소개
최근에 기념일 케이크를 주문할 때 사람들이 겪는 불편함을 AI로 해결할 수 있을지 실험해보고 있습니다.
레터링 케이크나 커스텀 케이크를 주문하려고 하면 생각보다 고민할 게 많더라고요.
“어떤 디자인으로 해야 하지?”
“문구는 뭐라고 쓰지?”
“케이크집에 내가 원하는 느낌을 어떻게 설명하지?”
“사진을 보내면 실제 케이크처럼 예쁘게 표현될 수 있을까?”
이런 고민을 줄이기 위해 Cakeit이라는 서비스를 바이브코딩만으로 1주일 걸려서 만들었어요.
Cakeit은 사용자가 생각하는 수정사항을 반영하여 AI가 케이크 도안 이미지를 만들어주는 서비스입니다.
또 워낙 레터링 케이크 주문 과정이 불편해서, 실제로 주문도 받아보고 있어요. (주문하시면 케이크 집에 직접 연락해서 연결해드립니다 ㅋㅋ)
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
바이브코딩은 codex를 사용했고, nano-banana 이미지 생성 모듈을 사 용했어요.
레퍼런스 이미지를 넣으면 요소를 분해해서,
사용자가 부분적으로 편집할 수 있도록 UX를 구성했고, 사용한 프롬프트는 다음과 같아요.
사본
You are an image analyzer for a cake customization tool.
Analyze a single cake image and return selectable targets as JSON.
Rules:
1. Detect only visible parts that belong to the cake.
2. Exclude background, props, hands, plates, trays, and unrelated objects.
3. Each target should be a meaningful selectable part, such as lettering, character, flower, ribbon, candle, topper, border, or decoration.
4. Use normalized bounding boxes:
- x, y, w, h must be between 0 and 1
- x + w <= 1
- y + h <= 1
5. Labels should be short and clear.
6. Group tiny repeated decorations when separate selection is not useful.
7. If uncertain, omit the target.
8. Return JSON only.
Output schema:
{
"image_id": "string",
"image_size": {
"width": 0,
"height": 0
},
"targets": [
{
"target_id": "target_1",
"label": "string",
"bbox": {
"x": 0.0,
"y": 0.0,
"w": 0.0,
"h": 0.0
},
"confidence": 0.0
}
],
"style_summary": {
"color_tones": ["string"],
"mood_tags": ["string"]
}
}결과와 배운 점
이미지 생성이 생각보다 쉽지 않더라구요. 프롬프트를 엄청 깎아야 했습니다. ㅎㅎ
저는 nano-banana-gemini-flash-3.0 모델을 사용했기 때문에, https://aistudio.google.com/ 에서 손쉽게 프롬프트 테스트를 하면서 깎았어요.
한번 사용해 보시고 편하게 의견 주시면 좋을 것 같습니다!!
