좋은 모델 아키텍처 그림은 독자가 한눈에 신경망을 이해하게 해줍니다. 순서대로 놓인 레이어, 그 사이로 흐르는 텐서 형태, 그리고 흥미로운 블록이 어디에 있는지를 보여주죠. 하지만 손으로 그리면 느리고, 일반 이미지 AI는 라벨을 깨뜨립니다. 이 가이드는 바로 사용할 수 있는 신경망 다이어그램 프롬프트 24개, 재사용 가능한 프롬프트 템플릿, 그리고 실제 생성 예시를 제공합니다. 벡터 소프트웨어도, 그림 실력도 필요 없이 AI로 단 몇 분 만에 깔끔하고 라벨이 명확한 논문용 아키텍처 그림을 만들 수 있습니다.
이 가이드를 끝까지 읽고 나면 다음을 할 수 있습니다:
- 문장 하나로 CNN 아키텍처 다이어그램, 트랜스포머 아키텍처 다이어그램, RNN/LSTM 다이어그램, MLP 다이어그램, U-Net 다이어그램, ML 파이프라인 다이어그램을 생성합니다.
- 간단한 4가지 구성 요소 템플릿으로 어떤 프롬프트든 자신의 모델에 맞게 변형합니다.
- AI 신경망 다이어그램이 틀려 보이게 만드는 흔한 실수를 피합니다.
아래 프롬프트를 신경망 다이어그램 생성기에 붙여넣은 뒤, 레이어를 추가하거나 텐서 형태를 주석으로 달거나 재배색·재라벨링하도록 요청해 결과를 다듬으세요. 또는 SciDraw AI 편집기에서 열어 계속 반복 작업할 수 있습니다.
훌륭한 아키텍처 프롬프트의 구조
대부분의 부실한 결과는 모호한 프롬프트에서 나옵니다. 강력한 신경망 다이어그램 생성기 프롬프트는 네 부분으로 이루어집니다:
- 주제 — 어떤 모델이나 블록인지 (예: "CNN 이미지 분류기", "단일 LSTM 셀").
- 순서대로 놓인 레이어/블록 — 입력부터 출력까지 모든 단계를 나열(conv, pool, attention, dense, softmax).
- 라벨/텐서 형태 — 각 블록의 이름을 적고, 리뷰어가 기대하는 곳에 특징맵 또는 텐서 크기를 요청.
- 스타일과 방향 — "플랫 기술 스키매틱, 좌→우 데이터 흐름, 라벨이 붙은 블록, 깔끔한 산세리프 텍스트."
템플릿: "[순서대로 놓인 레이어/블록, 입력 → 출력]로 [모델]을 그려줘. [블록 이름과 텐서 형태]에 라벨을 붙여줘. 좌→우 데이터 흐름의 깔끔한 플랫 기술 스키매틱을 사용해줘."
이 한 줄을 가까이 두세요. 아래 모든 프롬프트가 이 형식을 따르며, 신경망을 온라인에서 그리고 싶을 때 모델만 자신의 것으로 바꿔 넣으면 됩니다.
깔끔한 아키텍처 그림을 얻는 방법
- 레이어를 순서대로 나열하세요. 입력과 출력을 명시해 데이터 흐름이 모호하지 않게 하세요.
- 텐서 형태를 요청하세요 (예: "특징맵 크기에 라벨을 붙여줘" 또는 "출력 차원을 주석으로 달아줘"). 엄밀한 모델 아키텍처 그림이 필요할 때 유용합니다.
- 블록의 이름을 적으세요 — "멀티헤드 어텐션", "잔차 블록", "스킵 연결" — 그래야 각각이 구분되어 그려집니다.
- 방향을 지정하세요. 논문용 아키텍처 다이어그램의 관례는 좌→우입니다. 매우 깊은 스택은 위→아래가 읽기 좋습니다.
- 그림 안의 텍스트는 짧게 유지하세요. 자세한 내용은 다이어그램 안이 아니라 캡션에 넣으세요.
- 다시 시작하지 말고 다듬으세요. 전체 프롬프트를 다시 쓰는 대신 "각 conv 뒤에 batch-norm을 추가해줘"로 보완하세요.
합성곱 신경망 (CNN, ResNet, U-Net)
CNN 그림은 가장 많이 요청되는 딥러닝 아키텍처 다이어그램이면서, conv/pool 스택과 변하는 특징맵 크기에 깔끔하게 라벨을 붙여야 하기 때문에 가장 어수선해지기 쉽습니다. 전체 분류기부터 시작한 다음 잔차 블록과 분할 네트워크로 확장하세요.
- 입력 이미지에서 쌓인 합성곱과 풀링 레이어를 거쳐 flatten, 두 개의 완전연결 레이어, softmax 분류기로 이어지는 CNN 아키텍처 다이어그램을 그려줘. 각 단계의 특징맵 크기(예: 224×224×3 → 112×112×64)에 라벨을 붙이고 데이터가 좌에서 우로 흐르게 해줘.
- 두 레이어 합성곱 경로에 다시 더해지는 스킵(항등) 연결을 보여주는 ResNet 잔차 블록을 그려줘. 덧셈 연산, ReLU, batch-norm을 명확히 라벨링해줘.
- 수축하는 인코더, 확장하는 디코더, 그리고 같은 레벨을 잇는 스킵 연결이 있는 U-Net 다이어그램을 그려줘. 다운샘플링, 업샘플링, 병목, 그리고 분할 출력 마스크에 라벨을 붙여줘.
- 깊이별 분리 가능 합성곱 블록(MobileNet 스타일)을 표준 합성곱과 대비해 그려줘. 깊이별 단계와 점별 단계, 그리고 파라미터 절감에 라벨을 붙여줘.
- 특징 피라미드 네트워크(FPN)가 있는 비전 백본을 그려줘: CNN이 다중 스케일 특징맵을 생성하고 측면 연결로 위에서 아래로 병합하며, 각 레벨에 라벨을 붙여줘.
트랜스포머와 어텐션
트랜스포머 아키텍처 다이어그램은 이제 LLM과 ViT 덕분에 가장 많이 검색되는 신경망 그림입니다. 이 프롬프트들은 전체 인코더-디코더 스택, 단일 어텐션 블록, 그리고 인코더 전용 대 디코더 전용 대비를 다룹니다.
- 쌓인 인코더와 디코더 블록이 있는 전체 Transformer 아키텍처를 그려줘: 입력 임베딩과 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 피드포워드 하위 레이어, add-and-norm 잔차 연결, 디코더의 마스킹된 어텐션, 그리고 최종 linear-plus-softmax 출력.
- 쿼리, 키, 밸류, 스케일드 닷-프로덕트 어텐션, softmax, 그리고 헤드들의 연결(concatenation)을 보여주는 단일 멀티헤드 셀프 어텐션 블록을 그려줘. 텐서 형태를 주석으로 달아줘.
- 입력 이미지를 고정 크기 패치로 나누고, 선형 임베딩하고, 클래스 토큰을 앞에 붙이고, 위치 인코딩을 더한 뒤 Transformer 인코더를 거쳐 분류 헤드로 보내는 비전 Transformer(ViT)를 그려줘.
- 인코더 전용 Transformer(BERT 스타일)와 디코더 전용 Transformer(GPT 스타일)를 나란히 그려줘. 어텐션 마스킹의 차이와 각각의 대표 작업에 라벨을 붙여줘.
- 위치 인코딩 단계만 따로 그려줘: 토큰 임베딩 시퀀스가 사인파 위치 벡터와 더해지는 모습을 명확히 라벨링해줘.
순환 및 시퀀스 모델 (RNN, LSTM, seq2seq)
RNN/LSTM 다이어그램은 시간을 명확히 보여줘야 합니다 — 시간 단계에 따라 펼치거나 단일 게이트 셀로 표현하죠. 이 프롬프트들은 둘 다와 더불어 고전적인 인코더-디코더 시퀀스 모델을 다룹니다.
- 네 개의 시간 단계에 걸쳐 펼쳐진 순환 신경망을 그려줘. 각 단계의 입력, 은닉 상태, 출력과 한 단계에서 다음 단계로 전달되는 은닉 상태 화살표를 모두 라벨링해줘.
- 입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게이트, 후보 값, 위쪽으로 흐르는 셀 상태, 그리고 게이팅 곱셈을 보여주는 단일 LSTM 셀을 그려줘. 각 구성 요소에 라벨을 붙여줘.
- GRU 셀을 LSTM 셀과 대비해 그려줘. 업데이트 게이트와 리셋 게이트에 라벨을 붙이고 별도의 셀 상태가 없음을 표시해줘.
- 입력을 컨텍스트 벡터로 압축하는 인코더 RNN과 출력 시퀀스를 생성하는 디코더 RNN이 있는 시퀀스-투-시퀀스 모델을 그려줘. 둘 사이의 어텐션 링크에 라벨을 붙여줘.
- 시퀀스를 정방향과 역방향으로 처리하는 양방향 RNN을 그려줘. 각 시간 단계에서 두 은닉 상태 스트림이 연결되는 모습을 보여줘.
고전 및 생성 모델 (MLP, 오토인코더, GAN, 디퓨전)
교과서적인 MLP 다이어그램부터 현대 생성 네트워크까지, 이것들은 교육과 논문의 배경 섹션에 안성맞춤입니다.
- 입력 레이어, 두 개의 은닉 레이어, 출력 레이어로 구성된 완전연결 피드포워드 네트워크(MLP)를 그려줘. 뉴런 사이의 밀집 연결을 보여주고 각 레이어의 뉴런 수에 라벨을 붙여줘.
- 입력을 병목 잠재 공간까지 좁혀 들어가는 인코더와 입력을 재구성하는 대칭 디코더가 있는 오토인코더를 그려줘. 압축과 잠재 차원에 라벨을 붙여줘.
- 평균과 분산을 생성하는 인코더, 재매개변수화 트릭으로 샘플링된 잠재 벡터, 그리고 디코더 재구성을 보여주는 변분 오토인코더(VAE)를 그려줘.
- 노이즈 벡터를 가짜 샘플로 바꾸는 생성기와 진짜 대 가짜를 분류하는 판별기가 있는 GAN을 그려줘. 적대적 학습 루프와 두 손실 신호에 라벨을 붙여줘.
- 디퓨전 모델의 정방향 노이즈 추가 과정과 역방향 노이즈 제거 과정을 좌→우 흐름으로 그려줘. 노이즈 스케줄과 각 역방향 단계의 U-Net 디노이저에 라벨을 붙여줘.
엔드 투 엔드 ML 파이프라인
깔끔한 ML 파이프라인 다이어그램은 모델뿐 아니라 시스템 전체를 보여줍니다 — 논문이나 보고서의 방법론 또는 시스템 개요 그림에 이상적입니다.
- 엔드 투 엔드 머신러닝 파이프라인을 좌→우 흐름으로 그려줘: 데이터 수집, 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 학습, 평가, 배포, 그리고 데이터 수집으로 돌아가는 모니터링 피드백 루프. 각 단계에 라벨을 붙여줘.
- RAG(검색 증강 생성) 시스템을 그려줘: 사용자 쿼리, 임베딩 단계, 벡터 데이터베이스에 대한 검색기, 검색된 컨텍스트, 그리고 근거에 기반한 답을 생성하는 LLM을 좌→우로.
- MLOps 생애주기를 루프로 그려줘: 데이터 버저닝, 실험 추적, 모델 학습, CI/CD, 배포, 모니터링, 그리고 드리프트 감지가 재학습을 촉발하는 모습.
- 모델 서빙 아키텍처를 그려줘: 로드 밸런서에 도달하는 클라이언트 요청, 배칭이 있는 추론 서버, GPU 모델 복제본, 특징 저장소, 그리고 지연 시간 주석.
흔한 실수 (그리고 해결법)
- 라벨이 없거나 잘못 붙은 블록. 해결: 프롬프트에 정확한 이름을 나열하세요("conv1, pool1, fc1, softmax에 라벨을 붙여줘"). "'attetion'을 'multi-head attention'으로 고쳐줘"로 다시 프롬프트하세요.
- 텐서 형태가 빠졌거나 틀림. 해결: "각 단계의 특징맵 크기에 라벨을 붙여줘"라고 명시적으로 요청하고 입력 형태를 주어 체인이 일관되게 유지되도록 하세요.
- 데이터 흐름이 모호함. 해결: "화살표가 있는 좌→우 데이터 흐름"을 요청해 독자가 텐서가 어느 방향으로 움직이는지 알게 하세요.
- 깨진 텍스트 (일반 이미지 AI의 전형적 문제). 해결: SciDraw AI는 깔끔한 산세리프 라벨을 렌더링합니다. 토큰이 이상해 보이면 정확한 문구로 다시 프롬프트하세요.
- 스택이 너무 빽빽함. 해결: "반복되는 블록을 라벨이 붙은 ×N 하나로 접어줘"라고 요청하거나 그림을 패널로 나누세요.
아키텍처 그림 내보내기와 활용
그림이 마음에 들면 편집 가능한 SVG나 **PowerPoint(PPTX)**로 내보내거나, 논문·슬라이드·포스터용 고해상도 이미지를 다운로드하세요. 레이어 이름을 고치거나 오타를 수정하거나 라벨을 번역해야 하나요? AI 그림의 텍스트와 라벨 편집 방법을 참고하세요. 저널 스타일이나 색맹 안전 팔레트를 위한 다른 색상 구성이 필요하신가요? 과학 다이어그램 재배색 방법을 참고하세요.
자주 묻는 질문
가장 좋은 신경망 다이어그램 생성기는 무엇인가요? SciDraw AI의 신경망 다이어그램 생성기는 논문용 딥러닝 아키텍처 다이어그램 — CNN, Transformer, RNN/LSTM, MLP, U-Net, GAN, ML 파이프라인 — 에 맞게 만들어졌으며, 깔끔하게 라벨링된 블록, 텐서 형태, 편집 가능한 SVG/PPTX 내보내기를 제공합니다.
AI로 CNN 아키텍처 다이어그램은 어떻게 그리나요? 레이어를 순서대로(입력 → conv/pool 스택 → flatten → dense → softmax) 설명하고 각 단계의 특징맵 크기를 요청한 뒤 생성하세요. 위 프롬프트 #1을 출발점으로 삼고 라벨을 다듬으세요.
신경망을 온라인에서 무료로 그릴 수 있나요? 네 — 신경망 다이어그램을 무료로 생성하기 시작할 수 있고, 이후 더 많은 크레딧과 그림용 편집 가능한 SVG/PPTX 내보내기를 위해 업그레이드할 수 있습니다.
논문용 트랜스포머 아키텍처 다이어그램을 만드는 좋은 방법인가요? 네. 인코더/디코더 스택, 어텐션, add-and-norm 레이어를 설명하고 생성한 뒤 벡터 형식으로 내보내 LaTeX나 Word 원고에 바로 넣으세요.
그림이 출판하기에 충분히 정확한가요? 논문용 결과를 목표로 설계되었지만, 제출 전에 항상 자신의 특정 모델에 맞게 레이어 순서, 형태, 라벨을 검토하고 무엇이든 수정하세요.
지금 시작하기
위의 어떤 프롬프트든 골라 신경망 다이어그램 생성기에 붙여넣고, 자신의 모델에 맞을 때까지 SciDraw AI 편집기에서 다듬으세요. 단순한 MLP부터 완전한 Transformer까지, 다음 아키텍처 그림은 문장 하나면 됩니다.
