CINEVYZE Insight

이 측정은 시작도 전에 헛수고가 될 뻔했습니다. 이미지 일꾼에게 늘 물려주던 네거티브 프롬프트에는 text , watermark 가 박혀 있습니다. 그걸 그대로 두고 돌렸다면 글자를 지우라고 시켜놓고 "글자를 못 그리네"라고 채점하는, 72장짜리 삽질이 될 뻔했습니다. 설정을 뜯어고치고 나서 뽑은 결과가 이 글입니다. 요청한 단어가 그대로 그려진 이미지는 한글 0/36 , 영어 0/36 으로 양쪽 다 바닥이었고, 갈린 건 정답률이 아니라 실패하는 방식 이었습니다. 그 방식 차이가 썸네일 일감에서 뭘 바꾸는지 숫자로 정리된 걸 찾지 못해, 로컬 GPU를 밤새 굴리는 김에 직접 재봤습니다. 체크포인트 2종 × 단어쌍 6개 × 문자 체계 2종 × 반복 3회, 총 72장 입니다. 2026년 7월 31일 로컬 ComfyUI에서 생성했습니다. 핵심은 이겁니다. 정답률로 보면 둘 다 0입니다. 그런데 "요청한 문자 체계의 글자가 읽히기라도 했는가"로 보면 한글 9/36, 영어 23/36으로 갈립니다. 짝지어 검정하면 이 차이는 우연으로 보기 어렵습니다(p=0.0043). 0/36을 믿기 전에 OCR부터 통과시켰다 채점을 맡길 일꾼부터 못 미더웠습니다. 이런 실험에서 가장 흔한 함정이 OCR을 진실로 취급하는 것 이거든요. 감독을 못 하는 녀석을 앉혀두면 직원 평가가 통째로 헛것이 됩니다. 테서랙트가 한글을 못 읽는 건지, 모델이 한글을 못 그린 건지 구분하지 못하면 "한글은 안 된다"는 결론이 통째로 무너집니다. 그래서 채점 전에 계측기부터 재봤습니다. 같은 12개 단어를 노토 산스 CJK 폰트로 깨끗하게 렌더링한 다음, 모델 이미지와 완전히 동일한 OCR 설정 으로 읽혔습니다. 계측기 검증 결과 한글 6단어 정확 판독 6/6 영어 6단어 정확 판독 6/6 한글도 영어도 6/6입니다. 채점 담당 일꾼은 제 몫을 했다는 뜻이고, 앞에서 본 0/36은 채점자의 한계가 아니라 그...

빨간 원 세 개를 네 개라고 우기는 AI한테, 혹시 중요한 일을 맡겨도 될까요? 그런데 이 일꾼, 바로 옆 점수표에선 90+80+80과 85+95+85을 정확히 더해 "B팀이 265점으로 높다"고 답합니다. 이렇게 앞뒤가 안 맞는 AI, 본 적 있으세요? 같은 일꾼이 같은 시험지에서 벌인 일입니다. 이 앞뒤 안 맞는 일꾼이 바로 로컬 비전(멀티모달) 모델 입니다. 사진을 던지면 "이건 카페 메뉴판이고 제일 비싼 건 콜드브루"라고 답하는 AI, 챗GPT·제미나이 같은 클라우드로는 익숙하시죠. 그런데 이걸 내 PC에서, 무료로, 인터넷 없이 굴릴 수 있다는 건 아직 덜 알려졌습니다. 궁금한 건 하나죠. 공짜로 내 컴퓨터에서 부리는 일꾼이 월급값을 하나. 그래서 로컬 비전모델 둘을 직접 돌려서 재 봤습니다. 계정도 구독도 필요 없는 오픈웨이트 모델을 우리 벤치마크로 실행한 결과이지, 특정 제품의 장기 사용 리뷰가 아닙니다. 측정 시점은 2026년 7월입니다. 무엇을, 어떻게 시험했나 일꾼(모델) : qwen2.5vl:7b, qwen3-vl:8b (둘 다 Ollama로 굴리는 오픈웨이트 비전모델) 작업장(하드웨어) : NVIDIA RTX 4070 Ti SUPER(16GB) · AMD 라이젠 5 5600X 시험지 : 정답을 미리 정해 놓고 직접 만든 이미지 4종 — ① 한글 카페 메뉴판(가격 6종) ② 월별 매출 막대차트 ③ 팀별 점수표 ④ 색깔 도형 그림 핵심 : 글자만 뽑는 OCR이 아니라 '이해'를 요구하는 질문 을 던졌습니다. "가장 비싼 메뉴는?"(비교), "매출 최고인 달은?"(차트 해석), "총점 높은 팀은?"(읽기+덧셈), "빨간 원 몇 개?"(시각 세기). 정답을 아는 시험지로만 물었으니 채점은 정직합니다. 속도는 Ollama가 돌려주는 실제 타이밍(모델 로딩 시간·초당 토큰)으로, VRAM은 nvidia-smi...

썸네일 하나 잘못 뽑았다가 조회수를 통째로 날렸던 밤, 그 삽질을 아신다면 이 얘기가 남 일이 아닙니다. 디자이너를 매주 앉힐 돈은 없고, 그렇다고 매번 혼자 밤새 고생하기도 지치죠. 그래서 이 일을 AI 일꾼한테 넘깁니다. 문제는 이 디자인 일꾼을 뽑아 보면 딱 두 군데서 걸린다는 거예요. 하나, 몸값이 헷갈립니다. "무료"라고 써 붙였는데 어떤 놈은 평생 딱 50번만 공짜고, 어떤 놈은 매일 조금씩 채워 주고, 어떤 놈은 공짜로 일하되 결과물마다 제 이름표(워터마크)를 박아 놓습니다. 둘, 더 치명적인데 — 한글을 못 씁니다. 영어 문구는 그림 안에 또박또박 박아 넣는 유명한 일꾼이, 한글만 시키면 글자를 뭉개 놓거든요. 한국 유튜버한테는 이게 채용 탈락 사유죠. 그래서 이 일꾼들을 몸값과 한글 실력, 두 기준으로 면접 봤습니다. 공식 페이지 기준 2026년 7월 확인분이고, 회사가 숫자를 공개 안 한 항목은 지어내지 않고 그대로 "미표기"로 뒀습니다. 소문으로 월급 책정하는 건 사장이 할 짓이 아니니까요. 이 일꾼들, 사실 두 부류입니다 한 덩어리로 부르지만 하는 일이 다릅니다. 이걸 구분해야 엉뚱한 데 월급 안 줍니다. 이미지 생성형 — 프롬프트나 사진 한 장으로 그림 자체를 새로 그려 옵니다. 나노바나나·Ideogram·Midjourney·ChatGPT(DALL-E)·뤼튼이 여기. 없던 비주얼이 필요할 때 부르는 일꾼. 템플릿·편집형 — 이미 있는 템플릿에 사진·문구를 얹어 완성합니다. 미리캔버스·망고보드·Canva·CapCut·Vrew. 규격 맞추고 로고 박아 빠르게 뽑을 때. 실무에선 둘을 같이 굴립니다. 생성형한테 배경·인물을 그리게 하고, 편집형한테 채널 로고와 폰트를 얹게 하는 식이죠. 몸값 정산 — 같은 '무료'가 다 다릅니다 면접 보며 제일 황당했던 대목입니다. 이 일꾼들 이력서엔 죄다 "무료"라 적혀 있는데, 막상 월급표를 까 보면 단위가 제각각...

"AI가 5분 만에 발표자료를 만들어준다" — 다들 이렇게 알고 계시죠. 솔직히 절반은 맞습니다. 진짜 함정은 그 5분 뒤에 있어요. 월 1만 원 남짓에 '디자인 인턴' 하나를 들이는 셈 인데, 이 인턴이 어디까지 공짜로 일하고 어디서부터 청구서를 내미는지 모르면 발표 전날 크레딧이 바닥납니다. 폰트가 깨져서 고치고, 도표를 다시 그리고, 슬라이드에 박힌 숫자가 진짜인지 검색해서 확인하고… 아낀 30분을 다른 데서 도로 뱉는 셈이죠. 그래서 이번엔 "AI PPT 도구가 정확히 어디까지 공짜이고, 어디서 지갑을 여는가" 를 공식 요금·도움말 페이지 문면 기준으로 확인해 정리했습니다. 커뮤니티 실사용 후기도 같이 모았습니다. 무료로 되는 범위는 도구마다 열 배 넘게 벌어집니다. 시작하기 전에 — 아직도 추천 목록에 떠도는 '죽은 도구'부터 걸러냅니다 면접도 보기 전에 걸러야 할 일꾼이 있습니다. 이미 퇴사한 인턴한테 일을 시킬 순 없으니까요. AI PPT를 검색하면 2년 전 글들이 그대로 상위에 뜨는데, 그중엔 이미 없어진 서비스 가 섞여 있어요. Tome(톰) — AI 프레젠테이션 도구로 유명했지만 2025년 4월 30일자로 프레젠테이션 제품을 종료 하고 세일즈 자동화 쪽으로 사업을 바꿨습니다. 지금 "Tome 써보세요"라고 적힌 글은 그냥 낡은 글이에요. Copilot Pro(개인용 단독 구독) — 마이크로소프트 한국 공식 요금 페이지에는 지금 Personal·Family·Premium 세 가지만 있고 Copilot Pro 단독 상품은 보이지 않습니다. "코파일럿 프로부터 결제하세요"라고 안내하는 옛 글을 따라가면 없는 상품을 찾게 돼요. 낡은 정보로 시작하면 요금 계산부터 틀어집니다. 그래서 아래 표는 2026년 7월 기준으로 공식 페이지에서 확인한 것만 담았어요. 무료로 어디까지 되나 — 도구별 한도와 '돈 내는 지점...

같은 캡컷인데 등급을 한 칸 올리면 월 요금이 네 배 넘게 뛰고(₩19,800 → ₩93,900), 월 AI 크레딧은 열두 배가 됩니다(700개 → 8,645개). 무료로 쓰는 사람에게 이 숫자가 몇 배든 무슨 상관이냐 싶겠지만 — 유료 쪽 계단이 이렇게 벌어질 때 무료 쪽 경계선도 같이 또렷해지거든요. 공짜 영상편집 일꾼 하나 굴려보려다 정작 급할 때 월급(구독료)부터 물게 되는 게 흔한 낭패입니다. 이 글은 두 도구를 매일 붙들고 사는 전문가의 후기가 아닙니다. 대신 각 회사 공식 도움말과 약관에 적힌 문면만 골라 옮겼어요. 그리고 결제 전에 봐야 할 게 요금이 아니라는 걸 먼저 말해두겠습니다 — 수익 콘텐츠를 만든다면 발목을 잡는 건 소재 라이선스 입니다. 요금부터 — 캡컷은 로그인해야 값이 보입니다 이 일꾼에게 월급을 얼마 물어야 하는지 따지기 전에 구조를 알아야 표를 잘못 읽지 않습니다. 캡컷 공식 도움말은 요금 질문에 "가격은 지역·기기·진행 중인 프로모션에 따라 달라진다" 고 답하고 사이트에 고정 금액표를 걸어두지 않습니다. 실제 금액은 로그인한 계정 화면에서만 뜨죠. 그래서 아래 값은 2026년 7월 30일 한국 계정 결제화면에서 확인한 표시가 입니다. 캡컷 (월간 기준) 무료 — ₩0. 빠르게 시작할 수 있는 무료 템플릿과 기본 편집 도구까지. Pro ₩19,800/월 — 월간 AI 크레딧 700개 · 모든 프리미엄 템플릿과 Pro 기능 · 저장 공간 1TB. Ultra ₩93,900/월 — 월간 AI 크레딧 8,645개 · Pro 전 기능 + 전용 AI 기능. Teams 시트당 ₩11,950/월 — 시트당 크레딧 700개 · 모든 시트에서 Pro 기능 · 브랜드 키트. 첫 달 할인이 꽤 큽니다(확인 시점 화면에서 Pro는 첫 달 ₩2,000, Teams는 시트당 ₩2,400, Ultra는 ₩56,500). 다만 이 프로모션은 계정·시점에 따라 다르게 표시되니 본인 화면 숫자로 계산 하세요. 연간 결제 ...

혹시, 공짜 디자인 일꾼 하나 굴려보겠다고 Canva로 AI 이미지·영상 몇 개 신나게 뽑다가, 어느 순간 "이번 달 크레딧을 다 썼어요"라며 막혀본 적 있으세요? 저도 처음엔 이게 왜 막히는지조차 몰랐습니다. Canva의 AI는 종류가 열 개도 넘는데, 정작 뭐가 공짜고, 뭐가 돈 나가고, 뭐가 금방 바닥나는지 가 제일 헷갈리거든요. 디자인 일꾼 하나 공짜로 굴리려다 크레딧부터 태워먹으면, 결국 급할 때 월급(Pro 구독료)을 무는 처지가 됩니다. 그래서 이 글은 "Canva AI 사용법"이 아니라, 결제·크레딧 지도 입니다. 실사용 후기와 Canva 공식 도움말 요금표를 모아, 크레딧에 당황하기 전에 알아둘 것만 추렸어요. 먼저 이 그림 하나만 머리에 넣으면 절반은 끝납니다. 먼저 큰 그림 — 'AI 크레딧'은 3단계 월 할당량이다 Canva의 AI는 따로 파는 게 아니라 플랜에 얹혀 있고, 매달 리셋되는 사용 할당량(대략치) 으로 소모됩니다. 도구마다 소모 등급이 달라요(2026년 7월·공식 도움말 기준, 정확 수치·소모율은 시점따라 바뀌니 결제 전 확인). 플랜 Standard(가벼움) Premium(이미지 생성 등) Ultra(AI 영상·대화형) Free 월 약 200회 월 약 20회 없음 Pro 월 약 2,000회 월 약 200회 월 약 20회 Business·Enterprise 월 약 4,000회 월 약 400회 월 약 40회 핵심은 "등급이 높은 AI일수록 빨리 닳는다" 입니다. Magic Formulas 같은 가벼운 건 Standard라 오래 가고, 이미지 생성(Dream Lab)은 Premium, 대화형 Canva AI와 AI 영상 생성은 Ultra라 제일 빨리 바닥 나요. 그래서 Pro를 끊어도 AI 영상은 사실상 월 20개 안팎이 상한 입니다. 이 일꾼한테 영상 편집을 매일 부려먹을 생각이었다면, 월급값 하기...

누끼 도구 리뷰를 보면 다들 "몇 초 만에 배경 제거!"라고만 씁니다. 그런데 그 '몇 초'가 모델을 메모리에 올리는 시간까지 포함한 건지, 순수 처리 시간만인지는 아무도 안 알려줍니다. 이 둘은 실제로 두 배 넘게 차이 났습니다. '한 장 0.5초'라는 말을 그대로 믿었다간 착각하기 딱 좋고, 100장을 돌릴 사람에게는 완전히 다른 얘기가 됩니다. 상품 사진이든 프로필이든, 배경 지워서 누끼 한 장 따려고 온라인 서비스에 돈을 내본 적 있으실 겁니다. 무료로 쓰면 저해상도에 횟수 제한, 고해상도로 제대로 뽑으려면 건당 결제나 구독이 흔하죠. 누끼 몇 장에 구독 거는 게 아까운 1인 기업가 시네는, 같은 일을 시킬 공짜 일꾼을 아예 자기 PC에 앉히기로 했습니다. 그래서 무료 오픈소스 배경제거 도구 rembg(u2net 모델)를 내 컴퓨터에 깔아 직접 굴렸습니다. 인터넷도, 계정도, 건당 요금도 없이 — 실행 로그에 남은 숫자를 하나도 빼지 않고 옮깁니다. 어떻게 테스트했나 도구: 로컬 설치한 rembg(오픈소스·u2net ONNX 모델). 클라우드 API가 아니라 내 PC CPU (AMD 라이젠 5 5600X·6코어)에서 구동했고 그래픽카드는 아예 안 썼습니다. 이 일꾼은 GPU 없이도 굴러간다는 뜻이에요. 시험지: 성격이 다른 자작 이미지 3종 (직접 생성·저작권 안전·전부 1024×1024) — ①플랫한 일러스트(로봇 마스코트) ②단순 캐릭터(코기) ③ 까다로운 경우 (긴 머리카락 + 앞쪽에 꽃이 깔린 복잡한 배경). 누끼가 어려울수록 한계가 드러나라고 일부러 섞었습니다. 잰 것: 한 장당 총 소요 시간 과 순수 처리 시간 (둘은 다릅니다), 결과 PNG의 용량 , 그리고 이미지에서 전경으로 남은 비율( fg_ratio ). 여기에 눈으로 본 품질까지. 테스트셋 BG-01~03, 측정 시점 2026년 6월 30일 21시 49분 . 실행은 자동화 하네스가 기록했고 run.yaml 과 회차별 로그로...

"저화질 이미지도 AI에 넣으면 다 선명해진다." 다들 한 번쯤 들어보셨죠. 그런데 같은 그림 세 장을 고전 방식과 무료 AI 업스케일러에 똑같이 돌려 점수를 매겨봤더니, 평균 점수로는 오히려 고전 방식(AI 아님)이 이겼습니다. 'AI면 무조건 고화질'이라는, 다들 은근히 믿는 착각이 깨지는 순간이었어요. 블로그 썸네일 하나 키우자고 외주를 맡기면 돈이 줄줄 새니까, 비용 새는 구멍이라면 일단 의심부터 하는 1인 기업가 입장에선 "공짜로 화질 올려준다"는 말도 그냥은 못 믿습니다. 그래서 감상 후기 말고 숫자를 봤어요. "AI 업스케일러"로 검색하면 죄다 "화질이 미쳤다"는 감상뿐인데, 정작 원본 대비 몇 점이나 좋아지는지 재본 글은 잘 없더군요. 그 빈칸을, 같은 그림에 고전 방식(Lanczos)과 무료 AI 업스케일러(APISR)를 나란히 돌려 채워봤습니다. (테스트용 그림은 예전에 공짜로 내 PC에서 뽑아둔 AI 일러스트 를 재활용했어요.) 결론부터 말하면 AI 업스케일러는 마법이 아니라 '일 잘하는 분야가 따로 있는 일꾼' 이었습니다. 어떻게 측정했나 (이게 신뢰의 핵심) 후기는 '느낌'이라 일 시키기 전 판단 근거로는 못 씁니다. 일꾼을 평가하려면 채점표부터 만들어야죠. 그래서 누가 봐도 공정한 비교 가 되게 방법을 이렇게 고정했어요. 정답지를 만든다: 테스트용으로 만들어 둔 일러스트(1024px) 3장을 '원본(정답)'으로 두고, 이걸 256px로 줄여(Lanczos 방식) 저화질 입력 을 만들었습니다. 원본을 알고 있으니, 복원본이 원본에 얼마나 가까운지 점수로 잴 수 있습니다. 같은 입력에 두 방식을 돌린다: ① Lanczos — 모든 이미지 편집기에 들어있는 고전 확대 방식(AI 아님). ② APISR 4x — 일러스트·애니 그림에 특화된 무료 오픈 업스케일러(딥러닝 기반·GRL 구조에 GAN ...

블로그 글 하나 쓸 때마다 썸네일이며 일러스트며 쓸 만한 공짜 이미지 찾아 헤매느라 한참 삽질했어요. 무료 사이트는 죄다 비슷비슷하고, 마음에 드는 건 어김없이 유료. 그렇게 시간만 버리고 헛수고한 게 한두 번이 아니거든요. 그러다 문득 — 이 고생, 내 PC한테 떠넘기면 안 되나? 마침 비싼 그래픽카드도 놀고 있는데, 저 녀석한테 일 좀 시켜보자 싶었죠. 혼자 블로그를 굴리는 운영자 시네입니다. 매달 빠져나가는 구독료 줄이는 게 취미라, 이번엔 공짜로 내 PC에서 도는 이미지 생성 AI 를 일꾼으로 부려먹어 봤어요. 유료 미드저니·DALL-E한테 매달 돈 내는 대신, 오픈 모델(SDXL)을 ComfyUI로 직접 돌려서 블로그용 마스코트·썸네일·아이콘을 뽑아본 실측입니다. 미리 정직하게 못 박을게요. 이건 "공짜 로컬이 미드저니를 완전히 대체한다"는 글이 아닙니다. 제 PC에 깔린 모델은 일러스트·만화 특화 SDXL 이라 사진급 실사는 애초에 영역 밖이에요. 그러니 핵심은 "공짜가 유료를 이긴다"가 아니라 — 블로그 꾸밀 일러스트 정도는 공짜 로컬로 충분한가, 그 선이 어디까지인가 입니다. 그걸 직접 뽑아 보며 그어 봤어요. 측정 시점은 2026년 6월 26일 , 제 PC(그래픽카드 RTX 4070 Ti·16GB)에서 ComfyUI로 직접 생성했습니다. 인터넷 없이 도는 구조예요. 어떻게 돌렸나 (감 아니고 실제로 뽑아봄) 말로 "되더라" 하면 큐레이션이지 실측이 아니죠. 이 공짜 일꾼을 제대로 부려먹어 본 조건부터 깔게요. 고정 프롬프트 3종: 브랜드 마스코트 (렌치 든 로봇), 블로그 썸네일 (노트북 놓인 책상), 앱 아이콘 (구름 캐릭터 스티커) — 블로그에서 진짜 자주 쓰는 세 종류입니다. 각 2장씩, 총 6장 을 뽑아 결과가 들쭉날쭉한지 봤어요. 프롬프트는 그대로 두고 시드(seed)만 1000~1005로 바꿨습니다 — AI는 시드가 달라지면 매번 다르게 그리니까요. 엔진: ...