니지저니 개인화 하는 법 초기화 사용 방법 인기 프롬프트 추천

“분명 같은 프롬프트를 썼는데, 왜 다른 사람 그림이 더 내 취향이지?” 니지저니(Niji・Journey)를 사용하다 보면 한 번쯤 이런 생각 해보셨을 겁니다. 수많은 AI 그림 속에서 ‘나만의 그림체’를 갖고 싶다는 욕망, 창작자라면 당연한 거겠죠.







다행히 니지저니에는 우리의 이런 고민을 해결해 줄 강력한 무기가 숨겨져 있습니다. 바로 ‘개인화(Personalization)’ 기능인데요. 이 기능만 제대로 활용해도 여러분의 니지저니 결과물은 완전히 달라질 수 있습니다.

하지만 막상 시작하려니 설정부터 초기화, 복잡한 명령어까지 머리가 아프시죠? 걱정 마세요. 오늘 이 글 하나로 니지저니 개인화의 모든 것을 아주 쉽게, 그리고 확실하게 정리해 드리겠습니다. “진짜로 쓰는 방법”을 기준으로, 설정부터 초기화, 그리고 바로 써먹을 수 있는 인기 프롬프트까지 한 번에 떠먹여 드릴게요.

1. 용어부터 확실하게! 니지저니가 두 개라고요?




본격적인 시작에 앞서, 많은 분들이 헷갈려 하는 부분부터 짚고 넘어가겠습니다. “니지저니 개인화”를 검색하면 서로 다른 두 가지 방법이 나와서 혼란스러우셨을 텐데요. 사실 이 둘은 접근 방식이 다릅니다.

  • 니지저니(Niji・Journey) 단독 서비스(앱/웹): nijijourney.com에서 직접 개인화 학습(teach-niji)을 진행하고, 프롬프트 끝에 --p를 붙여 적용합니다. 모바일 접근성이 좋고 직관적입니다.
  • 미드저니(Midjourney) 내의 Niji 모델: 미드저니 웹사이트(midjourney.com)에서 rank-niji를 통해 학습하고, 프롬프트에 --niji--p를 함께 사용하여 적용합니다. 미드저니의 강력한 기능들과 연동해서 쓰기에 좋습니다.

어떤 방법을 사용하든 기본 원리는 같습니다. 아래 가이드에서는 두 가지 경우를 모두 고려하여 설명해 드릴 테니, 여러분이 주로 사용하는 환경에 맞춰 따라오시면 됩니다.

2. 개인화가 대체 뭔가요? (한 줄 요약)

복잡하게 생각할 것 없습니다. 개인화는 “내가 좋아하는 그림 취향을 AI에게 과외시키는 것”입니다.

우리가 프롬프트에 미처 다 적지 못한 그림의 분위기, 스타일, 연출 같은 빈칸들을 AI가 학습한 ‘내 취향’으로 알아서 채워주게 만드는 기능이죠. 미드저니 공식 문서 기준으로는 V6, V7 모델과 호환된다고 하니 참고하세요.

3. 니지저니 개인화 실전 가이드: 학습부터 사용까지

A. 개인화의 첫걸음, “학습” 시키기 (필수)

AI에게 내 취향을 알려주려면 먼저 데이터를 입력해야겠죠? 이 과정을 ‘학습’ 또는 ‘평가’라고 합니다.

어디서 하나요?

  • 니지저니 앱/웹 유저: https://nijijourney.com/teach-niji 에 접속하세요.
  • 미드저니 Niji 모델 유저: https://www.midjourney.com/rank-niji 에 접속하세요. (일반 미드저니 모델은 rank에서 진행합니다.)

어떻게 하나요? 화면에 두 장의 이미지가 나란히 나타납니다. 둘 중에서 더 마음에 드는 그림을 선택하는 과정을 최소 200번 이상 반복해야 합니다.

⭐ 학습 꿀팁 (이게 진짜 중요합니다!)

  • 과감하게 SKIP 하세요: 두 그림 모두 마음에 안 든다면 억지로 고르지 말고 과감하게 건너뛰세요. 애매한 데이터를 입력하면 AI가 혼란스러워해서 오히려 취향이 흐려질 수 있습니다. ‘정확한’ 데이터가 ‘많은’ 데이터보다 중요합니다.
  • 편식은 금물: 특정 캐릭터나 구도만 계속 고르면 나중에 다른 주제를 그릴 때 표현력이 떨어질 수 있습니다. 다양한 주제와 스타일을 골고루 평가하여 AI에게 폭넓은 취향을 학습시키는 것이 유리합니다.

B. 학습한 개인화 “사용” 하기

열심히 학습을 마쳤다면 이제 실전에 적용해 볼 차례입니다.

기본 적용법: 평소처럼 프롬프트를 작성하고 맨 끝에 --p만 붙여주세요. 예시: /imagine prompt: a cute anime girl eating ramen --ar 16:9 --p

그림을 생성하면 결과물 프롬프트 끝에 알 수 없는 코드(예: q9qrcqo)가 붙어 나오는 걸 볼 수 있는데요. 이걸 ‘쇼트코드(shortcode)’라고 부릅니다. 이 코드는 “그림을 생성한 시점의 내 개인화 스타일 스냅샷”이라고 생각하면 됩니다.

스타일 고정 및 공유: 특정 시점의 스타일이 너무 마음에 들었다면, 그 쇼트코드를 --p 뒤에 직접 입력해서 스타일을 고정할 수 있습니다. 다른 사람과 이 코드를 공유해서 같은 스타일로 그림을 그리는 것도 가능하죠. 예시: /imagine prompt: ... --p q9qrcqo

참고로, 학습(평가)을 계속 진행하면 여러분의 기본 쇼트코드도 계속 업데이트되면서 스타일이 조금씩 변하게 됩니다.

C. 개인화 “강도 조절”의 핵심 (퀄리티를 좌우해요!)

개인화를 켰다고 끝이 아닙니다. 내 취향을 얼마나 강하게 반영할지 조절하는 것이 퀄리티의 핵심인데요. 이때 사용하는 것이 바로 Stylize(--s) 파라미터입니다. (범위: 0~1000, 기본값: 100)

  • --s 50~150 (추천): 프롬프트의 내용을 잘 따르면서 내 취향을 자연스럽게 녹여냅니다. 가장 안정적인 결과를 얻을 수 있는 구간입니다.
  • --s 300~700: 내 취향이 아주 강하게 반영됩니다. 그림체는 마음에 들 수 있지만, 프롬프트에서 지시한 내용(특정 사물, 구도 등)이 무시될 확률이 높아집니다.
  • --s 0: 개인화의 영향력이 최소화되어 사실상 기능이 거의 꺼진 것과 비슷한 느낌을 줍니다.

만약 --p를 켰는데 프롬프트 내용이 자꾸 뭉개지거나 무시된다면, 가장 먼저 --s 값을 낮춰보세요. 십중팔구 해결될 겁니다.

4. 초기화 및 관리: 망쳤다고 생각될 때 되돌리는 법

“개인화 학습을 잘못해서 그림이 이상해졌어요! 초기화 버튼 없나요?” 많은 분들이 찾는 기능이지만, 아쉽게도 ‘원클릭 초기화 버튼’은 없습니다. 하지만 걱정 마세요. 현실적인 해결 방법들이 있습니다.

  1. 기본 스타일로 복귀: 가장 간단한 방법입니다. 프롬프트에서 --p를 빼버리세요. 웹에서는 Personalization 버튼을 OFF로 설정하면 됩니다.
  2. 과거의 영광으로 되돌리기: 디스코드에서 /list_personalize_codes 명령어를 입력하면 그동안 생성된 내 쇼트코드 목록을 볼 수 있습니다. 마음에 들었던 과거의 코드를 찾아서 --p 코드 형태로 사용하면 예전 스타일로 돌아갈 수 있습니다.
  3. 새로운 시작 (New Profile): 미드저니 웹사이트의 개인화 페이지에서 ‘새 프로필’을 만들 수 있습니다. 완전히 다른 취향으로 처음부터 다시 학습하고 싶을 때 유용합니다. 기존 프로필을 삭제할 수도 있지만, 삭제하더라도 이미 생성된 코드들은 계속 작동할 수 있다는 점을 유의하세요.

5. 실패 없는 실전 운영 루틴

개인화 기능을 안정적으로 사용하기 위한 저만의 루틴을 공유합니다.

  1. 처음에는 무조건 개인화 ON + --s 100 근처에서 시작합니다.
  2. 결과물이 마음에 들면, 그 그림에 생성된 --p 코드를 따로 메모해두고 ‘고정 코드’로 사용합니다.
  3. 같은 캐릭터나 시리즈를 그릴 때는 고정된 --p 코드와 함께, 스타일 레퍼런스(--sref 이미지URL) 기능을 조합하여 일관성을 유지합니다.
  4. 평가(학습)는 시간 날 때마다 틈틈이 하되, ‘많이’ 하는 것보다 애매한 건 과감히 SKIP 하면서 ‘정확하게’ 하는 데 집중합니다.

6. 바로 써먹는 니지저니 인기 프롬프트 템플릿

마지막으로, 니지저니에서 가장 인기가 많은 애니메이션 스타일의 프롬프트 템플릿을 준비했습니다. 대괄호 [ ] 부분만 여러분이 원하는 내용으로 바꿔서 바로 사용해 보세요!

A) 캐릭터 디자인

  • 캐릭터 설정표 (강추!): original anime character, [성별/나이], [헤어스타일/색], [눈색/특징], [의상 디테일], character sheet, front view, side view, back view, clean lineart, flat colors --ar 16:9 --p --s 150
  • 다양한 표정 세트: anime character portrait, [캐릭터 묘사], expression sheet, 8 different emotions, joyful, angry, sad, surprised, consistent hairstyle, consistent outfit --ar 16:9 --p --s 120
  • 애니메이션 키 비주얼 포스터: key visual illustration, [캐릭터 이름/특징] in [장소/세계관], dynamic composition, dramatic lighting, flying debris, cinematic anime style, detailed background --ar 2:3 --p --s 300

B) 만화/웹툰 연출

  • 박진감 넘치는 액션 컷: manga panel, [캐릭터] performing [액션 동작], speed lines, impact frames, motion blur, dynamic camera angle, intense expression, black and white screentone --ar 16:9 --p --s 250
  • 감성적인 한 장면: a panel from a slice of life manga, [캐릭터] looking at [대상] with a gentle smile, warm sunlight, detailed background art, quiet atmosphere, Japanese comic style --ar 3:4 --p --s 200

C) 상업 일러스트 느낌

  • 라이트노벨 표지: light novel cover art, [매력적인 주인공], soft gradient background with [상징적인 사물], beautiful typography space (no text), high quality anime rendering, vibrant colors --ar 2:3 --p --s 220
  • 귀여운 SD 캐릭터 (굿즈용): chibi character, [캐릭터 특징], big sparkling eyes, simple cute shapes, sticker art style, white outline, pastel colors --ar 1:1 --p --s 180

D) 내 취향을 더 확실하게 (마법의 문장)

개인화와 궁합이 아주 좋은 ‘마법의 문장’들입니다. 프롬프트 앞이나 뒤에 추가해 보세요.

  • my signature aesthetic, consistent character appeal, clean line art + soft cel shading, high readability, pleasing color harmony --p --s 200

마무리하며

지금까지 니지저니 개인화의 모든 것을 알아봤습니다. 처음에는 조금 복잡해 보일 수 있지만, 한 번 세팅해두면 여러분의 창작 활동에 날개를 달아줄 강력한 도구가 될 것입니다.

더 이상 남들의 그림을 부러워하지 마세요. 오늘부터 당장 AI에게 여러분만의 취향을 가르치고, 세상에 하나뿐인 나만의 그림체로 멋진 작품들을 만들어보시길 바랍니다. 여러분의 즐거운 창작 여정을 응원합니다!


자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 개인화 학습은 200번만 하면 끝인가요? A. 200번은 최소 권장 사항입니다. 평가를 많이 할수록 AI가 내 취향을 더 정교하게 이해하게 됩니다. 시간이 날 때마다 틈틈이 평가를 진행해서 쇼트코드를 업데이트해 주는 것이 좋습니다.

Q2. 다른 사람의 쇼트코드를 써도 되나요? A. 네, 가능합니다. 마음에 드는 스타일을 가진 사용자가 있다면 그 사람의 쇼트코드를 공유 받아 --p 코드 형태로 사용해 보세요. 그 사람의 스타일이 적용된 그림을 그릴 수 있습니다.

Q3. 미드저니 V6 모델에서도 니지 개인화 코드를 쓸 수 있나요? A. 네, 미드저니 V6/V7 모델과 니지 모델은 개인화 시스템을 공유합니다. 따라서 니지저니에서 생성된 개인화 코드를 일반 미드저니 프롬프트에 --p 코드 형식으로 붙여서 사용할 수 있습니다. 다만 모델 특성이 다르기 때문에 결과물 느낌은 조금 다를 수 있습니다.

Q4. 개인화를 켰는데 그림이 너무 단순해지거나 이상해져요. A. 학습 데이터가 부족하거나 편향되었을 가능성이 높습니다. 또는 --s 값이 너무 높아서 그럴 수도 있습니다. 먼저 --s 값을 100 이하로 낮춰보시고, 그래도 해결되지 않으면 다양한 스타일의 이미지를 추가로 평가하여 학습 데이터를 보강해 보세요.

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