Krea와의 엔터프라이즈 파트너십을 시작했을 때, 우리는 대화가 자동화와 속도에 관한 것일 것이라고 기대했습니다. 하지만 자주 떠오른 주제는 더 근본적인 것이었습니다: 커뮤니케이션.
이미지는 더 이상 프로세스의 끝에서 만들어지는 것이 아니라, 그 과정 안에서 우리가 사용하는 도구가 되고 있습니다 — 아이디어를 조기에 시각화해 다른 사람들이 형태를 만들 수 있도록 도와주고, 의도를 분명히 하며, 합의에 도달하기 전에 다툼의 여지를 드러내고 비용이 커지기 전에 해결하는 방식입니다.
Why Krea: We Let the Studio Choose
Krea는 결코 상향식으로 결정된 것이 아닙니다. Krea에 직접 다가가기 전에 우리 스튜디오의 전 구성원에게 이미 시판 중인 AI 도구를 안전한 샌드박스에서 테스트할 수 있는 환경을 제공하고, 그들의 피드백을 모았습니다. Krea에 대한 반응은 지역과 분야, 그리고 기술적 자신감의 수준에 관계 없이 예외적으로 일관되게 나타났습니다: 사람들은 그것을 접근하기 쉽고, 균형 잡혀 있으며, 실제로 유용하다고 느꼈습니다. 그 확산이 결국 우리를 Krea로 다가가게 만든 원동력이 되었고, 스튜디오가 선택했고 우리는 그 뒤를 따랐습니다.
그 점에서 솔직한 한계도 함께 공유하고 싶습니다. 동료 중 한 명이 말한 대로: “AI는 실제로는 버틸 수 없는 건물의 아름다운 이미지를 만들어낼 수 있다.” 중요한 문제는 소프트웨어가 인상적인가 여부가 아니라, 스튜디오가 그것을 잘 사용할 수 있는 판단력과 워크플로, 그리고 공동의 읽기 능력을 구축할 수 있는가였습니다.
From Model to Image
우리의 일상 작업의 상당 부분은 이미지-대-이미지 작업으로 이루어집니다. Rhino나 Revit에서 가져온 이미터리(지오메트리)를 이미 신뢰하는 형태로 활용한 뒤, 모델 하나로는 전달할 수 없는 경험을 전달하는 이미지를 만듭니다. 3D 뷰나 기술 도면은 벽의 위치와 재료 간의 연결 관계를 기술적으로 보여주지만, 그 공간이 황혼 때 어떤 느낌을 주는지, 어떤 이야기를 담고 있는지는 거의 말해주지 않습니다. 우리는 Krea를 통해 그 간극을 메우고, 정확한 기하를 분위기와 의도가 담긴 이미지로 번역합니다.
전통적으로 건축가들은 단 하나의 “머니 샷”을 추구하는 경향이 있습니다 — 모든 것을 담아야 하는 한 장의 이미지입니다. 왜냐하면 전통적으로 각 렌더링은 비용이 많이 들고 느리기 때문입니다. 우리는 여전히 그런 핵심 이미지를 필요로 하지만, 이제는 특정 순간, 임계점, 프로젝트의 모퉁이와 같은 작고 집중된 뷰를 빠르고 명확하게 생성할 수 있습니다.
흥미롭게도 프레임을 좁히는 방식은 AI의 일반적인 “스롭” 경향을 피하는 데에도 도움이 됩니다. 한 순간의 좁게 범위를 한정한 이미지는 모든 것을 한꺼번에 하려는 광범위한 뷰보다 훨씬 정확하게 얻을 수 있습니다.
또한 프레임을 좁히면 우리의 범위를 벗어나지만 실제로는 다루지 않는 것들을 보여줄 수 있습니다. 예를 들어 한 주거 프로젝트에서 아파트 내부에서 밖으로 보이는 경관을 전달하고자 했습니다. 이 경관은 우리의 설계 범위 밖이고 인테리어 또한 우리가 모델링하지 않는 영역이었습니다. 실제 위치를 Google Earth로 빠르게 캡처한 뒤 해당 위치의 외부 전망을 진정으로 매력적으로 담아낼 수 있었습니다.
Generating What Isn’t There
이미지-대-이미지는 우리 기하학에서 출발하지만, 텍스트-대-이미지는 모델링 자체가 의미 없을 정도로 비실용적인 것들까지 만들어냅니다 — 다이어그램, 개념적 조각들, 아이디어의 촘촘한 클로즈업. 3D로 구성할 필요가 없다면 그 대신 묘사합니다.
또한 대규모 언어 모델의 분석적 “지혜”를 브레인스토밍 파트너로 활용하기 시작했습니다. 이미지를 만들려는 목적보다는, 한 가지를 확정하기 전에 어떤 방식으로 아이디어를 전달하거나 그래픽적으로 구성할 수 있는지 다양한 방법을 생각해보는 데 이 파트너를 씁니다. 이 작은 습관이 우리 다이어그램을 더 선명하게 만들었습니다.
가장 눈에 띄는 경우는 선행 학습 데이터가 전혀 없는 상황일 때입니다. 밀라노 디자인 위크를 위해 균사체로 이루어진 구체들로 만들어지는 파빌리온 컨셉을 개발했습니다. 아이디어는 분명하고 새로웠으며 참조 이미지가 없어 방향을 가리킬 수 있는 것이 없었습니다. Rhino 모델은 이러한 형태들 속에 살아있는 경험을 전달하는 데 큰 도움이 되지 못했습니다.
Krea를 사용해 팀은 규모, 리듬, 구성 요소를 전달하는 시각 자료를 생성했습니다. 결국 실물로 건설된 것은 초기의 AI 탐구에 비해도 놀랄 만큼 그 시점과 근접했습니다.
A Visual Language of Our Own
가장 깊은 변화 중 하나는 아이디어를 전달하는 방식의 다양성에 있습니다. 예전에는 대부분의 사람들이 접근하기 힘들었던 비주얼 언어들 — 영상, 특정 예술 스타일, 독특한 렌더링 방식 — 이젠 스튜디오의 일상 어휘의 일부가 되었습니다.
이것은 전문 지식을 없애자는 것이 아니라, 모든 사람이 활용할 수 있는 어휘를 넓혀주고, 프로젝트의 특정 측면을 전달하기에 가장 적합한 방식으로 다가갈 수 있도록 하는 데 있습니다. 스튜디오 전체로 보면 표현의 범위가 실질적으로 확장된 셈이며, 우리가 핵심으로 전달하고자 하는 내용을 말하는 새로운 방법들이 늘어난다는 의미입니다.
다만 일관성은 우리가 주목하는 진정한 차별점입니다. 우리는 스스로의 스타일을 만들고 LoRA를 자체적으로 학습시킵니다. 그리고 그 원칙은 엄격합니다: 타인의 작업을 학습하거나 참조하지 않습니다. 표절과 지적 재산권 침해를 방지하기 위해 모델은 우리가 큐레이션하고 소유한 자료들로만 구성됩니다.
그 큐레이션된 작업은 매우 가치가 있으며, 우리의 가장 정밀하고 고급 이미지를 위한 기반으로 계속 활용됩니다. 그러나 한 프로젝트에서 여러 이미 간의 시각적 일관성이 필요할 때, 우리는 스스로의 엄격한 스타일 레퍼런스를 만들어 LoRA를 학습시켜 일관되게 재생산할 수 있습니다.
그러한 방식은 우리의 스토리텔링에도 힘을 실어줍니다. 프레젠테이션과 강연을 준비할 때도 우리는 일관된 아이콘과 시각적 모티프를 생성할 수 있습니다. 이들은 매력적이고 빠를 뿐 아니라, 일정 변경에 대해서도 일관성을 유지할 만큼 안정적이며, 기술적 격차를 무시해도 충분히 매끄러운 모습으로 다듬어집니다. 내용이 강연 한 시간 전으로 바뀌더라도 그 모습은 견고하게 유지됩니다.
In the Room with the Client
건축은 항상 고유한 도전 과제를 안고 있습니다: 고객은 말로 어떤 것을 원하는지 설명하고, 양측은 그 말이 의미하는 바를 같은 그림으로 매칭해야 합니다. 역사적으로 이 간극은 몇 주의 모델링으로 메워졌습니다 — 여러 옵션을 만들고, 누가 무엇을 의미하는지 알아내려는 과정이었죠. Krea를 사용하면 대화를 나누는 순간에도 아이디어를 시각화할 수 있습니다.
한 아트 갤러리가 주차 구역에 자리한 모습이나 도시 프로젝트의 특정 음영 품질을 요구받았을 때, 우리는 즉시 그 상의 함의를 탐구하고 함께 확인할 수 있었습니다. 여러 프로젝트에서 이는 문장을 해석하기 위해 옵션을 모델링하는 데 들었던 수개월의 작업을 절약하게 해주었습니다.
또한 도면을 읽지 않는 사람들에게도 기술적 디테일을 이해하기 쉽게 보여줍니다. 한 프로젝트에서 고객이 어떤 녹색 외관이 특정 클래딩 디테일과 어떻게 어울리는지 이해하고자 할 때, 모델링 없이도 녹색 파사드의 위치를 다양한 클래딩 유형과 비교해 설명할 수 있었습니다.
Making Climate Visible
우리는 Krea를 활용해 홍수나 극한 기후 조건과 같은 기후 시나리오를 시각화합니다. 이는 전통적인 기술 맵과 그래프보다 훨씬 더 몰입적입니다. 디자인 결정의 의미가 방 안의 모든 협력자에게 즉시 명확해질 때, 우리는 놓치기 쉬운 회복력 있는 해법을 지지하기 위한 논쟁을 전개할 수 있습니다.
핵심은 누구나 “홍수를 더하자”나 “이 초목 상태를 보이자”고 타이핑한다고 해서 그것이 자동으로 신뢰되는 것이 아니라는 점입니다. 이미지를 생성하는 것은 쉬운 부분이고, 그것이 정확한 표현인지 여부를 아는 것이 더 어렵습니다.
모든 생태계 시나리오는 기후 전문가와 함께 만들어지며, 화면에 나타난 내용이 실제 조건이 어떻게 전개될지에 부합하는지 판단합니다 — 수위, 확산 방식, 위험 상황에서의 사이트 동작 등. 그들의 역할은 결과를 자격화하고 검증하는 것이지 단순히 요청하는 것이 아닙니다. 그것이 생성된 그림을 신뢰할 수 있는 형태로 바꿔, 맵이나 그래프나 도면으로는 읽을 수 없었던 위험을 사람들이 이해하게 만드는 방법입니다.
A Word on Workflow
Krea는 직관적이어서 이 기사의 거의 모든 내용이 기본 이미지나 편집 모드에서 해결됩니다. 때때로 ‘프롬프트 엔지니어링’을 핵심 기술로 다루기도 하지만, 우리 관점에서 그것은 부수적인 부분에 불과합니다. 진짜 일은 Krea를 무엇에 사용할 것인가를 판단하는 것이지, 어떻게 작동시키는가를 배우는 것이 아닙니다. 올바른 작업을 선택하는 것이 워크플로우입니다.
몇 가지 실질적인 예외가 있으며, 이것은 일관성을 목표로 할 때 모이는 군집들에서 두드러집니다. Madeline Leong의 풍경 다이어그램은 이미지 간에 일정한 시각 속성을 유지하도록 의도적으로 설정된 구성이 필요합니다. 프리젠테이션 피처 도식도 같은 방식으로 작동합니다 — 한 시퀀스가 하나의 가족으로 읽히도록 유지해야 하는 고정 규칙들이 정의됩니다. 그리고 우리의 더 완성도 높은 작업에서는 가끔 하이브리드 방식을 취해 이미지의 일부를 Krea에서 생성하거나 편집한 다음 포토샵에서 모아 일관성과 품질을 엄격하게 관리합니다.
대다수의 작업에서의 정교함은 도구를 전혀 사용할지 말지에 대한 판단의 품격에 달려 있습니다.
그게 바로 Krea 채택이 소수 전문가들만의 전문 워크플로로 여겨지지 않는 이유이기도 합니다. 엔터프라이즈 기술 도입에서 흔히 빠지는 함정 중 하나는 강력한 도구를 소수의 전문가 손에만 쥐여주고, 나머지 사람들은 효율성의 이름으로 그들에게 의존하게 만드는 일입니다. 우리는 그 반대를 원했습니다: 건축가, 인테리어 디자이너, 조경 건축가, 도시 기획가, 커뮤니케이션 동료들, 비즈니스 개발자들까지 포함해 도구에 대한 working understanding을 모두가 갖출 수 있는 수평적 모델을 원했습니다.
A New Kind of Craft
가장 가치 있는 역량은 큐레이션에 대한 민첩성 — 시작과 종료를 언제 결정할지, 결과가 더 발전할 만큼 충분히 좋다고 판단될 때를 언제 판단할지, 아날로그로 다시 전환해야 할 때를 언제 판단할지, 속도를 늦출지 AI의 속도를 허용할지 — 이러한 편집적 본능은 어떤 기술적 능력만큼이나 중요해졌습니다. 어떤 결과를 남길지 버리지는 무엇인지 결정하는 직관은 이제 기술적 능력만큼이나 중요합니다.
AI를 의도적으로 다루는 것은 하룻밤 사이에 배울 수 있는 것이 아니며, 건너뛸 수 있는 일도 아닙니다. 우리는 이 기술이 제공하는 실제로 주목할 만한 것들과 그 과정에서 생길 수 있는 유혹의 미끄러운 경로를 균형 있게 탐구해 나가고 있습니다.
또한 도구를 둘러싼 인접한 기술들이 생겨났습니다. 사람들은 이제 3D로 모델링하면서도 결과가 결국 Krea에 들어갈 것이라는 사실을 알고 있으며, 색상 코딩, 세부 수준의 보정, AI 후처리를 염두에 둔 구도 설계 같은 의도적 습관을 개발합니다. 위에서 언급한 하이브리드 포토샵 방식과 마찬가지로, 이 기술은 소프트웨어에 더해지는 것이 아니라, 그것을 다루는 누군가의 선견지명에서 살아납니다.
이 점을 주목해 명시할 가치가 있습니다. 이는 우리 출범 당시 가장 치열하게 논쟁되었던 지점이기도 했습니다. AI가 건축가를 대체하지는 않습니다. 건축적 품질은 주관적이고 문화적으로 특정되며 측정하기 어렵습니다; 표현은 실제 책임을 수반합니다. 설득력 있는 이미지는 고객, 승인, 기대에 영향을 미치기 때문입니다. 역사를 공부하고, 현장을 방문하며 재료와 인간 행동에 대한 감각을 키우는 일 — 이들은 본질적으로 인간적인 것이며, 좋은 건축의 토대가 됩니다.
Krea는 우리를 더 빠르게 만들었고 스튜디오 안에서 시각적으로 소통하는 사람의 폭을 넓혔습니다. 그것은 우리의 문화가 프리젠테이션에서 공동 창작으로 이동하도록 바꿨고, 전체 기술의 문턱을 낮췄지만, 산출물의 품질은 여전히 그것의 뒤에 있는 사고의 질에 전적으로 달려 있습니다.
사무실에서 자주 하는 말처럼, “AI는 당신의 아이디어를 위한 메가폰이 된다” — 그리고 메가폰은 들이대는 내용만큼만 좋습니다. 무엇을 말할지 잘 선택하는 능력이 그 어느 때보다 중요해졌고, 잘 선택하려면 많은 것을 알아야 합니다. 그것은 어떤 모델도 훈련시키지 않는 부분이며, 우리가 넘겨줄 의도가 없는 부분이기도 합니다.
