I recently experimented with Gemini 2.5 Pro to see how well it could generate creative code for P5.JS based on reference images. The goal was to replicate specific patterns from three different images.
For each image, I used a consistent prompt: “make a code to achieve patterns in these images” and “make sliders to adjust parameters.”
최근 나는 Gemini 2.5 Pro를 활용하여 P5.JS 기반의 창의적인 코드 생성 능력을 실험해보았다. 목표는 세 가지 서로 다른 이미지에서 나타나는 특정 패턴을 재현하는 것이었다.
각 이미지에 대해 나는 동일한 프롬프트를 사용했다: “이 이미지의 패턴을 구현하는 코드를 작성해줘”, “파라미터를 조정할 수 있는 슬라이더도 만들어줘”
The Results
Overall, Gemini 2.5 Pro had mixed success.
- Form Recognition: The model was generally able to identify the basic shapes and elements within the patterns.
- Compositional Failure: The main struggle was with composition. Gemini failed to arrange the recognized forms in the correct positions to accurately recreate the overall pattern from the images.
While the fundamental components were there, the final visual output didn’t match the reference because the spatial arrangement was off.
결과 분석
전반적으로 Gemini 2.5 Pro는 혼합된 성과를 보였다.
- 형태 인식: 모델은 대체로 패턴 속 기본적인 형태와 요소를 인식하는 데는 성공했다.
- 구성 실패: 가장 큰 문제는 구성이었다. 인식한 형태들을 정확한 위치에 배치하는 데 실패하여, 전체 패턴의 구성이 참고 이미지와 일치하지 않았다.
기본적인 시각 요소는 있었지만, 최종 출력은 원본 이미지와 크게 달라 보였다.
Final Thoughts
This experiment highlights an interesting limitation. While the AI could deconstruct the images into basic forms, it couldn’t quite grasp the compositional logic.
For future attempts, more iterative communication and detailed prompting would likely be necessary to guide the AI toward a more accurate result. It also suggests that in creative coding tasks like this, starting with a simpler, cleaner model might be more effective than a highly complex one, as it provides a better foundation to build upon and refine.
최종 소감
이번 실험은 인상적인 한계점을 보여준다. AI는 이미지를 기본 형태 단위로 분해할 수는 있었지만, 그 구성 논리를 완전히 이해하지는 못했다.
향후에는 보다 세밀한 프롬프트 작성과 반복적인 피드백 과정을 통해 더 정교한 결과를 이끌어낼 수 있을 것이다. 또한 이런 창의적 코딩 작업에서는 복잡한 모델보다도 단순하고 명확한 모델로 시작하는 것이, 점진적인 개선과 수정 작업에 더 효과적일 수 있다는 점을 시사한다.
Keywords: AI architectural design, parametric pavilion, AI design collaboration, Rhino pavilion modeling, architecture meets AI
키워드: AI 건축 디자인, 파라메트릭 파빌리온, 인공지능 설계 협업, Rhino 파빌리온 모델링, 건축과 AI 융합
Leave a Reply