인포그래픽·PPT 제작, 노트북LM 대신 GPT와 후가공

수요일 낮 11시 59분, 더배러에서 한 참가자가 질문을 올렸다. 노트북LM(NotebookLM)의 한글 결과가 마음에 들지 않는데 인포그래픽은 어떤 도구를 제일 많이 쓰느냐는 것이었다. 이 주제에는 8명이 39건을 보탰다.

혹시 인포그래픽 생성에 어떤 도구를 제일 많이 쓰시는지 조언을 좀 들을 수 있을까요?

한글 완성도라는 걸림돌

첫 답은 12시 1분에 나왔다. 다른 참가자는 요즘엔 GPT를 쓴다고 했고, 12시 4분에는 노트북LM의 한글 완성도가 아직도 별로라고 덧붙였다. 질문자의 불만과 같은 방향의 체감이 바로 이어진 셈이다.

이 말은 도구의 성능을 측정한 결과가 아니라 한 참가자의 경험이다. 대화에서는 어느 글자가 어떻게 깨지는지 같은 구체 사례까지는 오가지 않았다. 다만 한글 글자가 그림 안에 들어가는 인포그래픽에서는 이 차이가 결과물의 첫인상을 가를 수 있어, 도구 선택의 첫 기준으로 올라온 것으로 보인다.

뼈대는 따로, 이미지는 비워 두고

12시 34분에는 또 다른 참가자가 자신의 방식을 소개했다.

claude design으로 뼈대 만들고 이미지 들어가야할 부분은 비워두고

이 참가자는 이미지가 들어갈 자리를 비운 채 뼈대를 만들고, 그 자리에 들어갈 이미지는 astra에게 생성 지시 md 파일을 따로 뽑아 맡긴다고 했다. 글자와 구조는 한 도구가 맡고 그림은 다른 도구가 맡도록 쪼갠 방식이다. 한글 완성도 문제를 피하는 한 가지 길로도 읽히지만, 이 참가자가 그 이유를 직접 밝힌 것은 아니다.

워터마크 때문에 사람 손으로

12시 43분에는 한 참가자가 후가공 이야기를 보탰다.

AI 이미지 생성 시 이미지에 워터마크 들어가는 것 때문에 되도록 후가공 합니다

생성 결과를 그대로 쓰지 않고 한 번 손질하는 단계를 둔다는 말이다. 후가공이 한 사람만의 습관인지 여러 사람의 공통 절차인지는 대화에서 확인되지 않았다.

오후 1시 25분에는 한 참가자가 규모 있는 사례도 공유했다. 45장짜리 현장 조사 자료를 넣고 이 정도 프롬프트만 넣으면 대략 20페이지 정도의 자료가 나오더라는 것이다. 이는 그 참가자의 경험이다. As-is와 To-be를 도표로 정리하고 이미지 프롬프트와 결과를 루프로 검증하라는 지시문은 공유됐지만, 결과물의 품질은 대화에 나오지 않았다.

도구보다 순서

질문은 도구 이름을 구했지만 답은 순서에 가까웠다. 뼈대를 만들고, 이미지를 따로 뽑고, 마지막에 손질한다는 흐름이 두 참가자의 서로 다른 단계 이야기를 이어 붙이면 드러난다. 같은 날 같은 방에서는 모션 그래픽 스킬을 개선 중이라는 참가자가 결과 영상을 공유했고, 코덱스로 돌렸지만 클로드 코드 공용 스킬이라고 답했다. 시각 산출물을 만드는 도구 이야기가 이날 방의 한 갈래였다.

남는 질문은 이 분업 흐름이 인포그래픽뿐 아니라 PPT 같은 장수 많은 문서에서도 같은 효과를 내느냐는 것이다. 이날 대화에서는 20페이지 분량의 사례 한 건이 나왔을 뿐이다.