GPT 이미지 레이어 분리로 PSD 만들기, 코덱스로 AE 모션까지

GPT 이미지 레이어 분리는 완성된 장면 이미지 한 장을 다시 부품으로 쪼개 PSD(포토샵 레이어 파일)로 만들고, 그 PSD를 애프터이펙트(AE, 어도비의 모션그래픽 프로그램) 파일로 넘겨 등장 모션까지 자동으로 얹는 방법입니다. 이 글은 챗GPT 데스크톱 앱의 코덱스로 이 흐름을 따라 하는 순서와 지시문 예시를 정리했습니다. 3분짜리 짧은 영상이 바탕이고, 이 과정이 20분 만에 끝났다는 시간과 크레딧 수치는 모두 출연자 주장입니다.

원리 한 줄 — 이미지를 결과물이 아니라 부품 묶음으로 본다

보통은 이미지를 한 장 뽑으면 거기서 끝입니다. 이 방식은 반대예요. 그림을 예쁘게 뽑는 이야기가 아닙니다.

뽑은 이미지를 다시 GPT에게 던져서 그림 안의 주요 객체들을 알파값이 포함된 개별 요소로 각각 다시 생성합니다. 알파값은 픽셀마다 얼마나 투명한지를 담은 정보라, 배경 없이 물건만 오려 낸 조각을 만들 수 있습니다. 이게 곧 레이어(포토샵에서 투명 필름처럼 겹쳐 쌓는 한 장 한 장)가 될 조각들입니다. 조각을 원본과 똑같은 자리에 배치하면 PSD가 되고, 그 레이어 상태를 도착점으로 삼으면 모션은 저절로 설계됩니다. 생성된 요소가 전부 개별 리소스이니 다른 스타일로 변주하기도 쉽습니다.

이미지 생성 쪽에서 유리한 위치에 있는 GPT 앱을 쓰는 편이 금전적으로 나을 수 있다는 게 출연자 판단입니다.

준비물: 챗GPT 데스크톱 앱과 플러스 계정

챗GPT 데스크톱 앱

먼저 챗GPT 데스크톱 앱을 다운로드해서 설치합니다.

1. OpenAI 공식 사이트의 다운로드 페이지에 들어갑니다.
2. 맥용 또는 윈도우용을 받아 설치합니다.
3. 앱을 열고 챗GPT 계정으로 로그인합니다.

별게 없습니다. 웹에서 쓰던 GPT와 똑같은데, 내 컴퓨터의 지정한 위치에 파일을 생성하거나 정리하는 과정이 추가되는 정도입니다. PSD와 AE 파일을 내 디스크에 떨궈야 하니 이 앱이 필요합니다.

계정과 크레딧

출연자는 플러스 플랜(챗GPT의 월 구독 유료 요금제) 계정을 두 개 쓰고 있습니다. 이 영상 제작 방식을 궁리하다가 크레딧을 금방 다 써 버렸고, 촬영 시점에는 9%만 남은 상태로 진행했습니다. 여기서 크레딧은 요금제마다 정해진 사용량 한도를 말하고, 퍼센트는 그 한도 중 남은 비율입니다.

모델은 GPT-5.6 계열(자막 기준)을 추론 강도 medium으로 돌렸습니다. 추론 강도는 AI가 답을 내기 전에 얼마나 오래 생각할지 정하는 설정이고, medium은 중간 단계입니다.

결과 확인용 프로그램

결과물을 열어 보려면 애프터이펙트가 필요하고, PSD 레이어를 확인할 포토샵(또는 무료 대체 도구)이 있으면 좋습니다. 자세한 건 아래 "영상에 없는 배경"에 적었습니다.

1단계. 장면 이미지 한 장 만들기

GPT에서 장면 하나를 생성합니다. 여기까지는 평소 이미지 생성과 다르지 않습니다.

아늑한 서재 장면을 그려줘. 책상, 스탠드 조명, 책 더미, 창문, 화분, 의자가 서로 겹치지 않게 배치된 플랫 일러스트 스타일. 배경은 단색. 각 물건의 윤곽이 뚜렷하게.

확인할 것: 이 한 장이 뒤에서 쪼개질 원본이자 배치의 기준이 됩니다. 객체들이 서로 겹쳐 뭉개진 그림보다는 요소가 구분되는 장면이 유리합니다. 프롬프트(AI에게 주는 지시문)에 "겹치지 않게"를 넣는 이유입니다.

2단계. 코덱스로 전환하기

상단의 챗GPT를 누르면 코덱스로 전환할 수 있습니다. 코덱스로 바꿔 놓고 시작합니다. 코덱스(Codex)는 OpenAI의 작업 대행 모드로, 파일을 만들고 스크립트(컴퓨터가 순서대로 실행하는 작은 프로그램)를 실행할 수 있는 에이전트 모드라 PSD와 AEP 같은 파일을 실제로 써내려면 이쪽이어야 합니다.

3단계. 장면 이미지를 첨부하고, 워크플로를 말로 풀어 입력하기

전환한 코덱스 창에 1단계에서 만든 장면 이미지를 첨부합니다.

그다음 머릿속에 있는 내용을 말로 풀어서 넣습니다. 이미지를 레이어로 분할해 PSD로 만든 뒤 어떤 모션을 줄지, 그 워크플로(작업 순서) 자체를 설명하는 겁니다.

넣은 규칙 네 가지

1. 개별 리소스 확보: 이미지 속 주요 객체들을 알파값이 포함된 개별 요소로 각각 생성한다.
2. PSD 변환: 원본 이미지를 기준으로 개별 리소스의 위치를 동일하게 잡아 PSD로 변환한다.
3. 등장 모션: PSD 레이어 상태를 AEP에서 엔드 프레임으로 활용한 등장 모션을 추가한다.
4. 스톱모션 연출: 등장 이후에는 제자리 움직임을 표현식으로, 프레임을 의도적으로 떨어뜨려 약간의 스톱모션 느낌을 낸다.

세 번째가 이 워크플로의 급소입니다. PSD에 정리된 레이어 배치가 곧 도착 지점(엔드 프레임)이라서, AI는 "어디로 모여야 하는지"를 이미 알고 키값을 잡습니다. 키값은 특정 시점의 위치·크기를 찍어 두는 기준점(키프레임)으로, 두 키값 사이를 프로그램이 부드럽게 이어 움직임을 만듭니다. 스톱모션은 사진을 한 장씩 넘기듯 뚝뚝 끊기는 움직임을 말합니다.

지시문 전문은 영상에서 읽어 주지 않습니다. 네 규칙을 그대로 문장으로 옮기면 이렇게 됩니다.

첨부한 장면 이미지를 기준으로 다음 순서로 작업해줘. 결과물은 바탕화면의 scene_layers 폴더에 저장해.

1. 이미지 속 주요 객체(책상, 조명, 책, 창문, 화분, 의자, 배경)를 각각 알파 채널이 포함된 PNG로 다시 생성해. 원본과 같은 스타일, 같은 크기 비율을 유지하고 배경은 투명하게.
2. 원본 이미지와 같은 캔버스 크기의 PSD를 만들고, 각 PNG를 원본에서의 위치와 동일한 좌표에 레이어로 배치해. 레이어 이름은 객체 이름으로.
3. 그 PSD를 불러오는 After Effects 프로젝트(.aep)를 만들어. PSD의 레이어 배치를 마지막 프레임(엔드 프레임)으로 삼아, 각 레이어가 화면 밖 또는 작은 크기에서 제자리로 들어오는 등장 모션을 0~2초 사이에 순차적으로 넣어.
4. 등장이 끝난 뒤에는 각 레이어에 wiggle 같은 표현식으로 작은 제자리 움직임을 주고, posterizeTime으로 프레임을 8fps 정도로 떨어뜨려 스톱모션 느낌을 내줘.

각 단계가 끝나면 생성된 파일 경로를 알려줘.

확인할 것: 알파값 이야기를 빼먹으면 배경이 붙은 조각이 나옵니다. 레이어로 쓸 수 없습니다.

4단계. 기다리기

돌려놓고 자리를 뜹니다. 쓰레기를 버리고 오든 과자를 사 오든 상관없습니다.

약 20분 걸렸고, 사용량은 7% 소모됐습니다. 직접 만들었어도 비슷한 시간이 걸렸을 거라는 게 출연자 평가입니다.

5단계. 결과 확인

돌아와 보면 이렇게 되어 있습니다.

• PSD 파일 내부에 레이어가 전부 나뉘어 있음
• 그 PSD를 기반으로 AE 파일에 모션이 잡혀 있음

시간의 대부분은 이미지 생성에서 잡아먹었습니다. 리소스 풀이 더 넓어지면 시간은 더 짧아질 수 있습니다.

6단계. 스타일 갈아 끼우기

이게 이 방식의 진짜 이득입니다.

만들어진 장면은 전부 개별 리소스입니다. 그러니 다른 톤으로 교체해 달라고 요청해서 같은 위치, 같은 컴포지션으로 교체하면 됩니다. 컴포지션은 애프터이펙트에서 레이어를 담아 두는 하나의 장면 틀입니다. 모션은 그대로 유지된 채 캐주얼 스타일 버전이 하나 더 생깁니다.

scene_layers의 각 PNG를 같은 크기, 같은 위치로 유지한 채 캐주얼한 손그림 스타일로 다시 생성해서 PSD와 AEP의 레이어만 교체해줘. 모션 키프레임은 건드리지 마.

한 번 만든 모션으로 여러 톤을 뽑는다는 뜻입니다.

덧 — 오픈AI 게임 빌더 서울

오픈AI가 서울에서 코덱스를 활용한 게임 개발 해커톤(정해진 시간 안에 결과물을 만들어 겨루는 개발 행사) 오픈AI 게임 빌더 서울을 개최합니다. 코덱스에 명령만 내리면 되니 관심 있으면 들어가서 확인해 보라는 소개가 붙었습니다.

GPT 이미지 레이어 분리 흐름 한눈에 보기

이미지 한 장을 뽑는 데서 멈추지 않고, 그 한 장을 다시 분해해 레이어와 모션으로 확장하는 구조입니다. 영상에서는 네 가지 규칙을 말로 설명하는 수준까지만 공개됐고, 위의 지시문은 그 규칙을 편집자가 문장으로 옮긴 것입니다.

원본 영상: youtu.be/…