캐릭터가 매번 바뀌는 건 감각 문제가 아니라 invariants 문제입니다. 이 글은 gpt image 2 character sheet prompts 로 turnaround / expression / pose 를 재현 가능하게 만드는 기본 틀입니다.
팀이라면 1 개의 gpt image 2 character sheet prompt 를 version 관리해 baseline 으로 쓰세요. 이것이 gpt image 2 character consistency prompts 의 핵심입니다.
실무에서는 “한 번에 다 바꾸지 않기”가 가장 중요합니다. 먼저 turnaround 로 기본 비율과 실루엣을 고정하고, 그 다음 expression, 마지막에 pose 순서로 확장하세요. 또한 패널 수, 그리드, 여백, 라벨 규칙을 고정하면 결과가 훨씬 안정적입니다. 성능이 흔들릴 때는 디테일을 늘리기보다 불변조건을 더 명확히 적는 편이 보통 더 잘 먹힙니다.
추가로, 결과를 평가할 때는 “비슷해 보인다”가 아니라 체크리스트로 pass/fail 을 정하세요. 예: 얼굴 윤곽, 헤어 실루엣, 의상 포인트, 색상 팔레트, 카메라 거리. 이렇게 기준을 고정하면 팀 간 커뮤니케이션 비용이 크게 줄어듭니다.
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Keywords
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