미드저니·달리·스테이블 디퓨전은 모두 텍스트를 이미지로 바꾸는 서비스지만 강점이 갈립니다. 이미지 품질·예술적 스타일이면 미드저니, ChatGPT 안에서의 대화형 편의면 달리, 로컬 실행·커스터마이징·데이터 통제면 스테이블 디퓨전이 자주 꼽힙니다. 정확한 해상도·가격은 업데이트가 빨라 각 서비스의 공식 페이지에서 확인하는 것이 안전합니다.
미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전은 무엇이 다른가?
텍스트로 원하는 그림을 설명하면 이미지를 만들어주는 서비스는 여럿 있지만, 그중에서도 미드저니(Midjourney), 달리(DALL·E), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)이 자주 비교 대상으로 꼽힙니다. 세 서비스 모두 멀티모달 기술을 바탕으로 텍스트를 이미지로 변환하지만, 만들어진 배경과 접근 방식이 달라 강점으로 언급되는 지점도 서로 다릅니다.
이 글에서는 특정 버전의 정확한 해상도, 가격, 성능 수치를 단정하지 않습니다. 이미지 생성 AI는 업데이트 주기가 빠르고 요금 체계도 자주 바뀌므로, 구체적인 스펙은 각 서비스의 공식 페이지에서 확인하는 것이 가장 안전합니다. 대신 세 서비스가 일반적으로 어떤 용도에 강점이 있다고 알려져 있는지를 정리합니다.
| 기준 | 미드저니 | 달리(DALL·E) | 스테이블 디퓨전 |
|---|---|---|---|
| 대표 강점 | 이미지 품질·스타일 | 대화형 접근성 | 오픈소스·커스터마이징 |
| 접근 방식 | 별도 서비스 | ChatGPT 내 요청 | 로컬 설치 |
| 실행 환경 | 클라우드 | 클라우드(ChatGPT) | 로컬 실행 가능 |
| 커스터마이징 | — | 제한적 | 파인튜닝·확장 모델 |
이미지 품질이 중요하면 미드저니인가?
미드저니는 결과물의 완성도와 예술적인 스타일 표현에 강점이 있다고 자주 언급되는 서비스입니다. 사진처럼 사실적인 이미지부터 일러스트, 컨셉 아트 느낌의 화풍까지 다양한 스타일을 결과물에 반영하는 데 강하다는 평가를 받는 경우가 많습니다.
다만 세부적인 텍스트 지시를 얼마나 정교하게 따르는지, 이미지 안에 특정 문구를 정확히 넣을 수 있는지 등은 계속 개선되는 영역이라 버전에 따라 체감이 달라질 수 있습니다. 실제로 원하는 스타일이 잘 나오는지는 직접 몇 차례 생성해보고 판단하는 것이 가장 확실합니다.
ChatGPT 안에서 바로 쓰려면 달리인가?
달리는 ChatGPT 안에서 대화하듯 이미지를 요청할 수 있다는 접근성이 특징으로 꼽힙니다. 별도 도구를 배우지 않아도 텍스트 대화 흐름 속에서 이미지 생성을 이어갈 수 있다는 점이 강점으로 자주 언급됩니다.
이미 ChatGPT를 다른 업무(글쓰기, 요약, 코드 작성 등)에 쓰고 있다면, 같은 화면에서 이미지까지 이어서 다룰 수 있다는 점이 실무 편의성 측면에서 장점으로 소개되곤 합니다. ChatGPT 자체의 특징은 챗GPT vs 제미나이 vs 클로드 글에서 더 자세히 다룹니다.
로컬 실행·커스터마이징이 필요하면 스테이블 디퓨전인가?
스테이블 디퓨전은 모델 가중치가 공개된 오픈소스 계열로, 자신의 컴퓨터나 서버에 직접 설치해 로컬로 실행할 수 있다는 점이 가장 큰 차이로 알려져 있습니다. 클라우드 서비스에 요청을 보내지 않고 로컬에서 처리할 수 있어, 생성한 이미지나 입력 데이터를 외부로 내보내고 싶지 않은 경우에 자주 선택됩니다.
또한 특정 화풍이나 캐릭터에 맞춰 모델 자체를 추가 학습(파인튜닝)하거나, 커뮤니티에서 공유하는 다양한 확장 모델·설정을 가져와 쓸 수 있다는 점도 특징으로 언급됩니다. 다만 이런 자유도를 누리려면 실행 환경 구성이나 파라미터 조정에 어느 정도 학습 곡선이 따른다는 평가도 함께 나옵니다.
무엇을 함께 고려해야 하나?
이미지 생성 서비스를 고를 때는 이미지 품질 외에도 다음과 같은 요소를 함께 살펴볼 만합니다.
- 저작권·상업적 이용 조건: 생성된 이미지를 상업적으로 쓸 수 있는지, 학습 데이터 관련 정책은 어떤지 서비스마다 조건이 다르므로 공식 약관 확인이 필요합니다.
- 요금 체계: 구독형, 크레딧 소모형 등 과금 방식이 서비스마다 다르고 자주 바뀌므로 최신 요금 페이지를 확인하는 것이 안전합니다.
- 실행 환경: 클라우드에서 바로 쓸 수 있는지, 로컬 실행을 위한 하드웨어(특히 GPU)가 필요한지는 스테이블 디퓨전처럼 오픈소스 계열을 고려할 때 특히 중요합니다.
자주 묻는 질문
- Q. 셋 중 이미지 품질이 가장 좋은 것은 무엇인가요?
- A. 품질과 예술적 스타일 표현으로는 미드저니가 자주 꼽힙니다. 다만 버전에 따라 체감이 달라지므로, 직접 몇 차례 생성해 비교하는 것이 가장 확실합니다.
- Q. 생성한 이미지를 외부로 내보내고 싶지 않다면 무엇을 쓰나요?
- A. 로컬로 실행할 수 있는 스테이블 디퓨전이 자주 선택됩니다. 클라우드 서비스에 요청을 보내지 않고 내부에서 처리할 수 있습니다.
- Q. 생성한 이미지를 상업적으로 써도 되나요?
- A. 저작권·상업적 이용 조건은 서비스마다 다르므로, 사용 전 각 서비스의 공식 약관을 확인해야 합니다.
결론: 언제 무엇을 쓰나?
간단히 정리하면, 이미지 자체의 품질과 스타일 표현이 최우선이라면 미드저니를, 이미 쓰고 있는 대화형 AI 안에서 간편하게 이미지를 곁들이고 싶다면 달리를, 로컬 실행이나 깊은 커스터마이징·데이터 통제가 필요하다면 스테이블 디퓨전을 우선 검토해볼 만합니다. 다만 이는 일반적으로 알려진 경향일 뿐이므로, 실제 프로젝트에 도입하기 전에는 몇 가지 프롬프트로 직접 결과물을 비교해보는 것을 권합니다.
멀티모달 AI의 개념 자체가 궁금하다면 멀티모달 용어 설명을, LLM과 이미지 생성 모델의 관계가 궁금하다면 LLM이란 무엇인가 글을 참고하세요. 비전·멀티모달 관련 콘텐츠를 더 보고 싶다면 비전·멀티모달 AI 연구 토픽 페이지도 함께 확인할 수 있습니다.