Midjourney는 최첨단 확산 모델과 사용하기 쉬운 Discord 인터페이스를 결합하여 가장 화제가 되는 AI 이미지 생성기 중 하나로 빠르게 자리 잡았습니다. 이 글에서는 v7 시리즈의 최신 개발 사항을 포함하여 Midjourney의 내부 작동 방식을 살펴봅니다.
미드저니(Midjourney)란 무엇이고 왜 중요한가요?
Midjourney는 텍스트 프롬프트를 고품질 이미지로 변환하는 생성형 인공지능 플랫폼입니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 Midjourney, Inc.에서 12년 2022월 XNUMX일 오픈 베타 버전으로 출시된 Midjourney는 Discord를 통한 사용 편의성과 다양한 고급 기능 덕분에 창작자, 취미 활동가, 그리고 기업 사이에서 빠르게 인기를 얻었습니다. 이전의 AI 아트 도구와 달리 Midjourney는 반복적인 개선을 강조하여 사용자에게 다양한 프롬프트 변형과 스타일, 구성 및 디테일을 맞춤 설정할 수 있는 강력한 매개변수 세트를 제공합니다.
이 플랫폼의 중요성은 뛰어난 기술력과 문화적 영향력 모두에서 비롯됩니다. 베타 출시 후 3년 만에 Midjourney는 수백만 명의 사용자를 확보하며 AI 예술성, 지적 재산권, 그리고 창작 직업의 미래에 대한 논쟁을 촉발했습니다. 2025년 7월 XNUMX일, Midjourney는 역대 가장 발전된 모델인 버전 XNUMX을 출시하여 드래프트 모드(Draft Mode)와 옴니 레퍼런스(Omni Reference)와 같은 획기적인 기능을 선보였습니다.
Midjourney는 사용자 프롬프트를 어떻게 해석하나요?
자연어 구문 분석
사용자가 프롬프트를 입력할 때(예: /imagine a futuristic cityscape at dusk—Midjourney는 먼저 대규모 언어 모델에 기반한 텍스트 인코더를 사용합니다. 이 인코더는 문자열을 의미론적 의미, 문체적 단서, 그리고 색상 및 조명 강도와 같은 정량화 가능한 속성을 포착하는 추상적인 표현(임베딩 시퀀스)으로 변환합니다.
다중 모달 임베딩
버전 7은 통합 워크플로에서 텍스트와 이미지 입력을 모두 지원하므로, Midjourney의 파이프라인은 프롬프트 임베딩을 선택적 이미지 임베딩과 병합합니다. 버전 7에 도입된 Omni Reference 기능을 사용하면 사용자가 여러 이미지를 동시에 참조하고, 사용자 지정 매개변수에 따라 각 이미지에 가중치를 부여하여 고도로 맞춤화된 스타일 블렌딩을 구현할 수 있습니다.
신속한 개선
Midjourney는 또한 프롬프트 구조를 분석하고 "가중치" 구문을 인식합니다(예: --iw 이미지 무게 또는 --ar 종횡비) 및 다음과 같은 특수 매개변수 --stylize 예술적 해석의 정도를 조절합니다. 이러한 전처리 과정을 통해 하위 확산 모델이 사용자가 원하는 의미적 청사진과 정확한 스타일 제약을 모두 수용할 수 있습니다.
기본적인 확산 과정은 무엇인가?
잠재 확산 모델
Midjourney 이미지 생성의 핵심은 잠재 확산 모델(LDM)입니다. 간단히 말해, LDM은 프롬프트 임베딩을 기반으로 고차원 잠재 공간에서 랜덤 노이즈 벡터를 점진적으로 제거합니다. 각 노이즈 제거 단계는 잠재 표현을 일관성 있는 이미지로 미세하게 조정하며, U-Net 스타일의 신경망 아키텍처를 활용하여 노이즈를 예측하고 제거합니다.
교차 주의 안내
각 반복 과정에서 교차 어텐션 계층은 네트워크가 텍스트 임베딩의 특정 부분에 "주의"를 기울일 수 있도록 하여 특정 단어(예: "고딕 성당")가 이미지에 더욱 뚜렷한 영향을 미치도록 합니다. 이 메커니즘은 사용자 의도에 대한 충실도를 높이고 수동 매개변수 조정 없이 복잡한 구성을 지원합니다.
픽셀 공간으로 디코딩
잠재 공간에서 확산 단계가 완료되면, 디코더 네트워크는 최종 잠재 표현을 다시 픽셀 공간으로 변환하여 전체 해상도 이미지를 생성합니다. 이 디코더는 잠재 조작과 시각적 출력 간의 일관성을 보장하기 위해 확산 모델과 공동으로 학습되어, 개념적 정확성과 미적 완성도를 모두 갖춘 이미지를 생성합니다.
Midjourney의 아키텍처는 어떻게 구성되어 있나요?
텍스트 인코더
텍스트 인코더는 일반적으로 방대한 캡션 코퍼스와 텍스트-이미지 쌍으로 구성된 데이터셋을 학습한 변환기입니다. 버전 7에서 Midjourney는 더욱 효율적인 아키텍처로 전환하여 지연 시간을 줄이는 동시에 프롬프트와 이미지 간의 의미적 정렬을 개선했다고 합니다.
U‑Net 확산 백본
U‑Net 확산 백본은 여러 개의 다운샘플링 및 업샘플링 경로로 구성되며, 잔여 블록 및 어텐션 모듈과 인터리빙됩니다. 반복적인 잡음 제거 프로세스를 담당하며, 각 해상도 스케일에서 신속한 안내를 통합하여 전역적 일관성과 세부 묘사를 모두 유지합니다.
이미지 디코더
최종 이미지 디코더는 잠재 벡터를 RGB 픽셀 값에 매핑합니다. 최근 업데이트에서 Midjourney의 디코더는 V2048에 도입된 메모리 효율적인 어텐션 메커니즘 덕분에 GPU 메모리 사용량 증가 없이 더 높은 해상도(최대 2048x7)를 처리할 수 있도록 최적화되었습니다.
이미지 생성 과정은 단계별로 어떻게 진행되나요?
신속한 구문 분석 및 인코딩
수령시 /imagine a serene mountain lake at sunriseMidjourney의 Discord 봇은 텍스트를 백엔드로 전달합니다. 토크나이저는 프롬프트를 토큰으로 분할하고, 토큰 변환기는 이를 임베딩으로 변환합니다. 모든 매개변수 플래그(예: --ar 16:9)은 별도로 구문 분석되어 스타일 입력으로 추가됩니다.
확산 과정
- 초기화: 잠재 공간의 무작위 노이즈 텐서가 생성됩니다.
- 노이즈 제거 루프: 각 타임스텝마다 UNet은 텍스트 임베딩을 조건으로 노이즈 잔여를 예측합니다. 모델은 현재 잠재 이미지에서 이러한 잔여를 빼고, 점차 깨끗한 이미지로 개선합니다.
- 샘플링: 마지막 잡음 제거 단계 후 잠재 이미지는 픽셀 공간으로 다시 디코딩되어 512×512(또는 사용자 지정) 해상도 이미지가 생성됩니다.
업스케일링 및 개선
사용자는 생성된 네 가지 옵션 중 원하는 옵션을 "업스케일"할 수 있습니다. Midjourney는 ESRGAN의 변형인 초고해상도 네트워크를 사용하여 디테일을 향상시키고 아티팩트를 줄입니다. 또한, 이 플랫폼은 리롤링, 특정 영역 리믹스, 그리고 인쇄 품질 출력을 위한 원본 해상도 이상의 업샘플링 기능을 지원합니다.
버전 7의 새로운 기능은 무엇입니까?
옴니 레퍼런스
Omni Reference는 사용자가 여러 이미지와 텍스트 참조를 하나의 프롬프트에 결합할 수 있도록 하는 시스템 전반의 기능 향상 기능입니다. 각 참조에 가중치를 할당함으로써 사용자는 스타일 융합에 대한 전례 없는 제어력을 확보하여 서로 다른 시각적 요소를 완벽하게 혼합하는 결과물을 구현할 수 있습니다.
초안 모드
초안 모드는 생성된 이미지의 빠르고 저해상도 미리보기를 제공합니다. 이를 통해 빠른 반복 작업이 가능해집니다. 사용자는 초안을 검토하고, 프롬프트 또는 매개변수를 조정하고, 만족스러울 때만 고품질 렌더링을 실행할 수 있습니다. 초안 모드는 전체 렌더링보다 3~5배 빠르게 실행되어 워크플로 효율성을 크게 향상시킵니다.
향상된 세부 사항 및 일관성
버전 7에서는 일관된 신체 및 물체 렌더링을 강조하는 업데이트된 훈련 체계도 도입되었습니다. 그 결과, 이전 모델에서 발생하던 손 모양 변형이나 일관성 없는 텍스처와 같은 문제가 크게 줄어들어 창작 및 상업 애플리케이션 모두에서 더욱 신뢰할 수 있는 최종 이미지를 얻을 수 있습니다.
CometAPI에서 MidJourney 사용하기
CometAPI는 채팅, 이미지, 코드 등을 위한 오픈 소스 및 특수 멀티모달 모델을 포함하여 500개 이상의 AI 모델에 대한 액세스를 제공합니다. CometAPI의 주요 강점은 기존의 복잡한 AI 통합 프로세스를 간소화하는 것입니다.
코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다. 중간 여정 API 및 Midjourney 비디오 API, 등록 및 로그인 후 계정에서 무료로 체험해 보세요! CometAPI에 가입하고 체험해 보세요. CometAPI는 사용량에 따라 결제됩니다.
v7을 사용하여 이미지를 생성합니다. MidJourney V7을 사용하여 이미지를 생성하기 전에 빌드를 시작해야 합니다. 오늘 CometAPI에 가입하세요 여기에서 무료로 접속하세요. 방문해주세요. 문서. MidJourney V7을 시작하는 것은 매우 간단합니다. --v 7 프롬프트 끝에 매개변수를 추가합니다. 이 간단한 명령은 CometAPI에 최신 V7 모델을 사용하여 이미지를 생성하라고 지시합니다.
요약하자면, 고급 텍스트 인코딩, 확산 모델링, 그리고 커뮤니티 중심의 반복 기술을 기반으로 하는 Midjourney의 기술적 토대는 창작의 지평을 끊임없이 확장하는 다재다능한 플랫폼을 가능하게 합니다. 최근 출시된 AI 비디오 생성기는 몰입형 생성 미디어를 향한 중요한 발걸음을 내딛는 동시에, 주요 법적 문제들이 AI의 책임 있는 개발에 대한 비판적 성찰을 촉구하고 있습니다. Midjourney의 내부 작동 방식을 이해하면 21세기 AI 기반 창작의 더 광범위한 역학 관계를 조명하고 미래 혁신을 위한 청사진을 제시할 수 있습니다.