Different Types of AI Models, Explained
AI 모델 종류를 이해하면, 결과 퀄리티가 달라집니다
대부분의 크리에이터는 AI 툴을 선택할 때
“결과가 좋아 보이는가”를 기준으로 판단합니다.
물론 그 방식도 맞습니다.
하지만 실제로는,
어떤 AI 모델이 사용되었는지가
까지 조용히 결정하고 있습니다.
이본 포스팅에서는
복잡한 기술 설명이 아니라,
실제 크리에이티브 워크플로우 관점에서
- 어떤 AI 모델이 존재하는지
- 각각 어떤 특징을 가지는지
- 언제 어떤 모델을 사용하는 것이 좋은지
쉽고 실용적으로 정리해보겠습니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🤖 AI 모델이란 무엇인가요?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
생성형 AI 모델은
입력을 결과물로 변환하는 시스템입니다.
예를 들어:
- 텍스트 → 이미지
- 스크립트 → 보이스
- 이미지 → 영상
같은 작업이 모두 AI 모델을 통해 이루어집니다.
흥미로운 점은,
하나의 AI 툴 안에도 여러 모델이 함께 사용된다는 점입니다.
예를 들어:
- 이미지 생성용 모델
- 영상 생성용 모델
- 오디오 처리 모델
- 보이스 모델
이 각각이 다른 역할을 수행합니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🧩 AI 모델의 주요 유형
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
AI 모델의 내부 구조는 계속 진화하고 있습니다. 크리에이터가 알아두면 유용한 주요 모델 유형을 정리했습니다.
🎨 Diffusion Models
지금 가장 많이 사용되는 이미지 생성 방식
Diffusion 모델은
현재 대부분의 고퀄리티 AI 이미지 생성의 핵심 기술입니다.
이 모델은 이미지를 한 번에 생성하는 것이 아니라 단계별로 구축하며 디테일과 스타일을 점진적으로 다듬습니다. 룩과 제어가 중요한 정지 이미지에서 특히 강한 이유입니다.
왜 퀄리티가 높은가
Diffusion 모델은:
에 매우 강합니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
선명한 디테일, 명확한 스타일 방향, 단일 이미지 안에서의 일관성이 필요할 때입니다. 썸네일, 키프레임, 컨셉 아트, 나중에 재사용하거나 애니메이션으로 만들 이미지에 강합니다.
특히 다음 작업에 적합합니다.
- 썸네일
- 키 비주얼
- 컨셉 아트
- 애니메이션용 베이스 이미지
대표적인 모델
Artlist에서는 Nano Banana, Nano Banana Pro, Flux 2.0이 이 유형에 속합니다.
- Nano Banana
- Nano Banana Pro
- Flux 2.0
같은 모델들이 여기에 해당합니다.
단점도 존재한다
Diffusion 모델은 단계적으로 작업하기 때문에
속도가 상대적으로 느립니다.
또한 긴 모션이나 복잡한 움직임에는
단독으로는 한계가 있습니다.
그래서 보통은:
- 이미지 생성 → Diffusion
- 영상 생성 → Video 모델
처럼 함께 사용됩니다.
같은 프롬프트, 다른 결과
같은 프롬프트를 사용해도
모델에 따라 해석 방식이 달라집니다.
예시 프롬프트:
“겨울 숲속 레이브 파티에서 춤추는 여성, 니트 요정 의상과 날개, 반짝이는 장식, 공중의 컨페티와 조명”
Prompt: “A young woman mid-dance at a winter nature rave at night, wearing a knitted fairy costume with wings, sequins. Confetti flying in the air, surrounded by fairy lights and greenery.”
 Nano Banana Pro 이미지 생성 결과물
|  Flux 2.0 Pro 이미지 생성 결과물
|
🔵 Nano Banana Pro 결과
디테일이 정확하고 매우 사실적입니다. 니트 요정 의상, 날개, 스팽글이 모두 프롬프트 그대로 표현됩니다.
Nano Banana Pro에서는:
- 디테일이 정확하고
- 현실감이 강하며
- 요소들이 안정적으로 표현됩니다
🟣 FLUX 2.0 Pro 결과
결과물도 하이퍼리얼리스틱하지만 "knitted fairy costume"을 조금 다르게 해석했습니다. 눈 내리는 겨울 배경에 덜 어울리는 의상이 나왔습니다.
반면 Flux 2.0 Pro는:
- 역시 매우 사실적이지만
- “겨울 니트 요정 의상”에 대한 해석이 다르게 나타납니다
같은 프롬프트도 모델에 따라 해석이 달라진다는 것을 잘 보여줍니다.
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🔄 RNN (Recurrent Neural Networks) (순환 신경망)
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초기 AI 시대를 만든 모델
RNN(Recurrent Neural Networks)은
초기 텍스트·음성·오디오 AI에 많이 사용되던 구조입니다.
초기 보이스 생성이나 간단한 텍스트 시스템의 기반이 되었죠.
지금은 대부분 Transformer 기반 모델로 대체되었지만,
AI 발전 과정에서 매우 중요한 역할을 했습니다.
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💬 트랜스포머 기반 모델 (Transformer-based Models)
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지금 AI의 핵심 구조
현재 대부분의 현대 AI는
Transformer 기반으로 작동합니다.
이 구조의 핵심은
“문맥(Context)을 이해하는 능력”입니다.
왜 중요한가
Transformer 모델은:
에 매우 강합니다.
즉, “사용자가 무엇을 원하는가” 를 더 정확하게 이해합니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
비주얼 디테일보다 언어, 타이밍, 구조가 더 중요할 때입니다. 글쓰기, 내레이션, 플래닝, 단일 프레임이 아닌 시간에 걸쳐 전개되는 모든 것에 적합합니다.
실제 활용 영역
- 프롬프트 해석
- 스크립트 생성
- 보이스오버
- 내레이션
- 콘텐츠 구조화
같은 작업에서 핵심 역할을 합니다.
Artlist의 AI Voice 기능 역시
이런 Transformer 기반 언어 모델 구조를 활용합니다.
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⚔️ GAN (생성적 적대 신경망)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
초창기 리얼리즘을 만든 모델
GAN(Generative Adversarial Networks)은
초기 AI 이미지 혁신을 만든 기술입니다.
두 개의 네트워크가 서로 경쟁하며:
를 수행합니다.
강점
GAN은 특히:
에서 강한 결과를 보여줍니다.
하지만 한계도 있다
에는 약한 편입니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
일관성보다 현실감이 더 중요한 빠른 단일 이미지에 적합합니다. 브랜드 비주얼이나 멀티프레임 작업처럼 반복 가능한 결과가 필요한 프로젝트에는 덜 적합합니다.
그래서 현재는:
같은 후처리 단계에서 많이 활용됩니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔧 VAE (변분 오토인코더)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
VAE는 모델이 이미지의 구조를 기억하도록 도와줍니다. 편집하거나 다듬거나 재사용할 때 이미지가 무너지거나 예기치 않게 변형되지 않도록 안정성을 부여합니다.
VAE는 보통 단독으로 최종 이미지나 영상을 생성하지 않습니다. 대신 다른 모델이 만들어내는 결과물을 정리하고 안정화하는 역할을 합니다.
일관성을 유지하는 숨은 기술
VAE(Variational Autoencoders)는
이미지 구조를 안정적으로 유지하는 역할을 합니다.
쉽게 말하면:
“이미지가 무너지지 않게 잡아주는 기술”
입니다.
왜 중요한가
반복 수정이나 재생성 과정에서:
가 가능해집니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
압축, 부드러운 전환, 이미지와 영상이 다듬어지거나 재사용될 때 깨지지 않도록 유지하는 데 강합니다. 같은 비주얼의 여러 버전에 걸쳐 변경 사항을 만들 때 일관성과 깔끔한 편집을 지원합니다.
Nano Banana Pro 같은 모델이 시간이 지나도 예측 가능하고 작업하기 편하게 느껴지는 것은 이 구조 덕분입니다.
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🌐 멀티모달 모델 (Multimodal Models)
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여러 입력을 동시에 이해하는 모델
멀티모달 모델은 동시에 두 가지 이상의 입력 유형을 이해합니다. 텍스트, 이미지, 영상, 오디오를 별개의 단계로 처리하는 대신 하나의 흐름으로 연결합니다.
프롬프트에서 이미지로, 이미지에서 영상으로 — 매번 처음부터 시작하지 않아도 됩니다. 속도가 완벽한 디테일보다 중요한 초기 창작, 스토리보드, 빠른 컨셉 개발에 적합합니다.
Multimodal 모델은:
를 하나의 흐름으로 연결합니다.
왜 강력한가
예를 들어:
으로 자연스럽게 이어질 수 있습니다.
대표 사례: Veo 3.1
Veo 3.1은:
까지 함께 수행하는 모델입니다.
빠르고 강력하지만,
대신 디테일 일관성은 조금 희생될 수 있습니다.
다만 멀티모달 모델은 많은 포맷을 한 번에 커버하기 때문에 전문화된 이미지 모델이나 영상 모델만큼 특화되어 있지 않을 수 있습니다. 초기에 빠르게 진행하다가 나중에 더 집중된 모델로 전환하는 것이 일반적인 이유입니다.
[ 같은 씬, 프롬프트 수준에 따른 차이 ]
예를 들어 Veo 3.1은 텍스트 to 비디오 모델로 영상에 오디오까지 추가합니다. 러프 드래프트를 빠르게 만드는 데 좋지만, 속도를 얻는 만큼 제어력은 줄어들고, 프롬프트를 조금 바꾸거나 처음부터 다시 생성할 때 디테일 일관성이 떨어질 수 있습니다.
기본 Prompt 예시:
"A young woman mid-dance at a winter nature rave at night, wearing a knitted fairy costume with wings, sequins. Confetti flying in the air, surrounded by fairy lights and greenery."
→ 어떤 움직임인지, 어떤 오디오인지 지정하지 않았기 때문에 모델이 알아서 결정합니다.
구체적인 Prompt: “A young woman mid-dance, hands twirling in the air, at a winter nature rave at night, wearing a knitted fairy costume with wings, sequins. Confetti flying in the air, surrounded by fairy lights and greenery. Hardcore drum and bass music playing.”
→ 움직임과 오디오를 명시하면 결과물의 방향이 훨씬 명확해집니다.
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❓ 왜 하나의 모델로 모든 것을 할 수 없나요?
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모든 AI 모델은
각자 “트레이드오프”를 가지고 있습니다.
중 무엇을 우선하느냐에 따라
강점이 달라집니다.
그래서 대부분의 AI 툴은:
- 프롬프트 해석 모델
- 이미지 생성 모델
- 모션 모델
- 오디오 모델
을 함께 사용합니다.
결국 중요한 것은 “워크플로우”
프로 크리에이터들은
하나의 모델만 사용하지 않습니다.
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✅ 결국 중요한 것은 “워크플로우”
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
프로 크리에이터들은
하나의 모델만 사용하지 않습니다.
상황에 따라 모델을 바꿉니다.
🚀 초기 단계 — 속도와 유연성이 중요할 때
→ Multimodal 모델
🎯 방향이 명확해진 단계 — 일관성과 품질이 중요할 때
→ Diffusion / 전문 모델
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✅ 어떤 모델을 언제 써야 할까요?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
정답은 하나입니다.
“무엇을 만들고 있는가”보다
“지금 어떤 단계인가”가 더 중요합니다.
🚀 초반 작업
→ Veo 3.1 같은 멀티모달 모델이 잘 맞습니다. 프롬프트에서 이미지로, 이미지에서 영상으로 매번 처음부터 시작하지 않고 빠르게 이동할 수 있습니다.
🎯 결과물 단계
→ Diffusion 기반 모델
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💡 모델을 아는 것, 크리에이티브 스킬입니다
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AI 모델 이해는 이제 ‘창작 능력’
이제 AI 시대의 경쟁력은 단순합니다.
- 어떤 모델을 쓰는가
- 언제 바꾸는가
- 어떻게 조합하는가
이 차이가 결과 퀄리티를 만듭니다.
마무리 : 완벽한 하나의 AI 모델은 존재하지 않습니다.
중요한 것은
각 모델의 강점과 한계를 이해하고
프로젝트 단계에 맞게 선택하는 것입니다.
Artlist AI Toolkit이 중요한 이유
Artlist는 하나의 AI 모델만 제공하지 않습니다.
각 작업에 맞는 다양한 모델을
하나의 워크플로우 안에서 사용할 수 있습니다.
즉,
- 더 빠르게 만들고
- 더 정확하게 수정하고
- 더 완성도 높은 결과를 만드는 환경
을 제공하는 것이죠.
AI 시대의 경쟁력은
“툴 하나”가 아니라
모델을 이해하고 조합하는 능력에서 시작됩니다.
Different Types of AI Models, Explained
AI 모델 종류를 이해하면, 결과 퀄리티가 달라집니다
대부분의 크리에이터는 AI 툴을 선택할 때
“결과가 좋아 보이는가”를 기준으로 판단합니다.
물론 그 방식도 맞습니다.
하지만 실제로는,
어떤 AI 모델이 사용되었는지가
까지 조용히 결정하고 있습니다.
이본 포스팅에서는
복잡한 기술 설명이 아니라,
실제 크리에이티브 워크플로우 관점에서
쉽고 실용적으로 정리해보겠습니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🤖 AI 모델이란 무엇인가요?
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생성형 AI 모델은
입력을 결과물로 변환하는 시스템입니다.
예를 들어:
같은 작업이 모두 AI 모델을 통해 이루어집니다.
흥미로운 점은,
하나의 AI 툴 안에도 여러 모델이 함께 사용된다는 점입니다.
예를 들어:
이 각각이 다른 역할을 수행합니다.
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🧩 AI 모델의 주요 유형
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AI 모델의 내부 구조는 계속 진화하고 있습니다. 크리에이터가 알아두면 유용한 주요 모델 유형을 정리했습니다.
🎨 Diffusion Models
지금 가장 많이 사용되는 이미지 생성 방식
Diffusion 모델은
현재 대부분의 고퀄리티 AI 이미지 생성의 핵심 기술입니다.
이 모델은 이미지를 한 번에 생성하는 것이 아니라 단계별로 구축하며 디테일과 스타일을 점진적으로 다듬습니다. 룩과 제어가 중요한 정지 이미지에서 특히 강한 이유입니다.
왜 퀄리티가 높은가
Diffusion 모델은:
에 매우 강합니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
선명한 디테일, 명확한 스타일 방향, 단일 이미지 안에서의 일관성이 필요할 때입니다. 썸네일, 키프레임, 컨셉 아트, 나중에 재사용하거나 애니메이션으로 만들 이미지에 강합니다.
특히 다음 작업에 적합합니다.
대표적인 모델
Artlist에서는 Nano Banana, Nano Banana Pro, Flux 2.0이 이 유형에 속합니다.
같은 모델들이 여기에 해당합니다.
단점도 존재한다
Diffusion 모델은 단계적으로 작업하기 때문에
속도가 상대적으로 느립니다.
또한 긴 모션이나 복잡한 움직임에는
단독으로는 한계가 있습니다.
그래서 보통은:
처럼 함께 사용됩니다.
같은 프롬프트, 다른 결과
같은 프롬프트를 사용해도
모델에 따라 해석 방식이 달라집니다.
예시 프롬프트:
“겨울 숲속 레이브 파티에서 춤추는 여성, 니트 요정 의상과 날개, 반짝이는 장식, 공중의 컨페티와 조명”
Prompt: “A young woman mid-dance at a winter nature rave at night, wearing a knitted fairy costume with wings, sequins. Confetti flying in the air, surrounded by fairy lights and greenery.”
🔵 Nano Banana Pro 결과
디테일이 정확하고 매우 사실적입니다. 니트 요정 의상, 날개, 스팽글이 모두 프롬프트 그대로 표현됩니다.
Nano Banana Pro에서는:
🟣 FLUX 2.0 Pro 결과
결과물도 하이퍼리얼리스틱하지만 "knitted fairy costume"을 조금 다르게 해석했습니다. 눈 내리는 겨울 배경에 덜 어울리는 의상이 나왔습니다.
반면 Flux 2.0 Pro는:
같은 프롬프트도 모델에 따라 해석이 달라진다는 것을 잘 보여줍니다.
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🔄 RNN (Recurrent Neural Networks) (순환 신경망)
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초기 AI 시대를 만든 모델
RNN(Recurrent Neural Networks)은
초기 텍스트·음성·오디오 AI에 많이 사용되던 구조입니다.
초기 보이스 생성이나 간단한 텍스트 시스템의 기반이 되었죠.
지금은 대부분 Transformer 기반 모델로 대체되었지만,
AI 발전 과정에서 매우 중요한 역할을 했습니다.
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💬 트랜스포머 기반 모델 (Transformer-based Models)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
지금 AI의 핵심 구조
현재 대부분의 현대 AI는
Transformer 기반으로 작동합니다.
이 구조의 핵심은
“문맥(Context)을 이해하는 능력”입니다.
왜 중요한가
Transformer 모델은:
에 매우 강합니다.
즉, “사용자가 무엇을 원하는가” 를 더 정확하게 이해합니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
비주얼 디테일보다 언어, 타이밍, 구조가 더 중요할 때입니다. 글쓰기, 내레이션, 플래닝, 단일 프레임이 아닌 시간에 걸쳐 전개되는 모든 것에 적합합니다.
실제 활용 영역
같은 작업에서 핵심 역할을 합니다.
Artlist의 AI Voice 기능 역시
이런 Transformer 기반 언어 모델 구조를 활용합니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚔️ GAN (생성적 적대 신경망)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
초창기 리얼리즘을 만든 모델
GAN(Generative Adversarial Networks)은
초기 AI 이미지 혁신을 만든 기술입니다.
두 개의 네트워크가 서로 경쟁하며:
를 수행합니다.
강점
GAN은 특히:
에서 강한 결과를 보여줍니다.
하지만 한계도 있다
에는 약한 편입니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
일관성보다 현실감이 더 중요한 빠른 단일 이미지에 적합합니다. 브랜드 비주얼이나 멀티프레임 작업처럼 반복 가능한 결과가 필요한 프로젝트에는 덜 적합합니다.
그래서 현재는:
같은 후처리 단계에서 많이 활용됩니다.
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🔧 VAE (변분 오토인코더)
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VAE는 모델이 이미지의 구조를 기억하도록 도와줍니다. 편집하거나 다듬거나 재사용할 때 이미지가 무너지거나 예기치 않게 변형되지 않도록 안정성을 부여합니다.
VAE는 보통 단독으로 최종 이미지나 영상을 생성하지 않습니다. 대신 다른 모델이 만들어내는 결과물을 정리하고 안정화하는 역할을 합니다.
일관성을 유지하는 숨은 기술
VAE(Variational Autoencoders)는
이미지 구조를 안정적으로 유지하는 역할을 합니다.
쉽게 말하면:
“이미지가 무너지지 않게 잡아주는 기술”
입니다.
왜 중요한가
반복 수정이나 재생성 과정에서:
가 가능해집니다.
📌 언제 쓰면 좋나요?
압축, 부드러운 전환, 이미지와 영상이 다듬어지거나 재사용될 때 깨지지 않도록 유지하는 데 강합니다. 같은 비주얼의 여러 버전에 걸쳐 변경 사항을 만들 때 일관성과 깔끔한 편집을 지원합니다.
Nano Banana Pro 같은 모델이 시간이 지나도 예측 가능하고 작업하기 편하게 느껴지는 것은 이 구조 덕분입니다.
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🌐 멀티모달 모델 (Multimodal Models)
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여러 입력을 동시에 이해하는 모델
멀티모달 모델은 동시에 두 가지 이상의 입력 유형을 이해합니다. 텍스트, 이미지, 영상, 오디오를 별개의 단계로 처리하는 대신 하나의 흐름으로 연결합니다.
프롬프트에서 이미지로, 이미지에서 영상으로 — 매번 처음부터 시작하지 않아도 됩니다. 속도가 완벽한 디테일보다 중요한 초기 창작, 스토리보드, 빠른 컨셉 개발에 적합합니다.
Multimodal 모델은:
를 하나의 흐름으로 연결합니다.
왜 강력한가
예를 들어:
으로 자연스럽게 이어질 수 있습니다.
대표 사례: Veo 3.1
Veo 3.1은:
까지 함께 수행하는 모델입니다.
빠르고 강력하지만,
대신 디테일 일관성은 조금 희생될 수 있습니다.
다만 멀티모달 모델은 많은 포맷을 한 번에 커버하기 때문에 전문화된 이미지 모델이나 영상 모델만큼 특화되어 있지 않을 수 있습니다. 초기에 빠르게 진행하다가 나중에 더 집중된 모델로 전환하는 것이 일반적인 이유입니다.
[ 같은 씬, 프롬프트 수준에 따른 차이 ]
예를 들어 Veo 3.1은 텍스트 to 비디오 모델로 영상에 오디오까지 추가합니다. 러프 드래프트를 빠르게 만드는 데 좋지만, 속도를 얻는 만큼 제어력은 줄어들고, 프롬프트를 조금 바꾸거나 처음부터 다시 생성할 때 디테일 일관성이 떨어질 수 있습니다.
기본 Prompt 예시:
"A young woman mid-dance at a winter nature rave at night, wearing a knitted fairy costume with wings, sequins. Confetti flying in the air, surrounded by fairy lights and greenery."
→ 어떤 움직임인지, 어떤 오디오인지 지정하지 않았기 때문에 모델이 알아서 결정합니다.
구체적인 Prompt: “A young woman mid-dance, hands twirling in the air, at a winter nature rave at night, wearing a knitted fairy costume with wings, sequins. Confetti flying in the air, surrounded by fairy lights and greenery. Hardcore drum and bass music playing.”
→ 움직임과 오디오를 명시하면 결과물의 방향이 훨씬 명확해집니다.
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❓ 왜 하나의 모델로 모든 것을 할 수 없나요?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
모든 AI 모델은
각자 “트레이드오프”를 가지고 있습니다.
중 무엇을 우선하느냐에 따라
강점이 달라집니다.
그래서 대부분의 AI 툴은:
을 함께 사용합니다.
결국 중요한 것은 “워크플로우”
프로 크리에이터들은
하나의 모델만 사용하지 않습니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 결국 중요한 것은 “워크플로우”
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
프로 크리에이터들은
하나의 모델만 사용하지 않습니다.
상황에 따라 모델을 바꿉니다.
🚀 초기 단계 — 속도와 유연성이 중요할 때
→ Multimodal 모델
🎯 방향이 명확해진 단계 — 일관성과 품질이 중요할 때
→ Diffusion / 전문 모델
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 어떤 모델을 언제 써야 할까요?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
정답은 하나입니다.
“무엇을 만들고 있는가”보다
“지금 어떤 단계인가”가 더 중요합니다.
🚀 초반 작업
→ Veo 3.1 같은 멀티모달 모델이 잘 맞습니다. 프롬프트에서 이미지로, 이미지에서 영상으로 매번 처음부터 시작하지 않고 빠르게 이동할 수 있습니다.
🎯 결과물 단계
→ Diffusion 기반 모델
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💡 모델을 아는 것, 크리에이티브 스킬입니다
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AI 모델 이해는 이제 ‘창작 능력’
이제 AI 시대의 경쟁력은 단순합니다.
이 차이가 결과 퀄리티를 만듭니다.
마무리 : 완벽한 하나의 AI 모델은 존재하지 않습니다.
중요한 것은
각 모델의 강점과 한계를 이해하고
프로젝트 단계에 맞게 선택하는 것입니다.
Artlist AI Toolkit이 중요한 이유
Artlist는 하나의 AI 모델만 제공하지 않습니다.
각 작업에 맞는 다양한 모델을
하나의 워크플로우 안에서 사용할 수 있습니다.
즉,
을 제공하는 것이죠.
AI 시대의 경쟁력은
“툴 하나”가 아니라
모델을 이해하고 조합하는 능력에서 시작됩니다.