가능한 반면, Midjourney는 단일 플랫폼에서만 동작한다. 내가 Stable Diffusion을 학습용 툴로 자주 추천하는 이유도 여기에 있다. 내부 구조를 이해하고 직접 모델을 구축하거나 학습 데이터를 실험할 수 있는 여지가 있다는 건, 단순히 결과물을 얻는 수준을 넘어서 '생성형 AI를 설계하는 경험'을 가능하게 한다. 결국 기술 구조 자체가 개방된다는 것은, 사용자의 창의력을 기술적으로도 지원한다는 의미다.
사용 방식과 제어력 – 자유와 직관, 그 사이의 선택
내가 Stable Diffusion과 Midjourney를 병행하면서 가장 뚜렷하게 체감한 차이는 ‘얼마나 통제할 수 있느냐’였다. Stable Diffusion은 내가 직접 시드(seed), CFG(scale), sampling method, step 수까지 조절하면서 이미지의 질감과 구도를 점진적으로 다듬을 수 있다. 예를 들어 동일한 프롬프트로도 sampling 방식을 Euler a에서 DPM++로 바꾸면 전체적인 조명과 그림자의 깊이가 달라진다. 이런 식으로 수십 번 반복하며 ‘정확히 내가 원하는 톤’에 가까워질 수 있다는 점은 Stable Diffusion의 가장 큰 장점이다. 특히 포스터나 일러스트처럼 아트디렉션이 중요한 작업에선 이 정도의 제어력이 절대적이다. 반대로 Midjourney는 통제보다는 ‘스타일 표현력’에 집중된 구조다. 프롬프트의 단어 선택과 순서, 강세(—v 5.2 등)로 전체 스타일을 유도하고, 결과는 모델이 ‘알아서 해석’한다. 처음에는 다소 추상적으로 느껴졌지만, 반복적으로 사용하다 보면 Midjourney가 가진 고유의 미적 감각을 이해하게 된다. 예를 들어 ‘dreamy’나 ‘cinematic’ 같은 단어가 들어가면 자동으로 빛 번짐, 깊은 초점 효과 같은 요소들이 반영된다. 실제로 내가 SNS용 콘텐츠 이미지나 감성 일러스트를 제작할 때는 Midjourney가 더 빠르고 예술적으로 만족스러운 결과를 내놓는 경우가 많았다. 어떤 면에서는 ‘AI 디자이너와 협업하는 느낌’이라고도 할 수 있다. 하지만 세부 제어는 어렵다. 같은 프롬프트로도 결과가 랜덤하게 바뀌는 경우가 많고, 그 결과물을 수정하고 싶어도 세밀하게 접근하는 게 불가능하다. 반면 Stable Diffusion은 ControlNet, inpainting, outpainting 기능 등을 활용해 특정 부위만 수정하거나, 이미지의 구조를 유지하면서 색감만 바꾸는 것도 가능하다. 나처럼 브랜드 작업이나 일관된 시리즈 이미지를 만드는 작업을 자주 하는 사람에게는 이 차이가 아주 크게 다가온다. 결국 사용 방식은 작업 목적에 따라 선택해야 하고, 내가 중요시하는 게 ‘세부 제어’라면 Stable Diffusion이, ‘즉흥적 예술감각’이라면 Midjourney가 유리하다고 느꼈다.
결과물 스타일과 용도 – 어떤 작업에 어떤 툴이 맞을까?
결론적으로 두 플랫폼의 가장 큰 차이는 ‘어떤 결과물을 추구하느냐’에 있다. 내가 느낀 Stable Diffusion의 강점은 ‘기술적 자유도’다. 원하는 화풍이나 아티스트 스타일을 직접 로드할 수 있고, 모델을 훈련시켜 특정 얼굴이나 오브젝트를 반복 재현할 수 있다. 실제로 나는 특정 브랜드 캐릭터의 얼굴을 지속적으로 동일하게 그려야 했던 프로젝트에서, Dreambooth 기반으로 SD 모델을 훈련시킨 적이 있다. 그 결과 Midjourney에선 불가능했던 ‘일관된 캐릭터 재현’이 가능했고, 이후 마케팅 포스터, 웹툰 콘티, 굿즈용 시안까지 전 작업을 SD로 통일할 수 있었다. 이건 단지 ‘그림을 잘 그리는 AI’를 넘어서, ‘스타일을 유지할 수 있는 AI’라는 점에서 큰 차이다. 반면 Midjourney는 창의적이고 감성적인 결과물을 만들어내는 데 있어서는 거의 예술가 수준의 퀄리티를 보여준다. 특히 조명 표현, 추상적 색감, 시네마틱 구도 등은 Stable Diffusion보다 더 자연스럽고 세련되게 느껴졌다. 내가 감성 에세이 블로그용 썸네일을 제작하거나, SNS 콘텐츠용 감정 묘사 이미지를 만들 때는 Midjourney를 선호했다. 간단한 프롬프트만으로도 ‘느낌 있는 이미지’를 뽑아낼 수 있다는 점은 콘텐츠 기획자나 디자이너에게 큰 강점이다. 다만 반복성과 재현성은 떨어지고, 일정한 스타일을 유지하기엔 어려움이 있다. 결국 나는 이 둘을 용도에 따라 구분해 쓰는 전략을 쓴다. 브랜드나 시리즈 콘텐츠처럼 통일성과 반복성이 중요한 작업에는 Stable Diffusion. 반면 한 장의 감성적 이미지가 주는 임팩트가 중요한 콘텐츠엔 Midjourney. 이게 내가 프로젝트 진행하면서 경험적으로 체득한 결론이다. 두 플랫폼 모두 훌륭한 이미지 생성 도구이지만, 접근 방식과 결과물의 성격이 다르기 때문에, '무엇을 만들고 싶은가'가 곧 '무엇을 선택할 것인가'의 기준이 된다.
기술의 차이는 곧 사용자의 자유도다
Stable Diffusion과 Midjourney는 이미지 생성 AI의 양대 축이지만, 그 철학과 구조는 완전히 다르다. Stable Diffusion은 개방성과 정밀한 제어를 무기로 한다면, Midjourney는 직관과 스타일의 일관성으로 승부한다. 나는 두 플랫폼이 ‘누가 더 좋다’는 관점보다는, ‘누구에게, 어떤 상황에 더 적합한가’라는 기준으로 접근해야 한다고 본다. 직접 제어하며 스타일을 구축하고 싶은 사람에겐 Stable Diffusion이, 감각적 결과물을 빠르게 얻고 싶은 크리에이터에겐 Midjourney가 더 나은 도구가 될 수 있다. 결국 이 둘의 차이는 기술의 차이라기보다는, 창작자의 의도를 얼마나 자유롭게 실현할 수 있느냐의 차이일지도 모른다.