figma2026년 6월 24일

피그마와 Weave 연결하기 | 피그마 블로그 (새 탭에서 열림)

Figma는 Weavy 인수를 바탕으로 AI 창작 도구인 Figma Weave를 기존 Figma 캔버스와 연결한다. 디자이너는 Figma Design에서 이미지 스타일 변환, 제품 촬영, 소재 추출 등 20개 이상의 사전 구축 AI 작업을 사용할 수 있고, 복잡한 프롬프트나 별도 워크플로 구축 없이 반복적인 제작 업무를 처리할 수 있다. 앞으로는 사용자가 만든 Weave 워크플로를 Figma 도구로 공개·공유하고, Weave 안에서도 Figma 파일과 프레임을 활용할 수 있게 되어 디자인과 크리에이티브 제작의 경계가 더욱 줄어들 전망이다. ## Figma와 Weave의 통합 배경 - Figma는 Weavy를 인수한 뒤 이를 **Figma Weave**로 발전시키고 있다. - Weave는 이미지, 비디오, 애니메이션, 모션 디자인, VFX, 오디오, 3D 작업을 노드 기반 캔버스에서 처리하는 AI 창작 플랫폼이다. - 각 작업은 프롬프트와 모델 실행의 단순한 결과가 아니라, 입력·편집·생성·변형 과정을 연결한 시각적 워크플로로 구성된다. - 팀원은 캔버스에서 제작 과정을 확인하고, 특정 단계만 수정하거나 결과를 반복 생성할 수 있다. - Figma는 이 구조를 기존 협업 캔버스와 결합해 디자인과 크리에이티브 제작을 같은 공간에서 진행하려 한다. ## Figma Design에서 사용하는 Weave 도구 - 20개 이상의 AI 이미지 작업이 Figma Design 왼쪽 패널에서 직접 제공된다. - 각 도구는 복잡한 Weave 워크플로를 간단한 UI로 포장한 형태다. - 주요 활용 사례는 다음과 같다. - 이미지 스타일 전이 - 제품 사진 및 이커머스 촬영 이미지 생성 - 소재·재질 추출 - 다양한 시각 언어를 활용한 아트 디렉션 - 이미지 비율 변경 - 특정 예술 양식으로 사진 변환 - 사용자는 자유 형식 프롬프트를 직접 작성하지 않고 입력 이미지를 추가한 뒤 도구를 선택해 결과를 생성할 수 있다. - 동일한 작업을 반복해도 일관된 방식으로 실행되므로, 반복적인 제작 업무를 몇 번의 클릭으로 처리할 수 있다. - 결과를 여러 갈래로 분기하거나, 서로 다른 모델과 접근 방식을 비교하고, 원하는 결과를 선택해 세부 조정할 수 있다. ## 워크플로를 통한 창작 과정의 표준화 - Weave의 핵심은 하나의 프롬프트보다 **프롬프트와 모델, 편집 단계를 연결한 로직**에 있다. - 사용자는 이미지 생성뿐 아니라 결과 수정, 스타일 적용, 여러 버전 비교를 하나의 흐름으로 관리할 수 있다. - 반복적으로 사용하는 제작 방식을 워크플로로 만들어 팀의 공통 자산으로 활용할 수 있다. - 앞으로는 개인이나 팀이 직접 만든 Weave 워크플로를 Figma 안의 Weave 도구로 게시할 수 있게 된다. - 워크플로를 한 번 정의하면 팀 내부 또는 커뮤니티와 공유해, 제작 노하우와 의사결정 로직을 재사용할 수 있다. ## OutSystems의 활용 사례 - OutSystems의 브랜드 팀 디자이너 Bruno Figueiredo는 Weave를 프레젠테이션 이미지, 애니메이션, 행사 그래픽, 굿즈 제작에 활용한다. - 회사 마스코트 ‘Neo’의 키링 인형을 제작할 때는 외부 전문가에게 의존하지 않고 Weave로 제조용 3D 모델을 만들었다. - 노드 기반 워크플로를 활용해 다음 요소를 반복적으로 조정할 수 있었다. - 일러스트 스타일 - 의상 색상 - 신체 비율 - 여러 모델의 결과 비교 - 여러 플로우를 동시에 실행한 뒤 나중에 결과를 검토할 수 있어, 탐색적인 디자인 작업에 적합하다고 설명한다. - 기존 사진과 일러스트를 확장해 새로운 브랜드 가이드라인을 만들거나, 필요한 스타일의 목업을 생성하는 데도 활용할 수 있다. ## 앞으로의 연결 방향 - 현재는 Weave의 기능을 Figma 캔버스 안으로 가져오는 단계가 먼저 시작됐다. - 동시에 Weave 워크플로를 Figma Community에서 공유할 수 있도록 확장할 계획이다. - 향후 Weave에 **Figma 노드**가 추가되면 Figma 프레임과 디자인 파일을 Weave 워크플로의 입력·편집 과정에 직접 연결할 수 있다. - 이에 따라 디자인 결과물을 별도 도구로 옮기거나, AI 제작 결과를 다시 Figma로 가져오는 번거로운 변환 과정이 줄어들 것으로 보인다. - 최종적으로는 디자이너가 Figma에서 시각적 방향을 정하고, Weave가 생성·변형·반복 실행을 담당하는 통합 제작 환경을 지향한다. 실무적으로는 반복되는 이미지 생성이나 브랜드 스타일 적용 업무를 Weave 도구로 표준화하고, 팀만의 워크플로를 공유 가능한 자산으로 만드는 방식이 가장 큰 활용 포인트다. Akan AI 결과를 그대로 사용하는 것보다, 여러 버전을 비교하고 노드별 과정을 조정하면서 최종 디자인 의도를 관리하는 것이 이 통합의 장점이다.

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figma2026년 6월 18일

Figma Weave의 Runway Aleph 2.0으로 모든 프레임을 직접 제어하세요 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

Runway Aleph 2.0이 Figma Weave에 통합되어 영상의 개별 프레임과 장면을 더 정밀하게 지시하고 수정할 수 있게 됐다. 최대 30초 영상에 참조 이미지를 적용하고, 특정 요소만 바꾸면서 나머지는 유지할 수 있다. 사용자는 여러 편집을 단계적으로 조합해 재촬영 없이 새로운 영상 방향을 탐색할 수 있다. ## 프레임 단위의 정밀한 영상 제어 - Aleph 2.0은 영상 전체가 아니라 장면 속 요소와 프레임별 변화를 구체적으로 지시하는 데 초점을 둔다. - 최대 30초 길이의 영상 클립을 지원해 짧은 컷을 넘어 하나의 완결된 장면을 다룰 수 있다. - 참조 이미지를 입력하면 원하는 시각적 스타일이나 분위기를 영상 전반에 적용한다. - 사용자가 변경을 요청하지 않은 배경, 인물, 장면 요소는 최대한 보존한다. - 키프레임 편집은 해당 대상이 등장하는 모든 프레임에 이어져, 움직이는 피사체에도 일관되게 적용된다. ## 단계적으로 구성하는 Weave 워크플로 - Figma Weave의 Aleph 2.0 노드를 사용하면 영상 편집을 하나의 프롬프트가 아닌 여러 결정의 연속으로 구성할 수 있다. - 노드를 연결해 편집 단계를 순차적으로 쌓고, 각 단계의 결과를 미리 확인할 수 있다. - 결과를 확인한 뒤 프롬프트나 편집 방향을 수정하는 반복 작업이 가능하다. - 이는 영상 제작 과정을 Figma에서 디자인 프로젝트를 발전시키는 방식과 유사하게 만든다. - 한 번에 최종 결과를 생성하기보다, 여러 편집을 조합하며 점진적으로 결과물을 완성하는 접근이다. ## 재촬영 없이 장면 확장 - 기존에 촬영한 영상의 한계를 넘어 새로운 연출을 시험할 수 있다. - 카메라 앵글을 변경하거나 새로운 캐릭터를 추가할 수 있다. - 배경이나 환경 전체를 다른 모습으로 변환할 수도 있다. - 동일한 원본에서 여러 방향의 결과물을 나란히 비교하며 아이디어를 발전시킬 수 있다. - 촬영 조건을 다시 마련하지 않고도 모델이 원본 영상을 새로운 장면으로 확장한다. ## 이용 및 비용 관련 안내 - Aleph 2.0은 Figma Weave에서 사용할 수 있다. - 가격은 입력 영상 길이에 따라 조정될 예정이며, 짧은 입력을 사용하는 일부 작업에서는 비용이 낮아질 수 있다. - 시작 방법과 실제 워크플로는 Figma 도움말 센터, 커뮤니티 템플릿 라이브러리, Weavy 지식 센터에서 확인할 수 있다. 실무에서는 원본 영상을 보존한 뒤, 참조 이미지와 편집 목적을 단계별로 나누어 Weave 노드에 구성하는 방식이 효율적이다. 특히 인물·카메라·환경 변경을 각각 분리해 테스트하면 결과를 비교하기 쉽고, 재촬영 전 다양한 연출 가능성을 저비용으로 검증할 수 있다.

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figma2026년 6월 10일

이 템플릿을 가져가세요: Figma Weave로 사용자 페르소나에 생동감을 불어넣기 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

정적 이미지와 반복되는 프로필 사진만으로는 이상적 고객 프로필(ICP)을 실제 고객처럼 생생하게 전달하기 어렵다. Dropbox의 Sara Clayton은 Figma Weave를 활용해 사용자의 얼굴 사진과 간단한 프롬프트를 현실적인 작업 환경 이미지로 바꾸고, 참고 이미지를 추가해 의상과 스타일을 조정했다. 이를 통해 ICP의 스토리텔링을 강화하고, 고객에 대한 공감과 전략적 활용도를 높일 수 있었다. ### 정적인 ICP의 한계 - ICP는 제품을 만들 대상 고객을 구체적으로 묘사하는 문서다. - Dropbox Replay 팀은 영상 편집자, 오디오 엔지니어, 제작 관리자 등을 주요 사용자로 정의했다. - 기존에는 다이어그램, 사용자 스토리, 슬라이드 덱, 동일한 인물 사진을 반복 사용했다. - 이런 방식은 사용자가 실제로 어떤 환경에서 일하고 어떤 도구를 사용하는지 충분히 보여주지 못했다. - Sara Clayton은 사용자의 직업적 맥락과 현실감을 시각적으로 표현할 필요성을 느꼈다. ### 스토리 중심의 사용자 페르소나 - ICP 관점에서 상황을 시간 순서대로 보여주는 슬라이드 덱이 기존 방식보다 효과적이었다. - 예를 들어 미디어 제작자가 타임라인이나 믹싱 보드 앞에서 일하는 모습을 보여주면 사용자의 업무 맥락을 더 쉽게 이해할 수 있다. - 반복되는 증명사진 대신 실제 작업 공간, 복장, 주변 도구를 포함한 장면이 필요했다. - 이러한 시각적 디테일은 페르소나를 단순한 데이터 묶음이 아니라 현실적인 인물로 느끼게 한다. ### Figma Weave를 활용한 이미지 생성과 수정 - 사용자의 얼굴 사진과 한 줄 프롬프트만으로 재택근무 공간에서 작업하는 미디어 제작자 이미지를 생성했다. - 생성된 인물은 Premiere Pro 화면 앞에 앉아 있는 등 직업적 환경이 반영됐다. - 동료의 피드백을 받은 뒤 참고 이미지를 업로드해 의상과 전체적인 스타일을 수정했다. - 일반적인 챗봇형 이미지 생성 도구보다 변수별 결과를 확인하고 반복 수정하기 쉬웠다. - 여러 생성 결과를 시각적으로 비교하면서 원하는 인물, 복장, 환경을 구체화할 수 있었다. ### 페르소나 템플릿과 활용 방식 - 글에서 소개한 템플릿은 현실적인 장면을 포함한 ICP 이미지를 약 2분 안에 만드는 데 초점을 둔다. - 바로 사용할 수 있는 Figma Weave 템플릿에는 다음과 같은 유형이 포함된다. - 자동차 내부의 캐릭터 이미지 생성 - 전문적인 캐릭터 레퍼런스 시트 제작 - 변수 기능을 활용한 다양한 의상과 캐릭터 생성 - 템플릿을 활용하면 반복적인 페르소나 프로필을 여러 상황과 스타일로 확장할 수 있다. ### Figma Weave의 의미 - Figma가 인수한 Weavy를 기반으로 한 Figma Weave는 생성형 AI와 전문 편집 기능을 오픈 캔버스에 결합한다. - 이미지뿐 아니라 동영상, 애니메이션, 모션 디자인, VFX 생성 및 편집까지 지원하는 방향을 지향한다. - 단순히 이미지를 생성하는 것보다 결과를 보고 다양한 요소를 조정하는 반복 작업에 강점이 있다. - Dropbox 사례에서는 더 인간적이고 높은 해상도의 스토리텔링을 가능하게 해 ICP가 제품 전략에 실제로 영향을 주도록 했다. 팀의 ICP나 사용자 페르소나가 텍스트와 반복적인 스톡 이미지에 머물러 있다면, 실제 업무 환경과 행동을 보여주는 장면으로 확장하는 것이 효과적이다. Figma Weave 같은 도구를 사용할 때는 얼굴, 직업 환경, 복장, 참고 이미지 등의 변수를 단계적으로 조정하면 더 일관되고 설득력 있는 페르소나를 만들 수 있다.

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figma2026년 5월 26일

이슈 16호: 프로세스를 믿으세요 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

AI와 에이전트 도구의 발전으로 디자인과 개발 workflow가 빠르게 결합되고 있다. 하지만 제작 속도보다 중요한 것은 올바른 방향을 선택하고, 실제로 가치 있는 결과물을 출시하는 판단력이다. 이 글은 Figma의 MCP, Weave, 디자인-코드 왕복 작업 등을 통해 속도·맥락·완성도를 함께 높이는 방법을 소개한다. ## 빠른 제작보다 중요한 출시 판단 - AI는 제품 아이디어와 결과물을 빠르게 만들어 주지만, 잘못된 방향으로 빠르게 나아갈 위험도 키운다. - “충분히 괜찮은 결과물”에 머무르지 않고, 경쟁 제품과 차별화되는 결과를 만들려면 무엇을 출시할지 판단하는 능력이 필요하다. - Figma의 Chief Product Officer Yuhki Yamashita는 AI 시대의 제품팀이 터널 비전을 피하고, 사용자와 제품에 실질적인 가치를 주는 방향을 검증해야 한다고 설명한다. ## MCP로 디자인 맥락을 코드에 연결 - Model Context Protocol(MCP)은 에이전트형 코딩 도구가 Figma 파일과 디자인 시스템의 정보를 활용하도록 해준다. - 코드 작성 도구가 컴포넌트, 스타일, 레이아웃 등 디자인 의도를 직접 참고할 수 있어 디자인과 구현 사이의 불일치를 줄인다. - Figma MCP 서버는 디자인 결정이 코드가 작성되는 환경으로 전달되도록 하며, 결과적으로 실제 구현물이 원래 디자인에 더 가까워진다. - 디자이너와 개발자는 MCP가 제공하는 맥락을 더 구조화하고 명확하게 관리할수록 에이전트의 결과 품질을 높일 수 있다. ## Figma Weave를 활용한 시각 자산 제작 - Figma Weave는 영상, 사진, 일러스트레이션, 3D 효과 등 다양한 시각 작업에서 AI 이미지 생성과 정밀한 편집을 지원한다. - 단순히 프롬프트 하나로 이미지를 생성하는 것이 아니라, 시각적 언어와 제작 규칙을 반복적으로 적용하는 workflow가 중요하다. - 두 개의 참고 이미지만으로도 전체 자산 라이브러리를 확장할 수 있으며, 20개 이상의 workflow 템플릿이 이를 지원한다. - 주요 작업 방식은 다음과 같다. - 이미지 생성 - 기존 이미지 편집 - 프롬프트의 구조와 의도 조정 - 여러 자산에 일관된 스타일 적용 - 반복 가능한 시각 제작 프로세스 구축 ## 디자인과 코드의 왕복 작업 - 오늘날 팀은 캔버스에서 코드를 만들고, 코드에서 다시 캔버스로 돌아오는 방식으로 작업한다. - 디자인과 개발이 분리된 순차 과정이 아니라 서로 영향을 주고받는 반복 루프로 변하고 있다. - 실제 제품 상태를 디자인 캔버스로 가져오면 디자이너가 정적인 목업이 아니라 실제로 출시될 화면과 상호작용을 다듬을 수 있다. - 이러한 왕복 작업은 다음 효과를 준다. - 디자인과 코드 사이의 간극 축소 - 구현 결과에 대한 빠른 피드백 - 제품 상태와 예외 상황을 디자인에 반영 - 개발 속도를 유지하면서도 완성도 향상 ## 실무 workflow와 생산성 팁 - Figma MCP를 활용해 비디오 export flow의 문제를 점검하고, 실제 제품 상태를 캔버스에 반영하는 사례가 소개된다. - 팀이 빠르게 제작할수록 디자인과 코드가 서로 다른 방향으로 움직일 가능성도 커지므로, 두 환경을 연결하는 장치가 중요하다. - Figma Make를 자주 사용하는 사용자를 위해 크레딧을 효율적으로 사용하고 작업 속도를 높이는 7가지 팁도 제공된다. - AI 도구의 활용도는 단순 사용 횟수보다 프롬프트 품질, 맥락 제공, 반복 가능한 프로세스 설계에 좌우된다. AI 도구를 도입할 때는 생성 속도만 평가하지 말고, 디자인 맥락이 코드까지 전달되는지, 결과를 반복적으로 개선할 수 있는지, 실제 출시 가치가 있는지를 함께 검토하는 것이 좋다. Figma MCP와 Weave 같은 도구를 활용하되, 최종 방향과 품질 기준은 사람이 명확히 관리해야 한다.

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figma2026년 4월 9일

Figma Weave로 프롬프트를 다섯 가지 확장 가능한 워크플로우로 전환하기 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

Figma Weave는 단일 프롬프트로 이미지를 생성하는 도구가 아니라, 여러 AI 모델과 편집 단계를 연결해 반복·확장 가능한 창작 워크플로를 만드는 캔버스다. 사용자는 이미지·영상·오디오·3D 제작 과정에서 각 단계를 분기하고 수정하며 결과를 통제할 수 있다. 글은 특히 기존 이미지에서 스타일을 추출하고 조합해 재사용 가능한 스타일 가이드를 만드는 과정을 대표 사례로 소개한다. ## 프롬프트를 넘어선 AI 창작 워크플로 - 좋은 이미지를 빠르게 만드는 것과 브랜드에 맞고 다양한 채널에서 일관되게 사용할 이미지를 만드는 것은 다르다. - Figma Weave는 여러 AI 노드를 연결해 다음 작업을 지원한다. - 이미지, 영상, 오디오, 3D 생성 및 편집 - 프롬프트와 결과의 단계별 수정 - 여러 방향으로 결과를 분기해 탐색 - 서로 다른 AI 모델을 비교하고 검증 - 각 단계가 독립적으로 구성되므로 특정 결과를 다시 적용하거나 일부 요소만 바꿀 수 있다. - Figma는 Weavy를 인수해 Figma Weave로 발전시키고 있으며, 향후 Figma 제품과의 통합을 추진하고 있다. ## 템플릿으로 확장하는 제작 방식 - Figma Weave 팀은 Figma Community에 20개 이상의 워크플로 템플릿을 제공한다. - 템플릿은 다음과 같은 작업에 활용할 수 있다. - 이미지를 영상으로 변환 - 3D 모델 생성 - 여러 참고 이미지의 스타일 결합 - 이미지 생성 모델 간 결과 비교 - 글에서는 가상의 사운드·비디오 브랜드인 Epoch의 자산을 사용해 워크플로를 설명한다. - Epoch는 왜곡된 텍스처와 3D 자연물 형태를 브랜드 시각 언어로 사용하며, 모바일·데스크톱 화면에 일관된 이미지를 적용하는 상황을 가정한다. ## 두 이미지를 결합해 스타일 가이드 만들기 - 기존 미학과 어울리는 새 이미지를 만들 때, 처음부터 프롬프트를 작성하기보다 이미 검증된 참고 이미지에서 스타일을 추출한다. - 예시에서는 다음 두 이미지를 사용한다. - 분홍색 히비스커스 꽃 - 따뜻한 색감의 사암 표면 - 각 이미지를 **Image Describer 노드**에 입력하면 이미지의 주요 시각적 특성이 텍스트로 변환된다. - 질감 - 색상 - 조명 - 구성 - 형태와 분위기 - 추출된 두 설명을 하나의 스타일 정의로 결합한 뒤, 각 참고 이미지가 결과에 미치는 영향력을 개별적으로 조절한다. - 단순히 “두 스타일을 섞어 달라”고 요청하는 것과 달리, 워크플로에서는 각 스타일의 비중을 세밀하게 수정할 수 있다. - 완성된 스타일을 여러 이미지 생성 모델에 적용해 결과를 비교하고, 다양한 상황에서도 일관되게 작동하는지 검증한다. ## 일회성 프롬프트가 아닌 재사용 가능한 스타일 정의 - 최종 산출물은 특정 이미지 하나를 위한 프롬프트가 아니라 이후 작업에 반복 사용할 수 있는 스타일 정의다. - 이 정의를 다른 워크플로에 연결하면 다음 작업에서도 동일한 브랜드 감각을 유지할 수 있다. - 스타일을 별도의 구성 요소로 관리하면 이미지 생성, 편집, 영상 제작 등 후속 작업에서 수정과 재사용이 쉬워진다. - 핵심은 AI가 한 번에 정답을 생성하도록 기대하는 것이 아니라, 참고 자료·설명·생성 모델을 연결해 결과를 점진적으로 조정하는 데 있다. ## 실용적인 결론 브랜드용 AI 이미지를 만들 때는 단일 프롬프트보다 참고 이미지 분석, 스타일 결합, 영향력 조절, 모델 비교를 단계별 워크플로로 구성하는 편이 효과적이다. 먼저 기존 브랜드 자산에서 재사용 가능한 스타일 정의를 만들고, 이를 다양한 생성·편집 작업에 연결하면 결과의 일관성과 확장성을 함께 확보할 수 있다.

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figma2025년 11월 19일

Gemini 3 Pro (새 탭에서 열림)

Google의 Gemini 3 Pro에 포함된 Nano Banana Pro는 이미지의 색상·질감·구도·브랜드 정체성을 유지하면서도 빠르게 변형하고 정교하게 수정할 수 있는 생성형 이미지 모델이다. Figma는 이를 활용해 소셜 콘텐츠 변주, 다크 모드 전환, 인물 사진 보정, 제품 장면 합성 등 기존에 많은 시간이 걸리던 작업을 자연어 몇 마디로 처리할 수 있다고 소개한다. 핵심은 단순한 이미지 재생성이 아니라 원본의 맥락과 의도를 보존한 채 부분적으로 개선할 수 있다는 점이다. ## 브랜드 정체성을 유지하는 이미지 변형 - Figma Buzz, Figma Design, Figma Slides 등 다양한 제품에서 Nano Banana Pro를 테스트했다. - 새로운 이미지를 만들면서도 다음 요소를 비교적 안정적으로 유지한다. - 브랜드 색상과 팔레트 - 질감과 일러스트 스타일 - 타이포그래피와 로고 - 이미지의 구도와 시각적 분위기 - 단순한 설명만으로 기존 디자인의 “느낌”은 보존하면서 여러 스타일과 방향을 실험할 수 있다. - 작은 캐릭터와 넓은 배경의 비율, 가벼운 드로잉의 매력, 로고 형태 등을 유지한 채 변주하는 사례가 제시된다. ## 기존 작업을 상황에 맞게 수정 - 겨울철 뉴욕 활동을 소개하는 뉴스 앱 일러스트를 다크 모드용 이미지로 변환했다. - 기존 일러스트를 처음부터 다시 그리지 않고, 조명과 색상만 조정해 어두운 환경에 어울리도록 만들었다. - 수작업으로 여러 이미지를 다시 제작했다면 수 시간이 걸렸을 작업을 짧은 프롬프트로 처리할 수 있다. - 핵심은 원본 이미지를 버리고 새로 생성하는 것이 아니라, 기존 자산의 구조와 개성을 유지하며 특정 사용 맥락에 맞게 바꾸는 것이다. ## 새로운 구도와 장면으로 확장 - 천문학 앱 일러스트를 아늑한 공간에서 누군가 휴대폰으로 읽는 장면에 배치했다. - 모델은 일러스트를 휴대폰 화면에 자연스럽게 합성하고, 무드보드의 조명과 분위기도 반영했다. - 장면의 콘셉트에 맞춰 별빛 같은 요소를 추가하는 등 단순 합성을 넘어 창의적인 보완도 수행했다. - 회사 리더의 프로필 사진을 기존 임원 사진들과 어울리도록 다음과 같이 수정할 수 있다. - 촬영 구도 변경 - 카메라 각도 조정 - 배경 교체 - 브랜드 스타일에 맞춘 분위기 조정 - 특히 얼굴을 수정할 때 인물의 정체성과 likeness를 크게 왜곡하지 않는 점을 장점으로 강조한다. ## 여러 이미지와 모델을 결합한 장면 구성 - Figma Weave를 이용하면 브랜드 무드보드의 그래픽, 문구, 사진 등 여러 요소를 하나의 장면으로 합성할 수 있다. - Nano Banana Pro는 서로 다른 시각 자료를 결합하면서도 전체 장면의 일관성을 유지하는 데 활용된다. - Google의 Veo와 함께 사용하면 합성된 공간에 사람들의 활동이나 움직임을 추가해 영상으로 확장할 수 있다. - 그 밖에도 다음 모델과 조합할 수 있다. - 3D 모델 - 이미지 업스케일러 - 배경 제거 모델 - LLM 기반 프롬프트 개선 도구 - 여러 전문 도구를 조합해 모듈식으로 아이디어를 발전시키는 창작 환경을 만들 수 있다는 설명이다. ## Figma 제품 안에서 맥락을 유지한 편집 - Nano Banana Pro를 팀이 이미 사용하는 Figma 제품과 작업 흐름 안에서 활용할 수 있다는 점을 강조한다. - 이미지를 매번 새로 생성하지 않고 기존 이미지에 직접 수정을 요청할 수 있다. - 가능한 편집 사례는 다음과 같다. - 이미지 속 문구 수정 - 특정 색상만 변경 - 배경이나 구도 조정 - 얼굴과 인물의 자연스러운 유지 - 지역과 언어에 맞춘 타이포그래피 변경 - 원본 이미지의 맥락을 유지하면서 필요한 부분만 수정하므로, 브랜드 자산을 반복적으로 재작업하는 시간을 줄일 수 있다. Figma의 사례는 Nano Banana Pro를 완성품을 한 번에 생성하는 도구라기보다, 기존 디자인 자산을 보존하면서 빠르게 실험하고 수정하는 협업 도구로 바라본다. 브랜드 이미지, 제품 시안, 프레젠테이션 자료처럼 일관성이 중요한 작업에서 부분 편집과 반복적인 변주에 활용하는 것이 특히 효과적이다.

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figma2025년 10월 29일

Figma Weave를 소개합니다: (새 탭에서 열림)

Figma는 생성형 AI 미디어 제작 플랫폼 Weavy를 인수하고, 이를 **Figma Weave**로 통합한다고 발표했습니다. Figma는 AI가 생성한 결과물을 최종 결과가 아닌 창작의 출발점으로 보고, 인간의 편집·판단·기술과 AI 생성을 결합해 이미지·영상·애니메이션·모션 디자인·VFX 제작 기능을 강화하려 합니다. Weave는 여러 AI 모델과 전문 편집 도구를 브라우저 기반 캔버스에서 제공하며, Figma의 창작·협업 플랫폼 확장을 이끌 예정입니다. ## Figma Weave 인수와 AI 창작 비전 - Figma는 2025년 10월 30일 Weavy 인수를 발표했습니다. - Weavy는 인수 후 **Figma Weave**라는 이름으로 Figma 플랫폼에 합류합니다. - 주요 확장 분야는 다음과 같습니다. - 이미지 생성 및 편집 - 영상 제작 - 애니메이션과 모션 디자인 - 시각효과(VFX) - Figma는 첫 번째 프롬프트의 결과를 완성품으로 보지 않고, 창작자가 다듬고 발전시킬 수 있는 새로운 매체로 바라봅니다. - 단순히 “충분히 괜찮은” AI 결과물을 넘어, 인간의 감각과 전문성을 더해 독창적인 결과를 만들어야 한다는 관점을 강조합니다. ## 생성형 AI와 전문 편집의 결합 - Weavy는 여러 생성형 AI 모델을 하나의 브라우저 기반 캔버스에서 사용할 수 있도록 제공합니다. - 작업 목적에 따라 모델을 선택할 수 있습니다. - **Seedance, Sora, Veo**: 영화적 영상 제작 - **Flux, Ideogram**: 사실적인 이미지 생성 - **Nano-Banana, Seedream**: 정밀한 결과와 세부 조정 - AI 생성 결과에 수작업 편집을 결합할 수 있습니다. - 조명 조정 - 객체 마스킹 - 색보정 - 생성 요소의 합성 및 수정 - 하나의 결과물이 다음 작업의 입력으로 이어지는 유연한 미디어 파이프라인을 제공합니다. ## 노드 기반 작업 방식 - Weavy의 핵심은 생성 및 편집 과정을 시각적으로 연결하는 **노드 기반 캔버스**입니다. - 결과물을 여러 갈래로 분기하고, 서로 다른 버전을 리믹스하거나 반복적으로 개선할 수 있습니다. - 탐색적인 AI 생성과 정밀한 전문 편집을 하나의 작업 흐름에서 결합합니다. - 단순한 자동화 도구가 아니라, 사용자가 창작 과정 전체를 통제할 수 있는 환경을 지향합니다. - Figma는 Weavy가 접근성, 단순성, 강력한 기능 사이의 균형을 잘 구현했다고 평가했습니다. ## 다양한 창작 분야에서의 활용 - Weavy는 출시 후 1년이 되지 않은 기간에도 독립 창작자부터 대기업까지 커뮤니티를 확장했습니다. - 활용 사례는 다음과 같습니다. - 건축가: 공간 스테이징 이미지 생성 - VFX 아티스트: 게임·방송·영화용 효과 제작 - 마케터: 소셜 미디어용 영상과 배너 제작 - 디자이너: 제품 목업, 브랜딩, 디자인 에셋 제작 - 텔아비브를 중심으로 팀을 확장하고 있으며, 향후 Figma Weave의 제품 로드맵을 지원할 계획입니다. ## Weavy의 정체성과 Figma의 확장 - Weavy는 2024년 텔아비브에서 설립된 AI 기반 미디어 생성·편집 플랫폼입니다. - 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. - 최신 AI 모델 - 전문 편집 도구 - 시각적 노드 기반 작업 공간 - Weavy는 창작을 단순화하는 데 그치지 않고, 창작자의 과정과 숙련도를 보존하면서 콘텐츠 제작을 확장하는 것을 목표로 합니다. - 이를 **“예술적 지능(artistic intelligence)”**이라고 표현하며, 인간의 예술성과 지능형 시스템의 결합을 강조합니다. - Figma는 이번 인수를 통해 기존 디지털 제품 디자인 중심 플랫폼에서 더 넓은 미디어 창작 플랫폼으로 확장하려 합니다. Figma Weave는 AI가 만든 결과물을 그대로 사용하는 대신, 생성·편집·반복·협업을 하나의 흐름으로 연결하려는 시도입니다. 생성형 AI를 단순한 이미지·영상 생성기로 보기보다 전문 창작자의 작업을 강화하는 도구로 활용하려는 팀이라면, 노드 기반 편집과 다양한 모델을 결합하는 접근 방식에 주목할 만합니다.

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