FIGURA: A Modular Prompt Engineering Method for Artistic Figure Photography in Safety-Filtered Text-to-Image Models

이 논문은 안전 필터가 적용된 텍스트-이미지 모델에서 예술적 인체 사진 생성을 가능하게 하는 모듈형 프롬프트 엔지니어링 방법인 'FIGURA'를 제안하며, 필터가 의복 부재 묘사보다 신체 형태 묘사에 더 민감하게 반응한다는 발견을 바탕으로 80~90%의 성공률을 입증했습니다.

핵심

이 논문은 **"FIGURA(피구라)"**라는 이름의 새로운 방법을 소개합니다. 쉽게 말해, **"AI 그림 생성기에서 안전장치를 우회하지 않고, 예술적인 '인체' 사진을 합법적으로 만드는 비밀 레시피"**입니다.

지금까지 AI 그림 도구들은 "나체"라는 단어만 들어도 "이건 포르노야!"라고 오해해서 그림을 만들어주지 않았습니다. 하지만 미술관에는 수천 년 동안 인체를 그린 명작들이 가득합니다. 이 논문은 **"안전장치를 부수지 않고, 그 장치를 통과할 수 있는 지혜로운 길"**을 찾았다고 말합니다.

이 복잡한 내용을 일상적인 비유로 설명해 드릴게요.

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1. 문제 상황: "거친 문지기"와 "예술가"

상상해 보세요. AI 그림 생성기는 아주 엄격한 문지기가 있는 미술관 입구입니다.

• 예술가 (사용자): "저는 고전적인 인체 미술을 그리고 싶어요."
• 문지기 (안전 필터): "옷을 벗은 사람이요? 안 돼요! 그건 위험한 거예요!"라고 막습니다.

문지기는 "옷을 벗었다"는 표현만 들어도 무조건 막아버립니다. 하지만 진짜 문제는 문지기가 예술과 포르노를 구별하지 못한다는 것입니다.

2. 해결책: FIGURA 방법 (비밀 레시피)

이 논문은 8 개의 파일로 구성된 지도를 만들었습니다. 이 지도를 따르면 문지기를 속이지 않고, 정문으로 들어갈 수 있습니다. 핵심 원리는 네 가지입니다.

① 황금률 (Golden Rule): "없는 것"이 아니라 "있는 것"을 말하라

• 틀린 말 (문지기 차단): "옷이 없는 여자" (옷이 없다는 부정적인 표현은 문지기를 자극합니다.)
• 맞는 말 (통과): "조각처럼 아름다운 몸의 형태" (무엇이 있는지, 어떤 예술적 형태인지만 말합니다.)
• 비유: 식당에서 "고기 없음"이라고 주문하면 주방장이 화를 내지만, "소고기 구이"라고 주문하면 기쁘게 만들어주는 것과 같습니다. 부정적인 표현을 피하고, 긍정적인 예술적 표현으로 바꾸는 것이 핵심입니다.

② 예술가 이름의 마법 (안전 닻)

• 그림을 그릴 때 "루시안 프로이드"나 "존 코플랜스" 같은 유명한 예술가 이름을 언급하면 문지기가 눈을 번쩍 뜨며 말합니다.
• "아! 이건 유명한 화가 스타일의 예술이구나! 안전해!"라고 생각해서 통과시켜 줍니다.
• 비유: 경찰관 앞에서 "나는 범죄자야"라고 하면 잡히지만, "나는 유명한 예술가 친구를 만나러 가는 중이야"라고 하면 더 친절하게 대하는 것과 비슷합니다. 예술가 이름은 안전한 예술임을 증명하는 신분증 역할을 합니다.

③ 배경의 힘: "화장실"은 안 되지만 "고대 유적"은 OK

• 같은 인체 그림이라도 배경이 화장실이나 침실이면 문지기는 "아, 이건 사적인 거야!"라고 막습니다.
• 하지만 배경을 고대 로마 목욕탕, 성당, 숲속으로 바꾸면 문지기는 "아! 이건 역사적, 예술적 공간이구나!"라고 생각해서 통과시킵니다.
• 비유: 같은 옷을 입고 있어도, 집 안에서 입으면 편하지만 박물관에서 입으면 예술이 되는 것과 같습니다. 배경을 '공공적이고 역사적인 곳'으로 바꾸는 것이 중요합니다.

④ 기하학적 언어: 몸은 '해부학'이 아니라 '기하학'으로

• 실루엣 (그림자) 그림을 그릴 때 "가슴, 허리, 엉덩이" 같은 해부학적 단어를 쓰면 문지기가 경계합니다.
• 대신 "위쪽의 둥근 호, 중간으로 들어가는 호, 아래쪽의 둥근 호"처럼 기하학적 모양으로 표현하면 문지기는 "아, 이건 그냥 도형이구나"라고 생각해서 통과시킵니다.
• 비유: "사람의 몸"이라고 하면 경계하지만, "둥근 원과 곡선으로 이루어진 형태"라고 하면 그냥 예쁜 그림으로 받아들이는 것과 같습니다.

3. 결과: 얼마나 잘 통할까?

이 방법을 실험해 보니, **80~90%**의 확률로 원하는 예술적인 그림을 만들어냈습니다.

• 기존에 아무렇게나 입력했을 때보다 훨씬 성공률이 높습니다.
• 중요한 점은 안전 장치를 끄거나 우회하는 것이 아니라, 안전 장치가 인정하는 방식으로 예술을 표현했다는 것입니다.

4. 결론: 예술과 안전은 양립할 수 있다

이 논문은 "AI 가 예술을 막는 건 어쩔 수 없다"는 절망적인 결론 대신, **"적절한 언어와 배경, 예술적 맥락을 사용하면 안전장치를 통과할 수 있다"**는 희망적인 메시지를 줍니다.

한 줄 요약:

"옷이 없다"고 말하지 말고, "아름다운 조각 같은 몸"이라고 말하고, 유명한 화가 이름을 붙이며, 배경을 고대 유적으로 바꾸세요. 그럼 AI 문지기는 당신을 예술가로 인정하고 그림을 그려줄 것입니다.

기술 요약

1. 문제 정의 (Problem Statement)

상용 텍스트 - 이미지 (T2I) 생성 모델에 내장된 안전 필터 (Safety Filters) 는 합법적인 예술적 표현, 특히 인간 인물을 다루는 고전적 누드 사진이나 미술 전통을 명시적 음란물과 동일시하여 체계적으로 차단하고 있습니다.

• 현황: 에드워드 웨스트먼 (Edward Weston) 이나 루시안 프로이트 (Lucian Freud) 와 같은 예술가들의 전통을 계승하는 전문 사진가들은 T2I 도구를 활용한 예술적 탐구가 불가능한 상황에 직면해 있습니다.
• 연구의 공백: 기존 연구는 이러한 예술적 검열의 문제점을 광범위하게 문서화했으나, 활성화된 안전 필터의 제약 내에서 전문 예술가들이 합법적인 인물 사진을 생성할 수 있는 실용적이고 체계적인 운영 시스템은 존재하지 않았습니다. 기존 커뮤니티의 대응은 비공식적인 '프롬프트 트릭'에 의존하거나 안전 필터를 완전히 제거한 오픈 모델로 회피하는 극단적인 선택지로만 존재했습니다.

2. 방법론 (Methodology: The FIGURA Method)

저자는 FIGURA(Framework for Intelligent Generation of Unrestricted Artistic Results) 방법을 제안합니다. 이는 안전 필터를 우회하거나 비활성화하는 것이 아니라, 필터를 환경적 제약으로 간주하고 그 안에서 작동하는 모듈형 프롬프트 엔지니어링 시스템입니다.

• 시스템 아키텍처: 8 개의 상호 연결된 지식 파일로 구성된 모듈형 구조입니다.
  • 오케스트레이션, 워크플로우, 필터 문서화, 템플릿, 예술적 사전, 운영 규칙, 플랫폼 사양, 테스트 변수 조합 데이터베이스 등으로 구성됩니다.
  • LLM 이 7 단계의 처리 워크플로우를 통해 사용자의 요청을 플랫폼 최적화 프롬프트로 변환합니다.
• 핵심 설계 원칙:
  1. 필터와 협력 (Work with filters): 필터를 우회하지 않고, 필터가 허용하는 범위 내에서 예술적 표현을 구성합니다.
  2. 부재가 아닌 존재를 기술 (Describe presence, not absence): 'Golden Rule'로 명명된 핵심 원칙입니다. 필터는 '옷이 없다 (absence)'는 표현보다 '조각상 같은 형태, 피부 톤 (presence)'과 같은 존재를 기술하는 표현에 덜 민감하게 반응합니다.
  3. 모듈성과 실증적 근거: 모든 구성 요소는 독립적으로 업데이트 가능하며, 모든 권장 사항은 명시적인 성공률을 가진 테스트 결과에 기반합니다.

3. 주요 기여 및 발견 (Key Contributions & Findings)

200 회 이상의 생성 테스트 (FLUX 2 Pro Cloud, 기본 안전 허용 수준) 를 통해 다음과 같은 이전 연구에서 문서화되지 않은 패턴을 발견하고 체계화했습니다.

1. Golden Rule (부재 vs 존재): 안전 필터는 주로 의복의 부재를 언급하는 언어 (absence descriptions) 를 감지하여 차단하는 반면, 인체의 형태나 질감을 기술하는 언어 (presence descriptions) 에는 덜 민감합니다.
2. 예술적 참조의 이중 기능: 화가나 사진가의 이름 (예: Lucian Freud, John Coplans) 은 프롬프트에서 두 가지 역할을 수행합니다.
   • 미학적 기능: 스타일, 조명, 구도를 안내합니다.
   • 안전 기능: 필터가 '합법적인 예술'로 인식하도록 문화적 프레임을 설정하여 차단 확률을 낮춥니다.
   • 추가 발견: 특정 화가 (르누아르, 루벤스 등) 는 모델의 학습 데이터 특성상 '임신'과 유사한 복부 형태를 생성하는 편향을 유발하므로, 이를 보정하는 '임신 방지 프로토콜'이 필요합니다.
3. 공간적 맥락의 독립적 변수: 프롬프트의 어휘와 무관하게 묘사된 공간 환경이 필터의 판단에 독립적인 영향을 미칩니다.
   • 성공률 계층 구조: 로마 목욕탕/고대 유적 (약 90%) > 대성당/역사적 궁전 (약 85%) > 자연 (약 85%) > 사적 공간 (거실, 욕실 등) (0~40%). 사적 공간은 비예술적 누드로 인식되어 차단될 확률이 높습니다.
4. 실루엣을 위한 기하학적 어휘: 실루엣 사진의 경우 해부학적 용어 (가슴, 허리 등) 는 차단 위험을 높입니다. 대신 신체 형태를 '상단 아크, 중단 후퇴 아크'와 같은 기하학적 용어로 기술하면 필터의 패턴 인식을 우회하여 성공률이 크게 향상됩니다.

4. 실험 결과 (Results)

FLUX 2 Pro (Cloud) 의 기본 안전 설정에서 5 가지 구조화된 프롬프트 템플릿을 테스트한 결과:

• 성공률: 템플릿 T01T03 에서 **80%90%**의 성공률을 기록했습니다.
• 성공률 향상 요인:
  • '부재' 언어에서 '존재' 언어로 전환: 성공률 약 60%p 향상.
  • 예술적 참조 (화가 + 사진가) 추가: 성공률 약 15~20%p 향상.
  • 사적 공간에서 공공/역사적 공간으로 전환: 성공률 약 30~40%p 향상.
  • 실루엣의 경우 기하학적 어휘 사용: 성공률 30% 에서 **82%**로 상승.
• 디버그 프로토콜: 차단 또는 부분 차단 (옷이 입혀짐 등) 발생 시, 예술적 프레임을 강화하거나 공간적 맥락을 변경하는 4 단계 개입 계층을 통해 문제를 해결하는 방법을 제시했습니다.

5. 의의 및 결론 (Significance & Conclusion)

• 실용적 해결책: FIGURA 방법은 안전 메커니즘을 무력화하지 않고, 그 제약 내에서 합법적인 예술적 표현을 가능하게 하는 실증적으로 검증된 첫 번째 체계적 방법론입니다.
• 윤리적 접근: 이 방법은 성적이거나 비동의적인 콘텐츠 생성을 지원하지 않으며, 오직 미술사적 전통에 기반한 예술적 인물 사진에 국한됩니다. 이는 검열을 수용하거나 안전 장치를 완전히 제거하는 이분법적 선택이 아닌, 제 3 의 길을 제시합니다.
• 미래 전망: 이 연구는 생성형 AI 에서 콘텐츠 안전과 예술적 표현 간의 긴장 관계가 해결 불가능한 문제가 아님을 보여줍니다. 향후 다른 플랫폼 (Midjourney, DALL-E 등) 으로 검증 범위를 확장하고, 정면 인물 및 남성 인물 템플릿 개발로 이어질 예정입니다.

이 논문은 단순한 프롬프트 팁을 넘어, 안전 필터의 작동 원리에 대한 깊은 이해와 데이터 기반의 체계적인 접근법을 통해 AI 기반 예술 창작의 새로운 가능성을 제시한다는 점에서 중요한 의의를 가집니다.