AI로 한글 폰트를 어디까지 만들 수 있을까?
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AI로 한글 폰트를 어디까지 만들 수 있을까?
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AI로 한글 폰트를 어디까지 만들 수 있을까?
지난 영상에 사용한 폰트도 AI로 제작했습니다.
완성형 한글 폰트 파일 2,350자를 AI를 활용하여 제작하는 과정을 3개월에 걸쳐 진행하고 있었습니다.
400자 정도 제작한 현재 시점에서 시행착오와 개선 과정을 단계별로 정리해 봤습니다.
👉 유튜브 채널에서 압축된 전체 과정을 확인하실 수 있습니다.
01. 여덟 자로 스타일 기준 만들기
- 먼저 획이 많은 자음과 모음 조합 여덟 자를 베이스로 제작했습니다. 시트 구성과 폰트 스타일은 유지한 채 다른 글자로 바꾸도록 프롬프트를 설계했고, GPT 이미지보다 나노바나나에서 더 안정적인 결과를 확인했습니다.
02. 결과가 흔들리는 원인 찾기
- 생성할 때마다 글자 규격이 달라지는 문제가 있었습니다. 원인은 프레임과 그리드의 부재, 한 번에 생성하는 글자 수에 비해 높은 디테일, 가로로 긴 캔버스 비율이라는 세 가지 가설로 정리했습니다.
03. 자음·모음 표본과 그리드 설계하기
- 기존 여덟 자에서 파생자를 만들 수 있도록 자음 여섯 자와 모음 일곱 자의 디테일을 정리했습니다. 이를 그리드에 배치해 나머지 글자를 생성할 기준 표본으로 활용했습니다.
04. 글자 수와 캔버스 비율 조정하기
- 한 번에 생성하는 글자를 네 자로 줄이고 간단한 기준선을 추가했습니다. 캔버스도 정사각형으로 바꾸자 해상도가 높아지고 획의 디테일도 더 안정적으로 살아났습니다.
05. 품질과 제작 비용 사이의 균형 찾기
- 상용 한글 폰트는 최소 2,350자를 제작해야 합니다. 여덟 자 단위라면 약 300번, 네 자 단위라면 약 600번의 호출이 필요합니다. 결국 핵심은 한 시트의 글자 수를 늘리면서도 일관성을 유지하는 것이었습니다.
06. 그리드를 세분화해 생성량 늘리기
- 그리드를 더 세분화한 결과, 한 번에 여섯 자를 넣어도 안정적인 출력이 가능했습니다. 같은 과정을 여덟 번 반복한 뒤, 각각의 그리드를 고해상도 마스터 시트 한 장으로 병합했습니다.
07. 아웃라인을 추출해 폰트 초안 완성하기
- 초성·중성·종성이 결합된 구조까지 출력한 뒤 아웃라인을 추적하고 검정색 컬러키를 분리했습니다. 외곽선을 다듬어 약 400자의 폰트 초안을 완성했습니다.
08. 전체 폰트가 없어도 실제 영상에 적용하기
- 완성된 400자 표본을 AI에 첨부하고 필요한 문구를 이미지로 생성했습니다. 전체 2,350자를 모두 만들지 않고도 이번 영상에 자체 폰트 스타일을 적용할 수 있었습니다.
영문 폰트는 글자 수가 적고, 손글씨는 변형이 허용되는 범위가 크기 때문에 한 개 시트로 정리할 수 있어서 둘 다 파일 제작까지 도달하는 과정이 비교적 단순합니다. 반면 한글·한자·일본어처럼 글자 수와 획이 많은 체계에서는 여러 시트 사이의 일관성을 유지하는 일이 가장 큰 과제입니다.
AI 폰트 제작에서 중요한 것은 기준이 되는 그리드와 표본을 먼저 설계하고, 품질과 생성량의 균형을 반복해서 검증하는 과정이 핵심이라고 느꼈습니다.
지난 영상에 사용한 폰트도 AI로 제작했습니다.
완성형 한글 폰트 파일 2,350자를 AI를 활용하여 제작하는 과정을 3개월에 걸쳐 진행하고 있었습니다.
400자 정도 제작한 현재 시점에서 시행착오와 개선 과정을 단계별로 정리해 봤습니다.
👉 유튜브 채널에서 압축된 전체 과정을 확인하실 수 있습니다.
01. 여덟 자로 스타일 기준 만들기
- 먼저 획이 많은 자음과 모음 조합 여덟 자를 베이스로 제작했습니다. 시트 구성과 폰트 스타일은 유지한 채 다른 글자로 바꾸도록 프롬프트를 설계했고, GPT 이미지보다 나노바나나에서 더 안정적인 결과를 확인했습니다.
02. 결과가 흔들리는 원인 찾기
- 생성할 때마다 글자 규격이 달라지는 문제가 있었습니다. 원인은 프레임과 그리드의 부재, 한 번에 생성하는 글자 수에 비해 높은 디테일, 가로로 긴 캔버스 비율이라는 세 가지 가설로 정리했습니다.
03. 자음·모음 표본과 그리드 설계하기
- 기존 여덟 자에서 파생자를 만들 수 있도록 자음 여섯 자와 모음 일곱 자의 디테일을 정리했습니다. 이를 그리드에 배치해 나머지 글자를 생성할 기준 표본으로 활용했습니다.
04. 글자 수와 캔버스 비율 조정하기
- 한 번에 생성하는 글자를 네 자로 줄이고 간단한 기준선을 추가했습니다. 캔버스도 정사각형으로 바꾸자 해상도가 높아지고 획의 디테일도 더 안정적으로 살아났습니다.
05. 품질과 제작 비용 사이의 균형 찾기
- 상용 한글 폰트는 최소 2,350자를 제작해야 합니다. 여덟 자 단위라면 약 300번, 네 자 단위라면 약 600번의 호출이 필요합니다. 결국 핵심은 한 시트의 글자 수를 늘리면서도 일관성을 유지하는 것이었습니다.
06. 그리드를 세분화해 생성량 늘리기
- 그리드를 더 세분화한 결과, 한 번에 여섯 자를 넣어도 안정적인 출력이 가능했습니다. 같은 과정을 여덟 번 반복한 뒤, 각각의 그리드를 고해상도 마스터 시트 한 장으로 병합했습니다.
07. 아웃라인을 추출해 폰트 초안 완성하기
- 초성·중성·종성이 결합된 구조까지 출력한 뒤 아웃라인을 추적하고 검정색 컬러키를 분리했습니다. 외곽선을 다듬어 약 400자의 폰트 초안을 완성했습니다.
08. 전체 폰트가 없어도 실제 영상에 적용하기
- 완성된 400자 표본을 AI에 첨부하고 필요한 문구를 이미지로 생성했습니다. 전체 2,350자를 모두 만들지 않고도 이번 영상에 자체 폰트 스타일을 적용할 수 있었습니다.
영문 폰트는 글자 수가 적고, 손글씨는 변형이 허용되는 범위가 크기 때문에 한 개 시트로 정리할 수 있어서 둘 다 파일 제작까지 도달하는 과정이 비교적 단순합니다. 반면 한글·한자·일본어처럼 글자 수와 획이 많은 체계에서는 여러 시트 사이의 일관성을 유지하는 일이 가장 큰 과제입니다.
AI 폰트 제작에서 중요한 것은 기준이 되는 그리드와 표본을 먼저 설계하고, 품질과 생성량의 균형을 반복해서 검증하는 과정이 핵심이라고 느꼈습니다.
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