Designing a Generative AI Pipeline for Animation Key Visual Images - Focusing on Character Consistency through Nano Banana -

본 연구는 생성형 AI를 활용한 애니메이션 제작용 키 비주얼 제작을 위해, 미드저니(Midjourney)와 제미나이(Gemini)의 나노 바나나(Nano Banana)를 병행·활용하는 제작 파이프라인을 탐구하였다. 내러티브 기반의 콘텐츠 기획 과정에서 키 비주얼은 서사를 구성하는 핵심 장면들을 시각적으로 제시하는 이미지로, 이때 주인공을 비롯한 캐릭터의 시각적 일관성 유지가 중요한 요소로 작용한다. 그러나 기존의 생성형 AI 기반 이미지 제작에서는 캐릭터의 외형과 인상을 장면마다 안정적으로 유지하는 데 한계가 존재해 왔다. 이에 따라 본 연구는 미드저니와 나노 바나나가 비실사 이미지 생성 과정에서 서로 다른 특성을 보인다는 점에 주목하고, 각 도구의 특성에 따라 키 비주얼 제작 공정 내에서 각각의 활용 지점을 구분하는 방식으로 제작 흐름을 재구성하였다. 미드저니는 스타일 및 콘셉트 탐색에 주로 활용하고, 나노 바나나는 미드저니가 생성한 콘셉트 이미지의 구조적 정제 및 합성 과정에 활용함으로써, 단일 생성형 AI 도구 활용에 비해 키 비주얼 내의 캐릭터 일관성과 시각적 완성도를 향상시키고자 하였다. 이 과정에서 도출된 최종 결과물을, 본 연구자가 이전에 대학 교육 현장에서 진행한 키 비주얼 제작 실습 결과물과 비교·분석하였다. 본 연구가 제안한 파이프라인은 단일 생성형 AI 도구 활용에 비해 캐릭터와 스타일 일관성 유지에 더 효과적이었으나, 보완해야 할 지점도 함께 발견되었다. 나노 바나나에서 생성 과정을 연속적으로 반복할 경우, 이미지의 화질이 점진적으로 저하되는 현상이 종종 발생하였으며, 비실사 이미지의 특성상 인물 등 주요 객체들이 카메라에서 멀어지는 경우 회화의 대기 원근법처럼 처리하지 못하고 그 형태와 묘사가 뭉개지는 문제가 발견되었다. 이러한 경우는 생성형 AI의 합성만으로 제작을 마무리하기보다, 상용 그래픽 툴을 활용한 전통적 합성 방식이 여전히 유효한 보완 수단임을 확인하였다. 본 연구가 제안한 제작 파이프라인은 애니메이션 기획 단계에서의 키 비주얼 제작에 국한되지 않고, 메인 프로덕션을 위한 정밀한 콘티 구성과 시퀀스 제작, 웹툰 기획과 제작 등으로도 확장될 수 있을 것으로 본다. 또한, 로컬 기반의 생성형 AI 도구와의 결합으로 제작 공정의 정밀도를 더 높일 수 있는 여지가 있어, 향후 본 연구가 제안한 파이프라인을 보다 정교화하는 후속 연구가 이어지길 기대한다.