이미지 생성 — DALL-E 3와 Stable Diffusion

DALL-E 3 이미지 생성

from openai import OpenAI
import httpx
from pathlib import Path

client = OpenAI()

def generate_image(
    prompt: str,
    size: str = "1024x1024",  # 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792
    quality: str = "standard",  # standard or hd
    style: str = "vivid",       # vivid or natural
    n: int = 1,
) -> list[str]:
    """이미지 URL 목록 반환"""
    response = client.images.generate(
        model="dall-e-3",
        prompt=prompt,
        size=size,
        quality=quality,
        style=style,
        n=n,
    )
    return [img.url for img in response.data]

# 사용
urls = generate_image(
    prompt="미래적인 한국 도시 전경, 밤, 네온사인, 사이버펑크 스타일",
    size="1792x1024",
    quality="hd",
)

# 이미지 다운로드
def download_image(url: str, path: str) -> None:
    response = httpx.get(url)
    Path(path).write_bytes(response.content)

download_image(urls[0], "generated.png")

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프롬프트 자동 개선

GPT-4o로 프롬프트를 먼저 개선한 후 생성합니다.

def enhance_prompt(user_prompt: str) -> str:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{
            "role": "system",
            "content": """당신은 DALL-E 이미지 생성 프롬프트 전문가입니다.
사용자의 간단한 설명을 DALL-E 3에 최적화된 상세한 프롬프트로 변환합니다.
다음을 포함하세요:
- 주제/오브젝트 상세 묘사
- 스타일 (사진적, 일러스트, 수채화 등)
- 조명 (자연광, 골든아워 등)
- 분위기/무드
- 기술적 특성 (초점, 앵글 등)"""
        }, {
            "role": "user",
            "content": user_prompt
        }],
        max_tokens=300,
    )
    return response.choices[0].message.content

# 사용
basic = "강아지가 공원에서 뛰는 장면"
enhanced = enhance_prompt(basic)
print(f"개선된 프롬프트:\n{enhanced}")

urls = generate_image(enhanced, quality="hd")

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이미지 배리에이션

def create_variation(image_path: str) -> list[str]:
    """기존 이미지의 변형 생성 (DALL-E 2 기능)"""
    with open(image_path, "rb") as f:
        response = client.images.create_variation(
            image=f,
            n=3,
            size="1024x1024",
        )
    return [img.url for img in response.data]

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이미지 편집 (Inpainting)

def edit_image(
    image_path: str,
    mask_path: str,   # 흰 부분 = 편집 영역, 검정 = 유지
    prompt: str,
) -> str:
    with open(image_path, "rb") as img, open(mask_path, "rb") as mask:
        response = client.images.edit(
            image=img,
            mask=mask,
            prompt=prompt,
            n=1,
            size="1024x1024",
        )
    return response.data[0].url

# 예: 배경을 설산으로 변경
url = edit_image(
    "portrait.png",
    "background_mask.png",
    "snowy mountain background, photorealistic"
)

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이미지 생성 파이프라인

import asyncio
import httpx

async def batch_generate(prompts: list[str]) -> list[bytes]:
    """여러 이미지 병렬 생성"""
    async def generate_one(prompt: str) -> bytes:
        response = client.images.generate(
            model="dall-e-3",
            prompt=prompt,
            size="1024x1024",
        )
        url = response.data[0].url
        async with httpx.AsyncClient() as http:
            r = await http.get(url)
            return r.content

    tasks = [generate_one(p) for p in prompts]
    return await asyncio.gather(*tasks)

# 상품 이미지 배치 생성
product_prompts = [
    "커피 머그컵, 흰 배경, 제품 사진 스타일",
    "노트북 파우치, 가죽 재질, 스튜디오 조명",
    "무선 이어폰 케이스, 미니멀 디자인",
]

images = asyncio.run(batch_generate(product_prompts))
for i, img_bytes in enumerate(images):
    Path(f"product_{i}.png").write_bytes(img_bytes)

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안전 필터와 수정된 프롬프트

response = client.images.generate(
    model="dall-e-3",
    prompt="폭발하는 도시",
)

# DALL-E 3는 프롬프트를 자동으로 수정할 수 있음
revised = response.data[0].revised_prompt
print(f"수정된 프롬프트: {revised}")

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정리

API	기능
images.generate	텍스트 → 이미지 (DALL-E 3)
images.edit	마스크 기반 이미지 편집
images.create_variation	이미지 변형 생성
quality="hd"	더 세밀한 이미지 ($0.08/장)

다음 편에서는 오디오 처리 — Whisper 음성 인식과 TTS 음성 합성을 배웁니다.