SVG 변환, AI 일러스트, Gemini, GPT, 벡터 이미지, PPT 활용, AI 도구
AI가 생성한 이미지는 예쁘지만 수정이 안 된다는 게 늘 아쉬웠습니다. 그런데 SVG(Scalable Vector Graphics) 형식으로 뽑아내면 얘기가 달라집니다. 저도 처음엔 설마 했는데, Gemini에게 코드 몇 줄 뽑아달라고 했더니 PPT에서 자유롭게 색상을 바꾸고 도형 단위로 분리까지 되더라고요. AI 그림을 편집 가능한 일러스트로 만드는 방법을 실제로 써보며 검증한 내용을 공유합니다.
SVG 코드 생성, 생각보다 간단했습니다
일반적으로 AI 이미지는 PNG나 JPEG 같은 래스터(raster) 형식으로 출력됩니다. 래스터 이미지란 픽셀(화소)의 집합으로 이루어진 파일로, 크기를 키우면 화질이 깨지고 특정 부분만 잘라내 색상을 바꾸는 작업이 사실상 불가능합니다. 반면 SVG는 벡터(vector) 기반 포맷입니다. 벡터 이미지란 수학적 좌표와 경로로 그림을 표현하는 방식으로, 아무리 확대해도 화질이 유지되고 각 요소를 개별 도형으로 다룰 수 있습니다.
제가 직접 써봤는데, 방법은 생각보다 훨씬 단순했습니다. Gemini의 프로(Pro) 모드에서 "도라에몽 SVG 코드로 만들어 줘"라고 입력하면 XML 기반의 SVG 코드가 생성됩니다. 그 코드를 복사해 메모장에 붙여넣고 확장자를 `.svg`로 저장하기만 하면 끝입니다. 이렇게 저장된 파일은 PowerPoint(PPT)에 그대로 삽입할 수 있고, '그룹 해제' 기능을 통해 캐릭터를 구성하는 개별 도형으로 분리해 색상이나 크기를 자유롭게 편집할 수 있습니다.
Gemini vs GPT, 결과물 품질 직접 비교해봤습니다
일반적으로 텍스트 생성 능력에서 GPT가 앞선다고 알려져 있지만, SVG 생성 품질만큼은 저도 Gemini 쪽이 한 수 위라는 것을 직접 확인했습니다. 피카츄, 커비, 헬로키티를 각각 두 모델에 맡겨봤는데, 결과는 꽤 명확하게 갈렸습니다.
두 모델의 특징을 정리하면 다음과 같습니다.
- Gemini: SVG 렌더링(rendering) 품질이 전반적으로 높고, 도형의 배치와 비율이 원본 캐릭터와 유사하게 구현됨. 단, 코드 생성 과정이 텍스트로만 출력됨.
- GPT: SVG 코드를 생성하는 과정을 시각적으로 단계별로 보여주는 장점이 있음. 헬로키티처럼 선과 면이 단순한 캐릭터는 꽤 정확하게 구현되지만, 전반적인 품질은 Gemini보다 아쉬운 편.
커비 캐릭터는 솔직히 예상 밖이었습니다. 둥근 형태의 단순한 구조 덕분에 Gemini가 매우 정확하게 구현해냈습니다. 반면 PPT로 가져와 그룹을 해제했을 때 그라데이션(gradient) 표현 부분이 완전히 무너졌습니다. 그라데이션이란 두 가지 이상의 색이 부드럽게 전환되는 색상 효과를 말하는데, PPT의 SVG 렌더링 엔진이 복잡한 그라데이션 속성을 완전히 지원하지 못하기 때문입니다. 단색으로 채워진 요소는 문제없이 이동되지만, 그라데이션이 들어간 요소는 편집 과정에서 깨진다는 점을 미리 알고 활용해야 합니다.
복잡한 이미지 변환, 어디까지 가능한가
SVG 코드 생성 방식은 크게 두 가지입니다. 텍스트로 설명해 생성하는 방식과, 실제 이미지를 직접 입력해 SVG로 변환하는 방식입니다. 제가 직접 이미지를 업로드해 변환을 시도해봤는데, 결과는 '부분 성공'에 가까웠습니다. 꼬리나 눈처럼 특징적인 부분은 원본의 형태를 어느 정도 살렸지만, 전체 비율이나 세밀한 선의 표현은 많이 달랐습니다.
이는 AI의 SVG 생성 방식을 이해하면 납득이 갑니다. AI는 이미지를 픽셀 단위로 분석해 경로 데이터인 패스(path)로 변환하는 것이 아니라, 이미지를 '보고' 도형을 재구성하는 방식으로 작동합니다. 패스(path)란 SVG에서 직선, 곡선, 꺾임 등 복잡한 선의 형태를 수학적 명령어로 표현한 요소입니다. 즉, AI가 그림을 '해석'해 다시 그리는 것이기 때문에, 캐릭터가 복잡하고 세밀할수록 원본과의 차이가 커질 수밖에 없습니다.
실제로 SVG 뷰어(viewer) 사이트를 활용하면 메모장 저장 단계 없이 코드를 바로 붙여넣어 결과를 확인하고 SVG 파일로 직접 다운로드할 수 있어 작업 흐름이 훨씬 빨라집니다. 도라에몽처럼 선이 굵고 색 영역이 넓은 단순 캐릭터는 완성도가 높게 나오고, 피카츄처럼 꼬리와 볼의 홍조 등 세부 표현이 많은 캐릭터는 아쉬운 결과가 나오는 이유가 바로 여기에 있습니다.
## AI 도구 활용, 편리함 뒤의 맹점
솔직히 말씀드리면, 이 SVG 변환 작업을 해보면서 Cursor AI로 코딩을 처음 접했을 때의 기억이 겹쳐 보였습니다. 처음엔 AI가 코드를 뚝딱 만들어주는 게 신기하고 내가 엄청난 능력을 얻은 것처럼 느껴졌는데, 며칠 지나지 않아 제가 얻은 건 실력이 아니라 착각이었다는 걸 알게 됐습니다. SVG도 마찬가지입니다. AI가 그라데이션을 엉망으로 표현해도, 그게 왜 깨지는지 SVG 스펙(spec)을 모르면 손 쓸 방법이 없습니다.
결과 중심의 사고는 여기서 위험해집니다. 잘 작동하는 결과물만 보고 "되네!"라고 넘어가면, 안 되는 상황이 왔을 때 속수무책이 됩니다. 실제로 W3C(World Wide Web Consortium)가 정의한 SVG 표준 명세를 보면, 그라데이션이나 필터(filter) 속성은 뷰어 환경에 따라 렌더링 결과가 달라질 수 있다고 명시되어 있습니다([출처: W3C SVG 명세](https://www.w3.org/TR/SVG2/)). PPT가 SVG를 완벽히 지원하지 못하는 것도 이 표준의 구현 범위 차이 때문입니다.
AI가 생성한 코드나 이미지의 품질을 실제로 검증하려면 기초 지식이 필요하다는 점은 Google의 개발자 문서에서도 강조하는 부분입니다([출처: Google Web Dev](https://web.dev/learn/svg/)). 편리한 도구가 많아질수록 그 도구가 어디서 한계에 부딪히는지 아는 사람과 모르는 사람의 간격은 오히려 더 벌어질 것이라고 생각합니다.
AI로 SVG를 만드는 것, 분명히 쓸모 있는 기술입니다. 단순한 아이콘이나 캐릭터를 빠르게 제작해 프레젠테이션 자료에 활용하거나 디자인 초안을 잡는 용도로는 충분히 실용적입니다. 다만 복잡한 이미지나 그라데이션이 포함된 작업에는 아직 한계가 명확합니다. 도구를 믿되, 결과물을 검증하는 습관까지 갖추는 것이 진짜 활용법이라고 제 경험은 말해줍니다.
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