읽을거리 · AI 디자인

열두 장짜리 발표 자료의 제목을 한 줄로 줄여 달라는 메일, 캔바 브러시는 새로 만들지 않고 고친다

캔바가 10월 29~30일 발표한 Brush는 이미 만든 시안을 말로 고치는 모델이다. Pro 구독자에게 먼저 열렸고, 보도에서 확인된 것과 공식 페이지를 열지 못해 비어 있는 부분, 써 보기 전에 해 둘 일을 적었다.

2026년 11월 3일 · 읽는 데 약 5분

"3쪽부터 12쪽까지 제목이 너무 길어요. 한 줄로 줄여 주세요. 색은 지난번 그대로요."

클라이언트 메일은 대개 이 정도로 짧다. 한 장짜리 일은 금방 끝난다. 열두 장짜리 발표 자료라면 같은 수정을 열두 번 반복한다. (가정해서 그린 장면이다. 내가 겪은 일은 아니다.)

캔바가 10월 말에 내놓은 Brush는 이 종류의 일, 즉 이미 만든 시안을 고치는 일을 겨냥한 모델이다. 일주일 전 나온 이미지 모델 Craft가 "그림을 그리는" 쪽이었다면, Brush는 "그려 둔 것을 손보는" 쪽이다.

이 글은 직접 써 본 후기가 아니다. 캔바 뉴스룸의 발표문(canva.com/newsroom/news/canva-brush/)은 내가 열었을 때 접근이 막혀(403) 본문을 읽지 못했다. 검색 결과에 인용된 발표문 문장과, 발표문을 옮긴 보도·해설 네 곳을 열어 확인한 내용만 적었다. 그래서 화면의 버튼 위치나 실제 결과물 품질은 쓰지 않는다.

Craft가 그리고, Brush가 맞춘다

10월 22일 공개된 Craft는 캔바 최초의 자체 이미지 생성 모델이다. 포스터, 발표 자료, 메뉴판처럼 글자와 배치가 중요한 결과물을 겨냥한다. 이 사이트의 캔바 크래프트 글에서 따로 다뤘다.

Brush는 그다음 단계에 놓인다. 보도에 인용된 발표문 표현으로는 Craft가 이미지를 만들면 Brush가 그 주변의 디자인을 다듬는다. Brush는 캔바 리서치가 만든 비전-언어 모델이다. 쉽게 풀면 화면을 눈으로 보고, 말로 받은 지시를 이해하는 AI다. 캔바 AI 안에서 쓴다.

발표에서 확인된 것

여러 보도가 같은 내용을 전한다.

• 이미 만든 디자인을 고치는 모델이다. 글자 한 줄부터 발표 자료 전체까지 범위를 가리지 않는다.
• 작동 방식은 반복이다. 코드를 써서 요소를 바꾸고, 결과를 눈으로 확인하고, 다음 수정을 정한다.
• 결과는 다른 캔바 디자인처럼 그대로 편집된다. 글자, 이미지, 배치를 사람이 다시 만질 수 있다.
• 지금은 Canva Pro 구독자의 캔바 AI에서 "지원되는 디자인 수정"에 쓰인다. 더 넓은 공개는 "곧"이라고만 했다.
• 캔바는 "Great design happens in the edit"라는 문장을 썼다.

쓰는 순서는 해설 글 한 곳이 이렇게 적었다.

1. 캔바 편집기에서 기존 디자인을 열거나, 캔바 AI에 디자인을 첨부하거나 링크를 건다.
2. 모델 드롭다운에서 Brush를 고른다.
3. 바꾸고 싶은 것을 말로 적는다.

해설 글이 꼽은 용도는 색이나 전체 분위기 바꾸기, 여러 쪽 발표 자료의 제목 한꺼번에 고치기, 슬라이드를 인스타그램용 크기로 바꾸기다. 시작 화면은 canva.com/ai라고 한다.

숫자 두 개는 캔바가 쟀다

출처: FourWeekMBA, Capital Brief, Small Business Trends, Unbox Daily (2026-11-01 확인)

두 숫자 모두 "최대"이고, 비교 대상이 외부 모델이 아니라 캔바 자신의 이전 에이전트다. FourWeekMBA는 일부 해설이 이를 최상위 모델과의 비교로 옮겼지만 발표문은 그렇게 말하지 않는다고 짚었다. 내가 읽은 글 어디에도 측정 조건(작업 수, 어떤 작업을 섞었는지)은 없었다. 디자이너에게 69%는 "내 작업이 69% 빨라진다"는 뜻이 아니다. 캔바 내부에서 이전 방식보다 이만큼 빨라졌다는 뜻이다.

어떤 모델에서 출발했나

보도에 따르면 Brush는 이름이 밝혀지지 않은 오픈 웨이트(가중치가 공개된) 모델에서 출발했다. 거기에 실제 디자인·편집 작업으로 추가 학습을 하고, 대규모 강화학습을 더했다. 학습에는 캔바의 디자인 데이터, 보상 방식, 전문 디자이너의 판단이 쓰였고, 사용자 데이터는 동의한 사람의 익명 데이터라고 한다. 어떤 모델에서 출발했는지는 밝히지 않았다.

디자이너에게 이 대목이 중요한 이유는 하나다. 내 시안이 학습에 쓰였는지가 궁금해지기 때문이다. 동의한 사용자의 익명 데이터라는 설명까지만 확인했고, 동의를 어디서 켜고 끄는지는 읽은 자료에 없었다.

아직 비어 있는 부분

해설 글 한 곳이 정리한 제약을 그대로 옮기면 다음과 같다.

• 브랜드 키트 연동이 아직 없다. 브랜드 글꼴과 색이 일관되게 적용되지 않을 수 있다. 준비 중이라고 한다.
• 첨부 파일 참조가 아직 안 된다. "이 이미지처럼" 하고 던져 줄 수 없다. 이것도 준비 중이다.
• 이미지가 많은 레이아웃은 결과가 약할 수 있다. 개선 예정이다.
• 중요한 클라이언트 작업은 결과를 눈으로 확인하라고 권한다.

그 밖에 내가 확인하지 못한 것들이다.

• Pro 플랜에서 Brush를 쓸 때 횟수 제한이나 크레딧이 있는지. 해설 글 한 곳은 무제한 여부를 캔바가 분명히 밝히지 않았다고 적었다.
• Free 플랜과 팀 플랜에서 언제 열리는지.
• 수정 기록이 남는지, 마음에 안 들면 한 단계씩 되돌릴 수 있는지.
• 한국어 지시를 얼마나 알아듣는지.
• 캔바 밖에서 부를 수 있는 API가 있는지. Craft에는 공개 API가 있었지만 Brush는 읽은 자료에 언급이 없었다.

같은 수정 지시, 열두 번과 한 번

처음의 메일로 돌아가면, 지금까지 이 일은 두 방식 중 하나였다. 직접 열두 장을 열어 고치거나, 마스터 페이지(모든 쪽에 공통으로 걸리는 틀)를 잘 만들어 두었다가 한 번에 바꾸거나. 마스터가 없는 파일이라면 앞쪽이다.

Brush가 그 사이에 들어올 자리는 "마스터 없이 만든 파일 전체에 같은 수정을 한꺼번에 거는 일"로 보인다. 다만 이것은 발표문 설명에서 내가 짐작한 쓰임새다. 복잡한 파일에서 어디까지 믿을 수 있는지는 써 본 사람의 결과를 더 봐야 한다.

또 하나, 캔바의 선택이 눈에 띈다. 새 시안을 뽑는 모델과 시안을 고치는 모델을 나눴다. 최근 이 사이트에서 다룬 피그마 에이전트 크레딧 글에서는 에이전트의 크레딧 소모량이 요청마다 다르다고 했다. 캔바가 수정 작업당 비용을 따로 재서 내세운 것도 같은 맥락에서 읽힌다. 다만 고쳐 쓰는 쪽이 처음부터 다시 만드는 쪽보다 싼지는 발표에서 확인되지 않았다.

그래서 지금은

고치기 전에 디자인을 복제해 둔다. 되돌리는 기능이 있는지 확인하지 못했다. 캔바에서 "사본 만들기"로 원본을 따로 두고, 사본에서 Brush를 쓴다. 클라이언트가 "지난번이 더 나았다"고 말하는 날을 대비하는 방법이다.

브랜드 글꼴과 색은 지시문에 직접 적는다. 브랜드 키트 연동이 없으니, 지키고 싶은 것을 말로 적어 준다. 아래는 내가 써 보지 않은 예시 문장이다.

제목 글꼴과 색은 그대로 두고, 3~12쪽 제목만 한 줄로 줄여 줘. 이미지는 건드리지 마.

무엇을 바꾸고 무엇을 두는지 둘 다 적는 것이 요령이다. 한 번에 한 가지만 시키면 결과를 비교하기도 쉽다.

결과는 쪽마다 눈으로 훑는다. 이미지가 많은 쪽이 약하다고 했으니 사진이 큰 쪽부터 본다. 글자가 사진 위에서 읽히는지, 줄이 넘치지 않는지 확인한다. 클라이언트에게 가는 파일이라면 이 단계를 생략하지 않는다.

출처: Canva 뉴스룸: Introducing Canva Brush(접근 불가, 검색 결과에 인용된 문장만 참고), FourWeekMBA, Capital Brief, Small Business Trends, Unbox Daily