캔바 첫 자체 이미지 AI 크래프트, 오픈AI 뒤 4위

지금 디자인 아레나의 이미지 생성 모델 순위표를 보면 1위부터 3위까지가 전부 오픈AI 모델이다. 그 바로 아래 4위에 새 이름이 올라왔다. 캔바가 처음으로 직접 만든 AI 이미지 생성 모델 ‘캔바 크래프트(Canva Craft)’다. 이 모델은 이미지를 곧장 그리지 않는다. 디자인부터 설계하고, 그 계획대로 이미지를 만든다.

캔바 사용자라면 오늘 바로 써볼 수 있다. 캔바가 차이를 내겠다고 밝힌 영역도 분명하다. 글자가 들어간 홍보물, 그리고 배치가 까다로운 디자인. 범용 이미지 모델과 같은 판에서 겨루기보다 캔바 사용자가 매일 만드는 결과물로 승부하려는 계산으로 보인다.

먼저 설계하고 나중에 그린다, 크래프트의 2단계 구조

크래프트는 작업을 둘로 나눈다. 먼저 디자인을 계획하고, 그다음에 그 계획에 맞춰 이미지를 생성한다. 캔바는 목요일 발표에서 이 방식이 “더 높은 정밀도, 일관성, 제어력”을 준다고 강조했다.

캔바가 내세운 효과는 막연한 품질 향상과는 거리가 있다. 읽을 수 있는 글자를 넣어야 하는 이미지, 사물을 정확한 위치에 놓아야 하는 복잡한 이미지를 더 정확하게 만든다는 것이다. 카드뉴스 제목이나 포스터 문구처럼 글자와 배치가 곧 품질인 결과물을 겨냥한 설계로 읽힌다.

‘정밀도, 일관성, 제어력’은 아직 캔바가 스스로 내린 평가다. 이 글에서 외부 잣대로 삼을 만한 건 뒤에 나오는 디자인 아레나 순위 하나다.

교재는 사람이 만든 캔바 템플릿 수백만 개

크래프트가 다른 이미지 모델과 갈리는 지점은 무엇을 보고 배웠느냐다. 캔바는 자사 콘텐츠 라이브러리에 쌓인 “사람이 만든 템플릿 수백만 개”로 크래프트를 훈련했다고 밝혔다. 소셜미디어 게시물, 프레젠테이션, 인포그래픽, 메뉴판처럼 현장에서 바로 쓰이는 디자인들이다.

레이아웃과 글자 배치가 이미 정리된 완성형 디자인. 크래프트의 교재는 그런 것들이었다. 여기서부터는 해석이다. 이런 재료로 배운 모델이라면 ‘멋진 그림’보다 ‘바로 쓸 수 있는 디자인’에 무게가 실렸다고 보는 게 자연스럽다. 설계부터 하는 모델을 설계가 끝난 결과물로 가르친 셈이니, 앞의 2단계 구조와도 방향이 맞아떨어진다. 캔바가 꼽은 용도에 사실적인 장면이나 디지털 아트도 들어 있긴 하다. 그래도 학습 재료로 미루어 보면 무게중심은 실무 디자인 쪽이다.

안전장치도 함께 들어갔다. 캔바는 입력·출력 검열, 개인정보·안전 제어, 신고 도구를 탑재했다고 설명했다.

디자인 아레나 4위, 앞자리 셋은 모두 오픈AI

성적표도 나왔다. 디자인 아레나(Design Arena)는 이용자 투표로 AI 디자인을 평가하는 벤치마크다. 크래프트는 이곳 이미지 생성 모델 순위에서 현재 4위다. 1~3위는 오픈AI의 GPT-Image-2.5 Sunburst, GPT-Image-2.5 Flare, GPT-Image-2가 차지하고 있다.

투표로 매긴 순위인 만큼, 이 숫자는 이용자 눈에 더 나아 보인 결과물의 순서에 가깝다. 그 잣대에서 캔바의 첫 자체 모델이 오픈AI 세 모델 바로 아래에 섰다. 가볍게 넘길 성적은 아니다. 뒤집어 보면 이 순위표에서 캔바 앞을 막고 있는 건 오픈AI 한 회사뿐이라는 얘기도 된다.

경쟁 구도는 이 순위표보다 넓다. 더버지는 크래프트를 오픈AI, 마이크로소프트, 구글의 이미지 모델과 정면으로 맞붙는 제품으로 짚었다. 캔바의 AI 행보를 순서대로 놓아 보면 흐름이 읽힌다. 지난 4월에는 원하는 내용을 말로 설명하면 디자인을 만들거나 고쳐 주는 프롬프트 기반 편집 기능을 선보였다. AI로 만든 이미지에 레이어를 넣어 일부만 고치는 기능도 더했다. 그리고 이번 크래프트로, 이미지를 만드는 모델까지 직접 손에 넣었다.

편집 도구를 먼저 갖추고 엔진은 나중에 들인 순서다. 크래프트가 ‘첫’ 자체 모델이라는 점을 감안하면, 캔바는 그동안 이미지 생성의 핵심을 직접 쥐고 있지 않았다는 뜻이 된다. 이번 출시로 그 빈자리가 채워졌다.

한국 사용자도 오늘부터, 관건은 한글 문구

크래프트는 지금 전 세계 모든 사용자에게 제공된다. 지역별로 나눠 여는 방식이 아니니, 한국에서 캔바를 쓰는 사람도 따로 기다릴 이유가 없다. 캔바 왼쪽 메뉴에서 점 세 개 아이콘을 누르고 드림랩을 고르면 된다.

실무에서 달라질 만한 부분은 세 가지 정도로 추릴 수 있다. 원문에 나온 기능을 바탕으로 한 추정이라는 점은 미리 밝혀 둔다.

• 규격 맞추기: 지원하는 화면비가 30가지 이상이다. 플랫폼마다 크기가 제각각인 SNS 게시물이나 배너를 처음부터 맞는 비율로 뽑을 수 있다.
• 글자가 들어간 홍보물: 학습 데이터에 메뉴판이 포함됐고, 캔바도 글자 표현을 강점으로 내세운다. 가게 메뉴판이나 행사 포스터 초안 작업이 빨라질 것으로 보인다.
• 발표 자료용 이미지: 프레젠테이션과 인포그래픽 템플릿으로 학습했다. 보고서 삽화나 표지 이미지에도 쓸 만해 보인다.

변수는 한글이다. 캔바가 내세운 ‘읽을 수 있는 텍스트’가 영문 기준인지, 한글 문구도 깨지지 않고 나오는지는 원문에서 확인되지 않는다. 학습한 템플릿에 한글 디자인이 얼마나 섞였는지도 마찬가지다. 한글 제목이 들어가는 작업이라면 결과물을 꼼꼼히 살펴야 한다. 지금으로선 이미지는 크래프트로 만들고, 글자는 캔바 편집기에서 따로 얹는 쪽이 안전해 보인다.

확인된 것과 아직 불확실한 것

확인된 것

• 디자인을 설계한 뒤 이미지를 생성하는 2단계 구조
• 최대 2K 해상도, 30가지 이상의 화면비 지원
• 캔바 라이브러리에 있는, 사람이 만든 템플릿 수백만 개로 학습
• 디자인 아레나 이미지 생성 모델 순위 4위(오픈AI 모델 3개 다음)
• 입력·출력 검열, 개인정보·안전 제어, 신고 도구 탑재
• 전 세계 모든 사용자에게 바로 제공되며, 왼쪽 메뉴 점 세 개 → 드림랩에서 이용 가능

아직 불확실한 것

• 무료·유료 요금제에 따라 크래프트 사용 횟수나 기능이 다른지
• Craft-fast·Craft-ultrafast가 언제 나오고, 지금 모델과 성능이 얼마나 다른지
• MCP 기반 AI 에이전트 연동이 언제, 어떤 서비스부터 지원되는지
• 학습에 쓰인 템플릿의 제작자에게 동의를 받거나 보상했는지
• 디자인 아레나 4위의 세부 점수와 상위 모델과의 구체적인 격차

속도형 모델 두 개, 그리고 MCP로 AI 에이전트 연결

캔바는 더 효율적인 Craft-fast와 Craft-ultrafast 모델도 내놓을 계획이다. 이름으로 미루어 보면 속도를 앞세운 버전으로 짐작된다. 배너나 SNS 이미지를 여러 장 한꺼번에 뽑아야 하는 마케팅 실무라면 이쪽이 더 반가울 수 있다.

더 눈여겨볼 대목은 AI 에이전트 연동이다. 캔바는 개방형 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 AI 에이전트가 크래프트에 접속할 수 있게 할 계획이다. 이게 구현되면 캔바 화면을 열지 않고도 다른 AI 에이전트가 크래프트를 불러 디자인을 맡기는 방식이 가능해질 것으로 보인다. 개방형 표준을 골랐다는 데서 특정 서비스 한 곳이 아니라 여러 에이전트를 받아들이겠다는 의도도 읽힌다.

사람이 쓰는 디자인 도구에 머물지 않고, 다른 AI가 가져다 쓰는 디자인 엔진 자리까지 노린다는 신호다. 그 자리를 두고 오픈AI·구글과 경쟁할 때 캔바가 가장 앞세울 수 있는 무기는 자사 라이브러리에 쌓인 템플릿 수백만 개, 곧 학습 재료로 보인다.

출처: The Verge

글로벌뉴스 데스크

Daily News Korea 글로벌뉴스 데스크는 전 세계 IT·기술 뉴스를 실시간으로 모니터링하여 한국 독자에게 가장 중요한 소식을 전합니다. 실리콘밸리, 유럽, 아시아의 최신 기술 동향을 한국 시장 관점에서 분석합니다.