Riffusion 사용기: 이미지를 음악으로 바꾸는 마법

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요즘 AI 음악 생성기가 쏟아져 나오고 있지만, 그중에서도 Riffusion은 단연 독특한 존재감을 드러냅니다.
보통은 텍스트로 곡을 만드는 방식이 대부분이지만, Riffusion은 아예 이미지로 음악을 작곡합니다.
게다가 실시간 루프 생성과 오픈소스 환경까지 갖춘, 창작자를 위한 실험실 같은 도구죠.

이 글에서는 Riffusion의 특징, 활용법, 그리고 많이 비교되는 Suno와의 차이점까지 정리해드립니다.

Riffusion 첫 화면


[INFO] Riffusion이란?

Riffusion은 딥러닝 모델을 활용해 스펙트로그램(음의 시각적 표현)을 생성하고, 이를 다시 소리로 변환하는 방식의 음악 생성기입니다.
즉, 음악을 이미지처럼 그리고, 그 이미지를 다시 듣는 구조죠.

  • 실시간 루프(리프) 작곡 가능
  • 텍스트 프롬프트로 장르, 분위기 지정 가능
  • 이미지 기반 음악 생성
  • GitHub에서 오픈소스로 활용 가능
  • 비주얼 중심의 생성 방식으로 창작 과정이 직관적

[TABLE] Suno와 비교: 어떤 차이가 있을까?

항목 Riffusion Suno
생성 방식 이미지(스펙트로그램) 기반 텍스트 기반
보컬 포함 X O
가사 생성 X O
실시간 루프 O X
프롬프트 활용 텍스트 + 이미지 조합 텍스트 중심
이미지 기반 음악 생성 O X
오픈소스 O X
상업적 사용 X (비상업적 권장) O (일부 유료 플랜)

둘은 목적 자체가 다르기 때문에 경쟁보다는 보완 관계에 가깝습니다.
Suno는 완성도 있는 보컬 곡, Riffusion은 실시간 루프와 실험적 사운드 제작에 강합니다.


[IMG] 이미지로 음악을 만든다: Riffusion의 커버 생성 기능

Riffusion의 가장 강력한 기능 중 하나는 바로 커버 이미지 기반 음악 생성입니다.
한 장의 사진, 한 컷의 분위기만으로도 음악을 만들 수 있다면, 얼마나 창의적일까요?

[-] 커버 이미지 기반 음악 생성이란?

  • 사용자가 직접 업로드한 이미지나 'Vibe'를 선택하면
  • AI가 그 이미지의 분위기, 색감, 형태를 분석해
  • 어울리는 음악 리프를 자동으로 작곡합니다

예시:

  • 비 오는 거리의 사진 → 잔잔한 로파이 재즈
  • 불꽃이 튀는 장면 → 강렬한 일렉트로닉 사운드
  • 눈 덮인 산속 풍경 → 고요한 앰비언트 트랙

[TEXT] 텍스트 프롬프트도 함께 입력 가능

단순히 이미지에만 의존하는 것이 아니라,
원하는 음악의 분위기나 스타일을 텍스트로 보완할 수 있습니다.

A slow jazz ballad with emotional female vocals.
The instrumentation includes soft piano, gentle brush drums, and a warm baritone saxophone.
The mood is nostalgic.

이처럼 감정과 악기 구성, 무드까지 지정하면 더욱 섬세한 곡이 만들어집니다.

[SET] 'Strength' 슬라이더로 이미지 vs 텍스트 조절

입력한 프롬프트가 음악에 얼마나 영향을 줄지를 결정할 수 있는
Strength 슬라이더가 제공됩니다.

  • 슬라이더를 왼쪽에 두면 → 이미지의 분위기 중심
  • 슬라이더를 오른쪽에 두면 → 텍스트 프롬프트 중심

예시 스크린샷:

Riffustion의 Sound Option 화면


[★] 요약 정리

요소 설명
커버 이미지 사용자가 직접 업로드하거나 Vibe에서 선택 가능
텍스트 프롬프트 선택적으로 입력 가능 (음악 분위기 보강)
Strength 슬라이더 텍스트의 반영 강도 조절
생성 결과 반복 재생 가능한 루프 형식의 짧은 곡
활용 예시 영상 BGM, 게임 씬 사운드, 브랜드 테마 트랙 등

[→] 마무리하며

Riffusion은 보컬 중심의 완성형 곡을 만드는 Suno와는 전혀 다른 결을 지닌 도구입니다.
시각에서 출발하는 음악, 루프 기반 즉흥적 창작, 실험적 사운드 플레이에 관심 있다면,
Riffusion은 매우 흥미로운 툴이 될 수 있습니다.

다양한 이미지를 기반으로 자신만의 사운드를 그려보고 싶다면,
한 번쯤 Riffusion을 직접 사용해보는 것을 추천합니다.

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