10장. 이미지 AI 도구 — Make an image, Expand, Erase, Vectorize, Boost resolution

이미지 때문에 작업 흐름이 끊기던 시대는 끝나가고 있다

디자인 작업이 느려지는 순간은 의외로 단순하다. 화면 구조는 다 잡아놨는데 들어갈 이미지가 없다. 겨우 이미지를 넣었더니 비율이 안 맞는다. 배경을 지워야 한다. 거슬리는 물체를 없애야 한다. 해상도가 깨진다. 마지막에는 로고를 벡터로 다시 떠야 한다. 예전에는 이 과정마다 다른 앱으로 나갔다가 다시 돌아와야 했다.

하지만 2026년의 피그마에서는 이 왕복이 크게 줄었다. 이제 피그마 안에서 이미지를 만들고, 고치고, 늘리고, 지우고, 해상도를 보정하고, 심지어 벡터 레이어로 바꾸는 흐름이 한 호흡으로 이어진다. 중요한 변화는 단순히 기능이 많아졌다는 데 있지 않다. 아이디어를 검증하는 속도가 눈에 띄게 빨라졌다는 점이 핵심이다.¹²

9장에서 First Draft로 화면의 뼈대를 빠르게 세웠다면, 이번 장에서는 그 뼈대에 들어갈 시각 자산을 같은 캔버스 안에서 완성하는 법을 다룬다.

먼저 이해할 것: 이미지 AI 도구는 공정으로 봐야 한다

이 장의 도구들은 각각 따로 놀지 않는다. 실무에서는 보통 다음 흐름으로 연결된다.

1. Make an image로 없는 이미지를 만든다.

2. Edit with prompt나 Erase, Isolate, Remove background로 거슬리는 부분을 다듬는다.

3. Expand image로 비율을 바꾸고, Boost resolution로 품질을 끌어올린다.

4. 단순한 로고, 일러스트, 손그림은 Vectorize로 편집 가능한 벡터 자산으로 바꾼다.

5. 완성된 이미지를 컴포넌트, 마케팅 배너, 프레젠테이션, 프로토타입에 바로 재사용한다.

이 순서를 익혀두면 피그마의 이미지 AI는 마술 버튼이 아니라 생산 라인이 된다. 그리고 생산 라인이 생기면, 디자이너는 더 빨리 비교하고 더 빨리 버리고 더 빨리 결정할 수 있다.

Make an image — 없는 이미지를 캔버스에서 바로 만든다

Make an image는 말 그대로 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하는 기능이다. 기존 도형이나 프레임을 선택한 상태에서 그 안을 채울 수도 있고, 아무 것도 선택하지 않은 상태에서 새 이미지 레이어를 만들 수도 있다. 필요하면 참조 이미지를 함께 붙여 방향을 잡을 수도 있다.¹

이 도구가 가장 빛나는 순간은 완성본 제작보다 탐색 단계다. 예를 들어 다음과 같은 상황에서 강하다.

• 랜딩 페이지의 히어로 이미지 방향을 여러 개 시험할 때

• 앱 온보딩 화면에 들어갈 일러스트 분위기를 빠르게 비교할 때

• 실제 촬영 전, 제품 컷의 구도와 톤을 먼저 가늠할 때

• 너무 허전한 와이어프레임을 검증 가능한 목업으로 바꿀 때

좋은 결과를 얻으려면 프롬프트를 짧게 쓰기보다, 장면을 설명하듯 쓰는 편이 낫다. 특히 다음 네 요소를 넣으면 실패 확률이 크게 줄어든다.

• 주제: 무엇을 보여줄 것인가

• 맥락: 어디에 쓰이는 이미지인가

• 스타일: 사진풍인지, 3D인지, 플랫 일러스트인지

• 제약: 비율, 여백, 텍스트 자리, 배경 단순화 같은 조건

예를 들어 단순히 product image라고 쓰는 것보다 minimal skincare bottle on soft neutral background, front-facing, plenty of empty space on the right for headline, clean studio lighting, web hero banner처럼 쓰는 편이 훨씬 실무적이다.

여기서 중요한 팁이 하나 있다. 이미지 자체의 아름다움보다 레이아웃 안에서의 쓸모를 먼저 생각해야 한다. 피그마에서 이미지를 만드는 이유는 갤러리 출품이 아니라 화면 검증이기 때문이다. 따라서 다음처럼 요구사항을 넣는 편이 좋다.

• 오른쪽에 카피를 놓을 여백 필요

• 상단 네비게이션과 겹치지 않는 어두운 톤

• 카드 UI 뒤에 깔아도 내용이 읽히는 낮은 대비 배경

• 모바일 크롭에도 핵심 피사체가 잘리지 않는 중앙 구도

이 한 줄 차이가 나중의 수정 횟수를 줄인다.

Edit with prompt, Erase, Isolate — 생성보다 중요한 것은 정리다

실무에서는 새 이미지를 만드는 시간보다, 이미 있는 이미지를 손보는 시간이 더 길다. 피그마는 이 지점을 꽤 잘 파고들었다. 이미지를 선택한 뒤 Edit with prompt로 톤이나 분위기를 수정할 수 있고, Select area로 특정 영역을 라쏘처럼 고른 뒤 지우거나 따로 분리할 수 있다. Remove background도 매우 자주 쓰이는 기본기다.¹²

Erase object는 사진 속 방해 요소를 지울 때 유용하다. 책상 위 제품 사진에서 옆에 놓인 케이블이 거슬린다든지, 팀 사진 뒤쪽에 있는 표지판이 신경 쓰인다든지, 랜딩 페이지용 이미지인데 시선이 분산되는 작은 물체가 있다면 이 도구가 빠르다. 포토샵식 정밀 보정까지는 아니어도, 화면 검토와 시안 공유에는 충분한 수준의 결과를 주는 경우가 많다.²

Isolate object는 더 흥미롭다. 특정 피사체만 새 이미지 레이어로 떼어낼 수 있기 때문이다. 예를 들어 제품 사진에서 병만 따로 빼서 카드 위에 띄우거나, 인물만 분리해서 다른 배경 위에 다시 올릴 수 있다. 마케팅 배너나 온보딩 일러스트를 만들 때 특히 유용하다.¹²

Remove background는 설명이 필요 없는 도구처럼 보이지만, 실제로는 디자인 시스템과도 연결된다. 배경 제거가 잘 되어야 서로 다른 출처의 이미지들이 한 제품 안에서 같은 브랜드처럼 보이기 때문이다. 제품 카드, 리뷰 썸네일, 파트너 로고, 발표 자료 커버를 한 톤으로 맞추는 첫 단계가 여기서 시작된다.²

이 세 도구를 쓸 때는 한 가지 습관을 들이면 좋다. 결과를 100퍼센트 확대해서 가장자리와 그림자 경계를 꼭 확인하는 것이다. AI는 멀리서 보면 자연스럽지만, 가까이 보면 머리카락 끝, 유리병 윤곽, 반사광, 손가락 사이 같은 곳에서 티가 난다. 그 티가 보이는지 아닌지가, 시안용인지 실서비스용인지를 가르는 기준이 된다.

Expand image — 비율을 바꿀 때 크롭 대신 맥락을 늘린다

실무에서 가장 흔한 불만 중 하나는 이것이다. "이미지는 좋은데, 배너 비율에 안 맞아요." 이전에는 크롭으로 버티거나, 바깥 앱에서 배경을 늘려야 했다. Expand image는 이 문제를 피그마 안에서 처리하게 해준다. 이미지 레이어를 선택하고 확장 기능을 실행한 뒤, 핸들을 늘리거나 새로운 비율을 고르면 AI가 비어 있는 영역을 자연스럽게 채운다.¹²

이 기능이 특히 유용한 장면은 다음과 같다.

• 1:1 제품 컷을 웹 배너용 가로 이미지로 바꿀 때

• 데스크톱 히어로 이미지를 모바일 비율로 다시 맞출 때

• 발표용 커버 이미지를 슬라이드 비율에 맞게 확장할 때

• 카드 배경 이미지 옆에 카피 공간을 확보할 때

핵심은 확장이지 늘리기가 아니라는 점이다. 원본을 억지로 잡아당기는 것이 아니라, 주변 맥락을 새로 생성해 이어 붙이는 방식이다. 그래서 주 피사체가 손상되지 않으면서 레이아웃에 필요한 여백을 만들 수 있다.²

다만 만능은 아니다. 복잡한 반사, 패턴, 타이포그래피가 포함된 배경은 어색해질 가능성이 높다. 예를 들어 유리 진열장, 반복 무늬 벽지, 작은 글자가 많은 포스터는 확장 후 경계가 이상해질 수 있다. 이런 이미지는 과감히 다른 구도를 선택하는 것이 더 빠르다. AI가 모든 것을 고쳐준다고 믿기보다, AI가 고쳐주기 쉬운 이미지를 고르는 판단이 더 중요하다.

Boost resolution — 흐린 이미지를 살리되, 환상은 버린다

Boost resolution은 저해상도 이미지를 더 선명하게 보이도록 개선하는 기능이다. 오래된 로고 파일, 메신저로 전달받은 작은 썸네일, 급하게 붙여넣은 참고 이미지를 쓸 만한 상태로 끌어올릴 때 도움이 된다.¹

하지만 이름 때문에 오해하면 안 된다. 이 기능은 없는 진실을 완벽하게 복원하는 도구가 아니다. 더 정확히 말하면, 보기 좋은 방향으로 정보를 보강해 주는 도구에 가깝다. 화면 목업이나 문서 시안에서는 훌륭하지만, 인쇄용 원본 복원이나 브랜드 마스터 에셋 재생성까지 맡기면 실망할 수 있다.

그래서 실무에서는 이렇게 생각하면 편하다.

• 목업에서 깨져 보이지 않게 만들기: 좋다.

• 작은 이미지를 발표 자료에 넣을 정도로 개선하기: 꽤 좋다.

• 저화질 로고를 완벽한 원본으로 되살리기: 기대를 낮춰야 한다.

특히 뒤에서 설명할 Vectorize와 함께 쓰면 유용하다. 흐린 로고나 단순 일러스트를 먼저 해상도 보정한 뒤 벡터화하면 결과가 한결 나아질 수 있다.⁵

Vectorize — 픽셀 자산을 다시 시스템 자산으로 바꾼다

이번 장에서 가장 과소평가되기 쉬운 기능이 Vectorize다. 이미지를 예쁘게 만드는 도구처럼 보이지만, 사실은 자산의 성격 자체를 바꾸는 도구다. 래스터 이미지를 편집 가능한 벡터 레이어로 바꿔주기 때문이다.³

이 기능이 빛나는 대상은 명확하다. 손그림, 손글씨, 간단한 로고, 아이콘, 스캔한 심볼, 질감 오버레이처럼 형태가 비교적 단순한 이미지다. 반대로 복잡한 사진 전체를 벡터화해 완벽한 결과를 얻겠다고 기대하면 안 된다. 이건 사진 복원이 아니라 구조 추출에 더 가깝다.⁴⁵

피그마의 벡터화는 결과를 몇 가지 방식으로 다듬을 수 있다.³

• Full color는 원본 색을 최대한 유지한다. 로고나 컬러 일러스트에 적합하다.

• Grayscale은 회색 단계로 단순화한다. 질감이나 명암 기반 스케치에 유용하다.

• Black and white는 흑백 두 톤으로 정리한다. 손그림, 사인, 도형 추출에 특히 강하다.

여기서 실전 팁은 간단하다. 벡터화는 입력 품질이 절반이다. 결과가 마음에 들지 않으면 기능을 탓하기 전에 원본부터 손보자.

• 배경이 지저분하면 먼저 제거한다.

• 이미지가 너무 작거나 흐리면 먼저 해상도를 높인다.

• 색이 많으면 컬러 수를 줄이거나 흑백 모드로 과감하게 단순화한다.

• 사진 전체가 아니라 필요한 부분만 잘라서 벡터화한다.

예를 들어 클라이언트가 메일에 붙여 보낸 작은 JPG 로고가 있다고 해보자. 이때 바로 벡터화하는 것보다, 배경 제거 → 해상도 보정 → 벡터화 순서로 가는 편이 훨씬 안정적이다.⁵

또 하나 재미있는 활용은 질감 자산이다. 종이 구김, 브러시 스트로크, 잉크 번짐 같은 이미지를 벡터화하면 확대해도 깨지지 않는 오버레이로 재활용할 수 있다. 화면이 너무 매끈해서 심심할 때, 이런 자산 하나가 브랜드의 표정을 만들어 준다.⁴

실전 워크플로우 — 한 장의 제품 이미지를 네 가지 자산으로 바꾸기

이제 실제로 많이 쓰는 흐름을 하나 보자. 신제품 런칭 페이지를 만든다고 가정하자. 팀에 있는 것은 정사각형 제품 사진 한 장뿐이다.

1. 히어로 배너 만들기

먼저 원본을 프레임 안에 넣고 Expand image로 좌우를 넓힌다. 카피와 CTA가 들어갈 여백을 한쪽에 확보한다. 배경이 복잡하면 Edit with prompt로 더 단정한 톤으로 정리한다.¹²

2. 카드용 제품 컷 만들기

같은 원본에서 Remove background를 실행한다. 필요하면 Isolate object로 제품만 새 레이어로 분리해 카드 위에 올린다. 그림자와 블러를 살짝 더해 입체감을 맞춘다.¹²

3. SNS용 세로 비주얼 만들기

히어로 배너에서 만든 이미지를 복제해 세로 비율로 바꾼 뒤 다시 Expand image를 쓴다. 이렇게 하면 같은 캠페인 자산인데도 채널별 비율에 맞는 변형본을 빠르게 얻을 수 있다.²

4. 로고나 배지 벡터화하기

제품 포장에 들어간 작은 인증 배지나 낡은 파트너 로고 파일은 Boost resolution 후 Vectorize로 정리한다. 이후 색상 변수에 맞춰 브랜드 컬러로 다시 칠하면 디자인 시스템 안에서 다루기 쉬운 자산이 된다.³⁵

이 워크플로우의 장점은 단순하다. 파일이 흩어지지 않는다. 피드백도 빠르다. 누가 봐도 같은 문맥 안에서 수정되기 때문에, 디자이너와 마케터와 PM이 같은 화면을 보며 바로 결정할 수 있다. 이것이 외부 툴 왕복 감소가 주는 진짜 이익이다.

어떤 작업까지 피그마에서 끝내고, 어디서 멈출까

피그마의 이미지 AI는 놀랍도록 실용적이지만, 모든 상황의 종착지는 아니다. 경계를 아는 것이 오히려 숙련자의 태도다.

피그마에서 끝내기 좋은 작업은 대체로 이렇다.

• UI 목업용 이미지 생성과 빠른 변형

• 마케팅 시안용 배경 제거와 오브젝트 정리

• 채널별 비율 변환을 위한 이미지 확장

• 단순 로고, 아이콘, 손그림의 벡터화

• 발표 자료와 프로토타입용 품질 보정

반대로 외부 전문 도구를 고려해야 하는 경우도 있다.

• 픽셀 단위의 정밀 리터칭이 필요한 광고 이미지

• 복잡한 머리카락, 유리, 반사, 패브릭 질감 처리

• 인쇄 마스터 원본 제작

• 매우 복잡한 사진 기반 벡터 트레이싱

그리고 무엇보다, 생성 결과는 늘 사람이 마지막으로 판단해야 한다. 시각적으로 그럴듯해도 브랜드 문맥에 맞지 않을 수 있고, 제품을 잘못 표현할 수도 있으며, 벡터화된 로고가 미세하게 원본과 다른 곡선을 가질 수도 있다. 속도는 AI가 올려주지만, 책임은 여전히 팀이 진다.⁵

팀에서 바로 써먹는 운영 팁

이미지 AI를 팀 워크플로우에 넣을 때는 기술보다 규칙이 중요하다.

첫째, 원본 레이어는 항상 남겨두자. 생성과 편집은 빠르지만, 빠른 만큼 되돌아갈 일이 많다. 가장 안전한 습관은 복제 후 수정이다.

둘째, 이미지 레이어 이름을 결과 중심으로 붙이자. 예를 들어 hero-product-expanded-dark, card-product-bg-removed, logo-vectorized-bw처럼 이름을 정하면 나중에 팀원이 파일을 읽기 쉬워진다.

셋째, AI 크레딧을 무한한 것으로 생각하지 말자. 이미지 편집과 벡터화 같은 AI 작업은 크레딧을 사용한다. 따라서 탐색 단계에서는 작은 샘플로 먼저 검증하고, 방향이 맞을 때 본격적으로 돌리는 편이 낭비를 줄인다.²³

넷째, 최종 산출물의 용도를 먼저 정하자. 프로토타입인지, 내부 발표용인지, 실제 퍼블리싱용인지에 따라 요구되는 품질 기준이 다르다. 같은 이미지라도 어느 수준에서 멈출지 판단이 빨라진다.

결국 중요한 것은 이미지 품질이 아니라 의사결정 속도다

피그마의 이미지 AI 도구를 잘 쓰는 팀은 꼭 가장 화려한 이미지를 만드는 팀이 아니다. 대신 가장 적은 왕복으로 가장 빠르게 비교하고 결정하는 팀이다.

Make an image는 빈칸을 채우고, Erase와 Isolate는 산만함을 걷어내고, Expand image는 레이아웃 제약을 풀어주고, Boost resolution은 급한 자산을 살려주고, Vectorize는 임시 이미지를 다시 재사용 가능한 시스템 자산으로 바꿔준다. 이 도구들을 하나의 흐름으로 묶는 순간, 디자이너는 더 이상 이미지 때문에 멈추지 않는다.

좋은 팀은 시간을 예술적으로 낭비하지 않는다. 필요한 만큼 만들고, 필요한 만큼 고치고, 필요한 만큼만 정교하게 다듬는다. 피그마의 이미지 AI는 바로 그 균형점을 찾게 해주는 도구다.

참고

¹Figma 도움말: Make or edit an image with AI

²Figma 블로그: Introducing three new tools for precise image editing in Figma

³Figma 도움말: Convert static images to vector layers

⁴Figma 블로그: Introducing Vectorize

⁵LogRocket: Figma AI in 2026: Everything it can do — and what it still can't