Comparative Analysis of Stable Diffusion, DALL·E, and MidJourney Based on Common Prompt Engineering Language: Focused on Premium Chocolate Brand Advertising Image Creation

본 연구는 생성형 인공지능 이미지 생성 도구인 Stable Diffusion, DALL·E, MidJourney의 프롬프트 엔지니어링 방식을 비교하고, 플랫폼 간 프롬프트 불일치 문제를 해결하기 위한 표준화 프레임워크인 CPEL(Common Prompt Engineering Language)을 제안한다. CPEL은 각 모델의 고유한 입력 구조와 출력 특성을 반영하여 최소한의 수정으로 고품질 이미지를 생성할 수 있도록 설계되었다. 본 연구는 고급 초콜릿 브랜드 광고 이미지 제작 사례를 통해 CPEL의 효과를 검증하였다. 실험 결과, CPEL 기반 프롬프트는 명확성, 시각적 디테일, 감성 표현 측면에서 기존 프롬프트보다 우수한 성과를 보였다. 또한 각 모델은 서로 다른 시각적 강점을 나타냈으며, 맞춤형 프롬프트 전략의 중요성이 강조되었다. 이러한 결과는 CPEL이 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 환경에서 실용적이고 확장 가능한 표준으로 기능할 수 있음을 시사한다.