(사진=하이브랩)
핵심은 PSD 레이어 구조를 세밀하게 해석하는 엔진이다. 시스템이 텍스트와 이미지 레이어를 구분한 뒤 각 요소의 위치·크기·배치 정보를 추출해 화면 구성을 데이터로 이해하고, 여러 레이어에 나뉜 문구를 하나의 메시지 흐름으로 다시 묶어 원래 디자인이 가진 의도와 맥락을 유지한 채 다양한 결과물을 만들어 낼 수 있도록 설계했다.
여기에 비전-언어 모델(VLM)을 적용해 색감, 스타일, 분위기 등 시각적 특성을 메타데이터로 뽑아내고, 이를 생성 과정에 반영한다. 덕분에 배너 규격이나 채널이 달라져도 브랜드 고유의 톤앤매너를 일정하게 유지하면서, AI가 원본을 바탕으로 여러 버전의 콘텐츠를 스스로 변주할 수 있다는 설명이다.
하이브랩은 이 기술을 통해 화면 비율 차이에 따른 리사이즈, 배경 확장, 요소 재배치 등을 자동으로 결정해 최적 레이아웃을 제안하고, 텍스트 가독성과 안전 영역, 브랜드 가이드 준수 여부까지 동시에 점검할 수 있어 제작 효율과 결과물 품질을 함께 끌어올릴 수 있다고 강조했다.
서종혁 하이브랩 대표이사는 “디자이너가 일일이 손을 대지 않아도 원본 레이아웃과 메시지를 유지한 채 플랫폼별로 최적화된 콘텐츠를 만들어낼 수 있다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.









