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# 📋 GPT-Edit 도구 사용 가이드
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gpt-edit 프로젝트는 OpenAI의 GPT-Image-1 모델을 사용한 AI 이미지 편집 도구 **총 5개**를 제공합니다.
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## 🎯 도구 우선순위 및 사용 권장사항
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### ⭐⭐⭐ **최우선 도구** (일반 사용자 추천)
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#### 1. `gpt_edit_image`
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**가장 간단하고 직관적인 이미지 편집**
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- **사용법**: 이미지 파일을 `input_images/` 폴더에 업로드 → 파일명과 편집 지시사항 입력
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- **특징**: 자동 최적화, 크기 관리, 완전 자동화
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- **권장 대상**: 모든 사용자 (초보자부터 전문가까지)
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```json
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{
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"input_image_name": "my_photo.jpg",
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"prompt": "make the sky more dramatic with sunset colors",
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"background": "transparent"
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}
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```
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#### 2. `gpt_edit_image_with_mask`
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**정밀한 선택적 영역 편집**
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- **사용법**: 이미지 + 마스크 파일을 `input_images/`에 업로드 → 편집 지시
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- **특징**: 마스크의 흰색 영역만 편집, 정교한 제어 가능
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- **권장 대상**: 정밀한 편집이 필요한 사용자
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```json
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{
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"input_image_name": "portrait.jpg",
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"mask_image_name": "background_mask.png",
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"prompt": "change background to mountain landscape"
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}
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```
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### ⭐⭐ **중요 유틸리티 도구**
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#### 3. `validate_image`
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**이미지 파일 검증 및 정보 확인**
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- **용도**: 편집 전 이미지 상태 확인, 최적 크기 제안
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- **권장 시점**: 편집 전 사전 검사
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#### 4. `create_mask_from_alpha`
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**PNG 투명도로 마스크 생성**
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- **용도**: PNG 이미지의 알파 채널을 마스크로 변환
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- **권장 시점**: 투명 배경 이미지를 마스크로 활용할 때
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### ⭐ **고급/자동화 도구** (특수 목적)
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#### 5. `gpt_batch_edit`
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**대량 이미지 일괄 편집 (Claude Code 전용 권장)**
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## 🚀 `gpt_batch_edit` 상세 사용 가이드
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### ✅ **이런 경우에 사용하세요:**
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#### 📸 **전자상거래 대량 처리**
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```python
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# Claude Code에서 사용 예시
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batch_config = {
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"edits": [
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{
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"input_image_name": "product_001.jpg",
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"prompt": "remove background, make it pure white",
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"background": "opaque"
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},
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{
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"input_image_name": "product_002.jpg",
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||
"prompt": "remove background, make it pure white",
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||
"background": "opaque"
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}
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# ... 최대 16개까지
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]
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}
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```
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#### 🎨 **소셜미디어 템플릿 자동 생성**
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```python
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# 같은 편집을 여러 이미지에 적용
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social_templates = [
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{"file": "template_mon.jpg", "text": "Monday Motivation"},
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{"file": "template_tue.jpg", "text": "Tuesday Tips"},
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{"file": "template_wed.jpg", "text": "Wednesday Wisdom"}
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]
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batch_edits = [
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{
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"input_image_name": template["file"],
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"prompt": f"add bold text '{template['text']}' at center top"
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}
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for template in social_templates
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]
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```
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#### 🏭 **마케팅 자료 대량 생성**
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- 브랜드 로고 일괄 추가
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- 워터마크 적용
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- 크기/비율 표준화
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### ❌ **이런 경우에는 개별 도구를 사용하세요:**
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#### 🎭 **Claude Desktop 대화형 편집**
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- 각 이미지마다 다른 편집이 필요한 경우
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- 실험적이거나 창작적인 편집
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- 단일 이미지 정밀 작업
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#### 🔬 **정밀하거나 실험적 편집**
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- 여러 번 시행착오가 필요한 작업
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- 결과를 보고 다음 편집 방향을 정해야 하는 경우
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### 🚧 **gpt_batch_edit 제약사항**
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1. **최대 16개 제한**: 한 번에 최대 16개 이미지만 처리 가능
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2. **순차 처리**: 병렬 처리 없음, 총 시간 = 개별 시간 × 이미지 수
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3. **파일 사전 준비**: 모든 이미지를 `input_images/` 폴더에 미리 업로드 필요
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4. **실패 시 영향**: 중간에 실패하면 전체 배치에 영향
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### 💡 **Claude Code 활용 패턴**
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#### 파일 준비 자동화
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```python
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import os
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import shutil
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# 원본 폴더에서 input_images로 자동 복사
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def prepare_batch_files(source_dir, target_dir="input_images"):
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os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
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image_files = []
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for filename in os.listdir(source_dir):
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if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.webp')):
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shutil.copy2(
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os.path.join(source_dir, filename),
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os.path.join(target_dir, filename)
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)
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image_files.append(filename)
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return image_files
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```
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#### 대량 처리 분할
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```python
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def create_batch_chunks(file_list, prompt, chunk_size=16):
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\"\"\"파일 리스트를 16개씩 나누어 배치 생성\"\"\"
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batches = []
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for i in range(0, len(file_list), chunk_size):
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chunk = file_list[i:i+chunk_size]
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batch = {
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"edits": [
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||
{
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||
"input_image_name": filename,
|
||
"prompt": prompt,
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||
"background": "transparent"
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||
}
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||
for filename in chunk
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||
]
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||
}
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batches.append(batch)
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return batches
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```
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## 📊 **도구 선택 플로우차트**
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```
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이미지 편집이 필요한가요?
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↓
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단일 이미지인가요? → YES → 마스크가 필요한가요?
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↓ ↓ YES → gpt_edit_image_with_mask
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NO ↓ NO → gpt_edit_image
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↓
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여러 이미지 (2개 이상)인가요?
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↓ YES
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Claude Code를 사용하나요? & 같은 편집인가요?
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↓ YES → gpt_batch_edit
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↓ NO → gpt_edit_image (개별적으로 여러 번 사용)
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```
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## 🎯 **최적 사용 전략**
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### 🥇 **초보자 권장**
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1. `gpt_edit_image` 위주 사용
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2. 필요시 `validate_image`로 사전 검사
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### 🥈 **중급자 권장**
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1. `gpt_edit_image` + `gpt_edit_image_with_mask` 조합
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2. `create_mask_from_alpha`로 마스크 생성 활용
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### 🥉 **고급 사용자 (Claude Code)**
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1. 모든 도구 활용
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2. `gpt_batch_edit`로 자동화 워크플로우 구성
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3. 스크립트 기반 대량 처리
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## 💾 **파일 저장 규칙**
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모든 편집 결과는 다음 형식으로 저장됩니다:
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```
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generated_images/
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├── gptimage1_123456_20250826_143022_000.png # 입력 파일 (추적용)
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├── gptimage1_123456_20250826_143022_001.png # 편집 결과
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└── gptimage1_123456_20250826_143022_001.json # 편집 파라미터
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```
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**Base Name 형식**: `gptimage1_{6자리시드}_{날짜}_{시간}`
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- 시드는 세션별로 동일하게 유지
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- 모든 관련 파일이 같은 base name 사용
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- JSON 파일에 편집 과정 전체가 기록됨
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