Structured JSON 학습 기반 Typography 렌더링 정점 달성

Context

웹 스크래핑 기반 alt-text 학습 데이터의 불완전함으로 인한 AI 이미지 모델의 Text Rendering 한계 발생. 구도와 레이아웃에 대한 정밀한 제어 부족으로 인한 디자인 실무 적용의 어려움 지속.

Technical Solution

• Structured JSON Caption Dataset 전용 학습을 통한 구성 및 레이아웃 이해도 향상
• Bounding Box 및 Color Palette 지정이 가능한 JSON Prompting 구조 설계로 제어 가능성 확보
• 단순 텍스트 나열이 아닌 구조화된 데이터 입력을 통한 모델 추론 최적화
• Open Weights 배포 전략을 통한 ComfyUI 등 로컬 인프라 활용성 확대
• Lean Prompting 지향 학습을 통한 과도한 수식어에 의한 출력 저하 문제 방지

Impact

• Typography 블라인드 테스트 승률 47.9% 기록 (Gemini 30% 대비 우위)
• 디자인 실무 적용 가능성 점수 3.55/5.0 달성 (Gemini 2.84 대비 우위)
• API 비용 Turbo 모드 기준 Megapixel당 0.03달러 수준의 비용 효율성 확보