오픈AI, 찍으면 챗GPT가 다시 그리는 ‘이미지젠캠’ 공개… 코덱스로 만드는 DIY AI 카메라

오픈AI(OpenAI)가 직접 조립해 쓰는 오픈소스 디지털 카메라 ‘이미지젠캠(ImageGenCam)’을 깃허브(GitHub)에 공개했다. 프롬프트를 하나 고르고 셔터를 누르면, 챗GPT 이미지 2.0(ChatGPT Images 2.0)이 방금 찍은 사진을 즉석에서 다른 그림으로 바꿔주는 ‘작고 기묘한 똑딱이 카메라’다.

일반 카메라가 눈앞의 장면을 그대로 담는다면, 이미지젠캠은 그 장면을 AI가 재해석한 결과물로 되돌려준다. 저장소에 기본 내장된 프롬프트만 봐도 제품의 성향을 알 수 있다. 모든 것을 치즈로 바꾸는 ‘치즈로 바꾸기(Turn to Cheese)’, 피사체를 인디 웹툰풍 캐릭터로 만드는 ‘고블린 모드(Goblin Mode)’, 밝고 표현력 있는 ‘애니 초상화(Anime Portrait)’, 마우스로 그린 듯 엉성하게 다시 그리는 ‘한심한 낙서(Pathetic Scribble)’ 등이다. 마음에 드는 느낌이 나올 때까지 프롬프트를 계속 손볼 수 있다는 점이 핵심이다.

하드웨어는 흔한 메이커 부품으로 꾸린다. 연산은 라즈베리파이 제로 2 W(Raspberry Pi Zero 2 W)가 맡고, 버튼이 달린 피모로니 디스플레이 햇 미니(Pimoroni Display HAT Mini), 라즈베리파이용 소형 카메라, 휴대성을 위한 파이슈가 3(PiSugar 3) 배터리, 마이크로SD 카드, 그리고 3D 프린팅으로 찍어낸 케이스로 완성된다. 셔터 버튼은 짧게 누르면 촬영, 길게 누르면 전원 종료로 동작하고, 원하는 동작을 직접 정할 수 있는 ‘매직 버튼(Magic Button)’도 따로 있다. 화면 좌상단에서는 프롬프트 메뉴를, 좌하단에서는 앨범을 연다. 휴대폰에서 도는 companion 웹앱으로 사진을 내려받거나 프롬프트를 바꿀 수도 있다.

가장 눈에 띄는 대목은 ‘코덱스가 운전대를 잡는다(Codex Take the Wheel)’는 제작 방식이다. 맥에서 코덱스 데스크톱(Codex Desktop) 앱을 열고 “Help me make ImageGenCam”이라고 저장소 주소와 함께 입력하면, 코덱스(Codex)가 저장소를 읽어 첫 셋업 단계로 안내하고 조립부터 소프트웨어 설치까지 끝까지 동행한다. 코드의 94%가 파이썬으로 작성됐고 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 오픈AI는 이를 ‘주말 프로젝트’로 소개하면서, 코덱스·라즈베리파이·3D 프린팅에 익숙하다면 한 시간 안에도 구동할 수 있다고 안내한다. 준비물은 코덱스 데스크톱 앱을 깐 맥과 안정적인 Wi-Fi, 그리고 오픈AI 계정인데, 챗GPT를 쓰고 있다면 이미 갖춘 셈이다.

다만 카메라를 계속 사용하는 데는 일정량의 비용이 든다. 이미지젠캠은 셔터를 누를 때마다 오픈AI 이미지 API를 호출해 사진을 변형하는 구조라, 사진 한 장마다 API 사용료가 든다. 이 비용은 챗GPT 플러스·비즈니스 같은 구독료와는 별개로 청구되며, 카메라를 쓰려면 결제 수단이 등록된 API(플랫폼) 계정이 필요하다. 단가는 모델·해상도·품질에 따라 보통 이미지 한 장당 약 $0.04~0.35 수준이고, 토큰 기반으로 계산된다. 특히 이미지젠캠은 ‘찍은 사진을 참조 이미지로 넣어 변형’하는 방식이라 입력 이미지가 고화질 단가로 처리돼, 단순 텍스트 변환보다 장당 실비용이 더 나올 수 있다. 신규 API 계정에는 5달러(약 6,800원)가량의 무료 크레딧이 주어지지만 소진 후에는 전액 종량제로 전환되며, API 차원의 영구 무료 사용 구간은 없다.

결국 이미지젠캠은 ‘하드웨어는 한 번 만들면 끝이지만, 셔터를 누를 때마다 비용이 쌓이는’ 카메라인 셈이다. 자주 찍는 사용자라면 저가 모델이나 낮은 해상도·품질 옵션으로 장당 단가를 낮추는 운영이 현실적인 절약법으로 꼽힌다.

이미지젠캠은 최근 코덱스를 업무용 플랫폼으로 확장하며 ‘누구나 만든다’를 내세운 오픈AI의 행보와 같은 결에 놓여 있다. 하드웨어 조립과 이미지 생성, 그리고 코드를 직접 짜지 않는 ‘바이브 코딩’을 하나로 묶어, AI를 단순히 쓰는 경험에서 직접 만들어 보는 경험으로 끌어내린 시도라는 평가가 나온다. 자세한 내용은 오픈AI 깃허브 저장소에서 확인할 수 있다.

자세한 내용은 오픈AI 깃허브(GitHub)에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 오픈AI