JSON 이미지 AI – 프로그래밍 방식의 일관된 이미지 생성
모델이 다음에 무엇을 할지 추측하는 것을 멈추세요. JSON 이미지 AI를 사용하면 장면을 구조화된 JSON 스키마로 설명하고, 버전 관리, 비교, 재사용이 가능한 반복 가능한 AI 이미지로 변환할 수 있습니다. 이미 JSON 동영상 생성 실행에 사용하고 있는 동일한 워크플로우 내에서 Grok Image, Qwen Image, z Image, NanoBanana Pro, NanoBanana 전반에 걸쳐 동일한 사양을 실행하세요.

{
"promptDetails": {
"description": "A construction site scene with the uploaded subject holding up an AR projection of a blueprint over the unfinished structure.",
"styleTags": [
"Industrial",
"Modern Architecture",
"Midday Light",
"Technical Schematics"
]
},
"scene": {
"background": {
"setting": "The top floor of a new skyscraper under construction (exposed concrete and rebar)",
"details": "Distant city skyline visible through open walls, safety netting, hard hats, dust motes in the air, strong texture of raw concrete floor."
},
"subject": {
"description": "The person defined by `[UPLOADED IMAGE]`, wearing a safety vest and hard hat, looking professional.",
"pose": "Standing near the edge, holding an invisible tablet (or hand outstretched) projecting the overlay, looking critically at the structure.",
"focus": "Subject and the projected blueprint are sharp; the background city is slightly softened."
}
},
"overlayObject": {
"type": "Holographic Architectural Blueprint",
"relationshipToEnvironment": "The overlay appears as a complex, translucent blue-line schematic *over* a section of the exposed rebar/wall.",
"transform": "Slightly angled in 3D perspective to match the construction site's structure.",
"surfaceInteraction": "Vibrant, electric blue lines with sharp white measurements, casting a subtle blue light onto the subject's vest and concrete floor.",
"components": {
"section": "Load-Bearing Wall A-4",
"measurement": "Height: 4.2m +/- 0.01m",
"position": "Projected mid-frame, aligned with the structure."
}
},
"technicalStyle": {
"aspectRatio": "16:9",
"photographyStyle": "Editorial, High Detail, Commercial",
"camera": {
"shotType": "Medium Shot",
"angle": "Eye-level, dynamic composition emphasizing vertical lines.",
"depthOfField": "Moderate, ensuring the raw background textures are visible but not distracting."
},
"lighting": {
"type": "Harsh, Clear Midday Sun",
"description": "Strong, directional sunlight creating sharp shadows and bright highlights on metal and concrete."
},
"color": {
"palette": "Concrete grays, safety vest orange/yellow, and electric blue."
}
}
}JSON 이미지 AI란 무엇인가요?
프롬프트 룰렛을 예측 가능한 결과물로 대체하는 프로그래밍 방식의 구조화된 프롬프팅을 위한 JSON 이미지 생성기입니다.

주요 JSON 이미지 생성 기능
모든 것이 JSON을 중심으로 구축되어 있어, 구조화된 프롬프트에서 실제로 확장 가능한 워크플로우를 통해 프로덕션 준비가 된 AI 이미지를 만들 수 있습니다.

JSONtoVideo.org에서 JSON 이미지 AI를 선택해야 하는 이유
대부분의 도구는 일반 텍스트 프롬프트를 포장하는 데 그칩니다. 이 도구는 JSON 워크플로우를 중심으로 설계되었으므로 AI 이미지가 일회성 실험보다는 신뢰할 수 있는 인프라처럼 작동합니다.
처음부터 JSON을 중심으로 구축
많은 생성기는 텍스트 프롬프트 엔진 위에 JSON을 덧붙이지만, 여기서는 JSON이 기본 인터페이스입니다. 프롬프트의 스크린샷을 저장하는 대신, 읽고 검토하고 비교하기 쉬운 명확한 JSON 계약을 유지하여 몇 달 후에도 모든 이미지를 재현할 수 있습니다.
하나의 UI로 여러 AI 이미지 모델 사용
동일한 곳에서 Grok Image, Qwen Image, z Image, NanoBanana Pro, NanoBanana 중에서 선택하고 동일한 스키마를 보내세요. 공급업체 종속성을 줄이고 품질과 속도를 벤치마킹하며 팀을 위한 익숙한 인터페이스를 유지할 수 있습니다.
실제로 재사용 가능한 프리셋
최고의 JSON 구성을 제품 사진, 소셜 광고 또는 핵심 아트워크를 위한 고정 프리셋으로 만드세요. 팀의 누구나 프리셋을 선택하고 몇 개의 필드만 편집하여 매번 프롬프트를 새로 만들지 않고도 브랜드에 맞는 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.
수동 프롬프트 튜닝보다 빠름
프롬프트를 처음부터 다시 작성하는 대신 한 번에 하나의 JSON 필드를 조정하고 즉시 그 영향을 확인할 수 있습니다. 특히 주당 수십 또는 수백 개의 자산을 생성할 때 최적화가 추측보다는 A/B 테스트처럼 느껴지게 합니다.
실제 엔지니어링 워크플로우에 적합
프롬프트가 일반 JSON이기 때문에 Git에 저장하고, 풀 리퀘스트 리뷰를 실행하고, 코드처럼 변경 사항을 추적할 수 있습니다. 이를 통해 JSON 정의를 자체 스크립트, 스케줄러 또는 이미지 API에 쉽게 연결하고 AI 아트를 위한 CI/CD 스타일 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
JSON 동영상 생성과 연계
주제, 환경, 카메라에 대한 동일한 구조화된 설명으로 스틸 이미지와 Veo 3.1 / Sora 2 동영상 모두를 만들 수 있습니다. 장면을 한 번 디자인하고 JSON 이미지 AI로 핵심 아트워크를 생성한 다음, JSON 동영상 생성 도구에서 핵심 필드를 재사용하여 일치하는 동영상 클립을 만드세요.
JSON 이미지 AI 사용 방법
워크플로우는 의도적으로 단순하게 설계되었습니다. JSON을 한 번 정의하고 모델을 선택한 다음, 필요한 만큼 많은 이미지에 동일한 스키마를 재사용하세요.

JSON 스키마 붙여넣기 또는 생성하기
기존 JSON 이미지 정의를 붙여넣거나 가이드 양식을 사용하여 처음부터 새로 만드세요. 주제, 환경, 스타일, 조명, 카메라, 네거티브 필드를 채워 AI가 모호한 문장에서 추측하는 대신 장면의 각 부분을 이해하도록 하세요.

AI 이미지 모델 선택하기
모델 선택기에서 Grok Image, Qwen Image, z Image, NanoBanana Pro 또는 NanoBanana를 선택하세요. 이 도구는 사용자의 JSON을 검증하고, 모델의 예상 매개변수에 매핑하며, 생성 버튼을 누르기 전에 누락되거나 지원되지 않는 필드에 대해 경고합니다.

생성, 비교 및 프리셋 저장하기
이미지를 렌더링한 다음, 선택적으로 여러 모델에 걸쳐 동일한 JSON을 다시 실행하여 스타일, 선명도, 사실성을 비교하세요. 만족스러우면 JSON을 프리셋으로 저장하여 팀의 누구나 몇 번의 편집만으로 새로운 제품, 캠페인 또는 데이터 세트에 재사용할 수 있도록 하세요.
JSON 이미지 AI 자주 묻는 질문
Grok Image, Qwen Image, z Image, NanoBanana 모델을 사용하여 AI 이미지를 생성하기 위해 JSON 스키마를 사용하는 것에 대한 가장 일반적인 질문에 대한 답변입니다.
JSON 이미지 AI란 무엇이며 일반 이미지 생성기와 어떻게 다른가요?
JSON 이미지 AI는 한 줄의 텍스트 대신 구조화된 JSON 객체로 이미지의 각 부분을 설명할 수 있게 해주는 JSON 이미지 생성기입니다. 주제, 스타일, 조명, 카메라와 같은 필드가 명시적이므로 결과를 재현하고, 팀원과 정확한 사양을 공유하며, 기존의 프롬프트 전용 도구의 무작위성을 피할 수 있습니다.
이 JSON 이미지 생성기는 어떤 AI 이미지 모델을 지원하나요?
현재 이 도구는 Grok Image, Qwen Image, z Image, NanoBanana Pro, NanoBanana에 중점을 두고 있습니다. 각 모델에 동일한 JSON 사양을 보내 품질을 비교하고, 스키마를 안정적으로 유지하면서 자신의 스타일과 예산에 맞는 엔진으로 표준화할 수 있습니다.
JSON 이미지 AI를 사용하려면 JSON을 알아야 하나요?
아니요. 시각적 편집기로 시작할 수 있습니다. 이 편집기는 내부적으로 유효한 JSON을 작성하면서 간단한 필드, 슬라이더, 드롭다운을 제공합니다. 익숙해지면 JSON 보기를 열어 자신의 도구에 복사하여 붙여넣거나, 더 많은 제어가 필요할 때 고급 필드를 직접 편집할 수 있습니다.
상업적 프로젝트에 JSON 이미지 AI를 사용할 수 있나요?
네. 많은 사용자들이 일관성이 중요한 전자상거래, SaaS, 크리에이티브 작업에 구조화된 JSON 프롬프트를 사용하고 있습니다. 기본 모델 및 자산의 이용 약관을 준수할 책임은 사용자에게 있지만, 사용자의 JSON 스키마는 비공개로 유지되며 공유 모델 학습에 사용되지 않습니다.
내 JSON 프롬프트는 여러 모델에서 얼마나 재사용 가능한가요?
목표는 핵심 스키마가 Grok Image, Qwen Image, z Image, NanoBanana 변형 모델 전반에 걸쳐 동일하게 유지되는 것입니다. 엔진별로 스타일이나 강도를 조정할 수는 있지만, 주제, 환경, 카메라와 같은 필드는 안정적으로 유지되므로 처음부터 다시 시작하지 않고도 제공업체를 변경할 수 있습니다.
코드나 API로 JSON 이미지 AI를 자동화할 수 있나요?
모든 것이 JSON으로 정의되기 때문에 이 도구를 중심으로 자동화하기 쉽습니다. 많은 팀이 자체 시스템에서 JSON을 생성하거나 저장한 다음, 이미지 모델 API를 호출하거나 앱 내에서 작업할 때 재사용합니다. 파이프라인이 JSON을 지원하는 한, 별도의 형식 없이 스크립트, 스케줄러 또는 로우코드 도구에 JSON 이미지 AI를 연결할 수 있습니다.
프롬프트 룰렛은 그만—JSON 이미지 AI를 시작하세요
몇 가지 테스트 장면을 생성하고 모델을 비교하며 구조화된 JSON 이미지 생성이 자유 형식 프롬프트에 비해 얼마나 더 차분한지 느껴보세요. 사용자의 JSON 스키마는 비공개로 유지되며 언제든지 내보내어 자체 스택에서 재사용할 수 있습니다.
