AI 기반 브랜드 로고 생성 도구의 시각적 일관성 비교 실험 연구- 텍스트-이미지 생성형 AI와 로고 전용 설계형 AI를 중심으로 -
A Comparative Experimental Study on the Visual Consistency of AI-Based Brand Logo Generation Tools- Focusing on Text-to-Image Generative AI Models and AI-based Logo Design Systems -
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초록
생성형 AI는 디자인 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다. 특히, 브랜드 디자인 영역에서 인간 중심의 창의적 사고 과정으로 대체 및 보조하는 새로운 도구로 주목받고 있다. 본 연구는 생성형 AI를 활용한 브랜드 로고 결과물의 시각적 일관성을 비교·분석함으로써 AI 디자인의 신뢰성과 적용 가능성을 실험적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위핸 AI 도구 7종(DALL·E 3, Firefly, Nano Banana, Canva, Looka, Kittl, Brandmark)을 선정했다. 가상 브랜드인 “EcoLoop”를 대상으로 통일된 프롬프트를 반복 입력하고, 로고 이미지를 수집했다. 색상, 형태, 구성의 세 항목을 기준으로 이미지 분석을 통해 정량화하고, 통합 지수 VCII(Visual Consistency Index)로 산출했다. 그 결과, Firefly(VCI=0.83)가 가장 높은 시각적 일관성을 보였다. Looka는 형태 재현성과 구조적 일관성에서, Firefly는 색상 안정성과 감성 톤의 유지에서 우수했다. 반면, DALL·E 3와 Kittl은 창의적 변주 폭이 넓었지만, 변동성이 높게 나타났다. Nano Banana는 프롬프트 해석의 일관성이 높게 나타났다. 텍스트-이미지 생성형 AI는 창의성 중심, 로고 설계 생성형 AI는 구조적 안정성 중심의 특성을 보여 브랜드 디자인에서 생성형 AI 활용시 선택적 접근이 필요함을 시사한다. 본 연구는 AI 디자인 결과의 품질 평가에 적용 가능한 정량 지표(VCI)를 제시함으로써 향후 AI-인간 협업 디자인 연구의 기초를 제공한다.
Abstract
Generative Artificial Intelligence (AI) has rapidly proliferated across the design industry, emerging as a transformative tool that both supplements and substitutes human-centered creative thinking processes, particularly within the field of brand design. This study aims to experimentally verify the reliability and applicability of AI-based design by comparing and analyzing the visual consistency of brand logo outputs generated through various Generative AI tools. Seven AI platforms—DALL·E 3, Firefly, Nano Banana, Canva, Looka, Kittl, and Brandmark—were selected for comparative analysis. Using a unified prompt for a virtual brand named “EcoLoop,” multiple logo images were generated, quantified across three key parameters—color, form, and composition—and synthesized into an integrated index termed the Visual Consistency Index (VCI). The results indicate that Firefly (VCI = 0.83) exhibited the highest level of visual consistency. Looka demonstrated superior structural stability and form reproducibility, while Firefly excelled in color coherence and emotional tone consistency. Conversely, DALL·E 3 and Kittl exhibited wider creative variability with reduced consistency, whereas Nano Banana showed higher prompt interpretation stability. The findings reveal that text-to-image generative models emphasize creativity, whereas logo-design-specific AI systems prioritize structural stability, implying that a selective approach is required when employing AI tools in brand design practice. By presenting a quantitative metric (VCI) applicable to the evaluation of AI-generated design quality, this study provides a foundational framework for future research on AI–human collaborative design models.