SD vs Midjourney vs NovelAI — Prompt Behavior Compared

Six models, same prompt, very different images. How each one parses and reacts — plus a model chooser for your use case.

1. 같은 프롬프트 — 다른 결과

masterpiece, 1girl, long silver hair, blue eyes, school uniform처럼 동일한 프롬프트라도 SDXL, NovelAI, Midjourney에서 전혀 다른 이미지가 나옵니다. 주제 자체가 모호해서가 아니라, 세 가지 요인 때문입니다: (1) 텍스트 인코더(단어를 어떻게 숫자로 바꾸는가), (2) 학습 데이터 분포(무엇을 봤는가), (3) 프롬프트 파서(토큰을 어떻게 쪼개고 가중치를 주는가). 이 가이드는 가장 많이 쓰이는 6개 모델과 각각의 특성을 정리합니다.

2. SDXL 베이스

강점: 실사, 환경 씬, 넓은 주제 커버리지, 예측 가능한 파싱.
약점: 애니는 파인튜닝(Animagine, Pony) 필요 — 베이스 SDXL 애니는 뻣뻣. 작은 글자와 손가락 약함.
프롬프트 스타일: 쉼표 구분 태그. 사진 용어(85mm, f/1.8, Kodak Portra)에 매우 잘 반응.
네거티브: 완전 지원, 표준.
주의: masterpiece, best_quality가 회화풍 쪽으로 치우치게 함. 사진 목표 시 생략.

3. Flux.1-dev / Flux.1-pro

강점: 자연어 이해, 이미지 내 텍스트, 실사 포트레이트, 프롬프트 준수.
약점: 느림, GPU 비용. 애니는 약함(파인튜닝 부족).
스타일: 완전한 문장으로 작성. "긴 은발에 감색 교복을 입은 젊은 여성이 석양에 벚꽃 아래 서 있다"가 태그 나열보다 잘 작동.
네거티브: Flux.1-dev/schnell에선 미지원. 포지티브로 표현 ("blemishes" 대신 "clear skin").
주의: 20단어 미만은 덜 익은 결과. 최소 두 문장 이상 쓸 것.

4. NovelAI v3 / v4

강점: 업계 최고 애니, 캐릭터 일관성, 작가 태그 지원.
약점: 유료 서비스 전용 (로컬 불가). 실사 우선순위 낮음.
스타일: Booru 태그 위주. masterpiece, best quality, 1girl을 앞에 두는 게 필수.
네거티브: 지원 + 필수. 기본 UC 프리셋 존재.
주의: {tag}는 가중치 ↑,[tag]는 가중치 ↓. A1111의 (tag:1.2)와 다름.

5. Animagine XL / Counterfeit XL

강점: 오픈소스 애니 SDXL 파인튜닝. 무료, 로컬 실행, 고품질.
약점: NovelAI보다 유연성 낮음. Booru 태그로 인한 캐릭터 누수.
스타일: NovelAI와 유사. Booru 태그. masterpiece, best quality, very aesthetic, absurdres가 정석.
네거티브: 지원. lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers이 표준.
주의: 애니 캐릭터 트리거(hatsune miku 등)가 다른 특징을 압도.

6. Pony Diffusion V6

강점: 가장 넓은 스타일 범위 — 애니/카툰/퍼리. 포즈 렌더링 강함.
약점: masterpiece 대신 score 시스템 필수. 기본 미감이 Animagine보다 거침.
스타일: 첫머리에 score_9, score_8_up, score_7_up.
네거티브: 지원. score_4, score_3, score_2, score_1, worst quality.
주의: source_anime/source_cartoon/source_furry/source_pony가 스타일 스위치로 강력.

7. Midjourney v6 / v7

강점: 최고 수준의 기본 미감. 적은 프롬프트로 우수한 구도. 얼굴/손의 정합성.
약점: 제어도 낮음. 구독제. Discord UX.
스타일: 자연어 또는 태그 모두 가능. 파라미터: --style raw, --stylize 100, --ar 16:9.
네거티브: --no 플래그. --no text, watermark.
주의: masterpiece, 8k는 무시. --stylize 범위(0~1000)로 미감 강도 조정.

8. 동일 프롬프트 6개 모델 비교

Promgrammer에서 조립한 다음 프롬프트를 기준으로:

1girl, solo, long silver hair, blue eyes, school uniform, cherry blossoms, spring, gentle smile, looking at viewer

SDXL base

세미 리얼리스틱 일러스트로 해석. 얼굴이 부드러움. 벚꽃은 잘 나옴.

Flux.1-dev

문자 그대로 해석 — 실사 여성으로 나옴 (school uniform을 실제 의상으로 해석). 애니가 필요하면 "An anime-style illustration of..."처럼 명시.

NovelAI v3

정석 애니 일러스트. 의도대로 읽음. masterpiece, best quality 프리픽스 추가.

Animagine XL

NovelAI와 매우 유사. 약간 더 모던/선명한 선.

Pony V6

score_9, score_8_up, source_anime 프리픽스 필수. 없으면 미감이 밋밋.

Midjourney v6 (--niji 6)

Niji 모델로 정제된 애니 출력. 토큰이 적어도 됨 — cherry blossoms, spring, gentle smile만으로 충분.

9. 가중치 문법 치트시트

의도	A1111 / SDXL	NovelAI	Midjourney
강조	`(tag:1.2)`	`{tag}`	`tag::2`
약화	`[tag]`	`[tag]`	`tag::0.5`
제거	네거티브	UC 필드	`--no tag`
영역 분리	`AND`, `BREAK`	미지원	`::`

10. 어떤 모델을 선택해야 할까?

→ 실사 포트레이트/제품: SDXL (RealVis, Juggernaut) 또는 Flux.

→ 깔끔한 애니: 유료 — NovelAI, 로컬 — Animagine XL.

→ 스타일 다양성(애니+카툰+퍼리): Pony V6.

→ 최소 프롬프트로 완성된 포스터: Midjourney.

→ 이미지 내 텍스트(간판, 표지): Flux 또는 Midjourney.

→ 캐릭터 시트/포즈 제어: SDXL + ControlNet.

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