← 블로그 목록으로 · 2026.08.02

Danbooru 태그 체계 완벽 이해하기: 초보자 가이드

AI 그림을 다루다 보면 어디서나 "Danbooru 태그"라는 말을 마주치게 됩니다. Danbooru는 원래 서브컬처 일러스트를 모아두고 태그로 검색할 수 있게 만든 이미지 게시판인데, 수백만 장의 이미지에 사람이 직접 붙인 태그 데이터가 워낙 방대하다 보니 오늘날 대부분의 애니메이션 스타일 AI 모델이 이 태그 체계를 기준으로 학습됩니다. NAI, Stable Diffusion 애니메이션 모델, 그리고 AnimeTag-AI 같은 태거 모델도 전부 이 체계 위에서 동작합니다.

1. 태그는 카테고리로 나뉩니다

Danbooru의 태그는 성격에 따라 여러 카테고리로 구분됩니다. 이 중 이미지 태깅과 프롬프트 작성에서 실제로 자주 마주치는 카테고리는 다음과 같습니다.

• General — 헤어 색, 눈 색, 표정, 포즈, 의상, 배경, 구도 등 이미지에서 관찰 가능한 시각적 속성 전반. 태그 수가 가장 많습니다.
• Character — hatsune_miku처럼 등장 캐릭터를 식별하는 태그.
• Copyright — 캐릭터가 속한 작품·시리즈명 태그 (예: vocaloid).
• Artist — 그림을 그린 작가를 식별하는 태그.
• Rating — general/sensitive/questionable/explicit 네 단계로 나뉘는 콘텐츠 등급.

AnimeTag-AI는 이 중 실제 활용도가 가장 높은 General, Character, Rating 세 카테고리를 자동으로 추출합니다. General 태그가 워낙 많다 보니, 결과 화면에서 "카테고리별 보기"로 전환하면 이 General 태그들을 다시 외형·의상·포즈·배경 등으로 세분화해서 보여줍니다.

2. 표기 규칙: 언더스코어와 소문자

Danbooru 태그는 기본적으로 소문자와 언더스코어(_)로 단어를 연결합니다. 예를 들어 "긴 머리"는 long_hair, "웃는 얼굴"은 smile처럼 표기됩니다. 프롬프트 작성 툴에 따라 언더스코어를 공백으로 바꿔서 쓰는 경우도 많은데, AnimeTag-AI에는 이 변환을 자동으로 처리하는 "언더스코어 → 공백 변환" 토글이 있어 그대로 복사해서 쓰기 편합니다.

3. 자주 보이는 태그 패턴

처음 태그 목록을 보면 낯설게 느껴지지만, 몇 가지 패턴만 익히면 빠르게 읽을 수 있습니다.

• 인원 수 — 1girl, 1boy, 2girls, multiple_girls 처럼 등장인물의 성별과 수를 나타냅니다.
• 구도/시점 — looking_at_viewer, from_side, upper_body 처럼 카메라 각도나 프레이밍을 설명합니다.
• 외형 조합 — blue_hair, long_hair, red_eyes 처럼 색상·길이·부위가 조합된 형태가 많습니다.

4. 카테고리별 대표 태그로 감 잡기

표를 눈으로 보는 것과 실제 이미지에서 확인하는 것은 체감이 다릅니다. 이 체계를 가장 빨리 몸에 익히는 방법은 실제 이미지에서 태그가 어떻게 붙는지 직접 확인해보는 것입니다. 좋아하는 일러스트 한 장을 AnimeTag-AI에 넣어보면 위 카테고리들이 실제로 어떻게 채워지는지, 각 태그의 Confidence Score는 어떤지 바로 확인할 수 있습니다. Score를 해석하는 방법은 AI 이미지 태거 모델 가이드에서 더 자세히 다룹니다.

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