AI 이미지 생성을 더 이상 사진 스튜디오처럼 사용하지 마십시오. GPT Image 2를 이커머스 비주얼 엔진으로 활용하여 고품질 제품 사진을 제작하는 실전 모범 사례를 알아봅니다.

AI 이미지 생성을 사진 스튜디오처럼 사용하는 것은 이제 그만두십시오. 이것이 이커머스 팀의 진정한 작업 방식입니다.

본문의 모든 예시 이미지는 GPT Image 2를 통해 생성되었습니다. 직접 체험해보고 싶으신가요? gpt-image-2.live를 방문하여 창작을 시작해 보십시오.

여러분의 제품 사진 워크플로우는 첫 단계부터 잘못되었을 수 있습니다

이커머스 업계 종사자라면 누구나 제품 사진이 전환율의 생명선이라는 것을 알고 있습니다. 메인 사진의 품질은 사용자의 클릭 여부를 직접적으로 결정합니다.

하지만 기존의 제품 사진 워크플로우가 얼마나 고통스러운지는 경험해 본 사람만이 압니다. 사진 촬영 팀을 찾고, 세트를 구성하고, 일정을 조율하고, 촬영 후 보정하고, 수정하고, 다양한 플랫폼에 맞추는 과정까지... 단일 SKU의 전체 이미지 세트를 제작하는 데 적게는 수백 달러에서 많게는 수천 달러가 소요됩니다. SKU가 많아지면 이미지 비용만으로도 수익의 상당 부분을 잠식하게 됩니다.

GPT Image 2의 등장은 많은 사람들에게 "실제 촬영을 AI 이미지 생성으로 대체"할 수 있다는 희망을 안겨주었습니다. GPT Image 2와 같은 플랫폼을 통해 자연어만으로 이커머스 수준의 제품 이미지를 직접 생성할 수 있습니다. 하지만 먼저 찬물을 끼얹고 싶습니다. GPT Image 2를 "무검수 자동 사진 스튜디오"로 취급한다면 십중팔구 실패할 것입니다.

왜 그럴까요? 이커머스 제품 사진의 핵심은 "보기 좋음"이 아니라 정확성에 있기 때문입니다. 색상이 틀어지면 안 되고, 병의 모양이 바뀌면 안 되며, 라벨이 틀리거나, 신발의 형태가 왜곡되어서는 안 됩니다. 이러한 디테일은 아직 AI를 100% 맹신할 수 없는 부분입니다. 그렇다고 해서 GPT Image 2가 이커머스에 쓸모없다는 의미는 아닙니다. 오히려 그 가치는 여러분의 상상 이상으로 큽니다.

핵심은 이것입니다. 이것을 "사진작가를 대체하는 블랙박스"가 아니라 "이커머스 비주얼 엔진"으로 다루어야 합니다.

한 문장으로 설명하는 모범 사례

단 하나만 기억해야 한다면 다음 문장을 기억하십시오.

실제 제품 이미지를 앵커(기준)로 사용하고, AI가 배경 교체, 이미지 확장, 장면 추가 및 변형을 수행하도록 하십시오. 메인 이미지는 실제 에셋으로 고정하고, 서브 이미지와 장면 이미지는 AI를 통해 생산 능력을 증폭시키십시오.

이 전략의 핵심 논리는 "틀리면 안 되는 것"(색상, 모양, 라벨, 인터페이스)은 실제 사진이 통제하도록 맡기고, "창의성을 발휘할 수 있는 것"(배경, 조명, 장면, 소품, 각도)은 AI에게 맡기는 것입니다.

이렇게 하면 AI의 생성 능력을 활용하면서도 "비슷해 보이지만 잘못된 SKU"라는 함정에 빠지지 않을 수 있습니다.

생성 전 준비: 성패를 결정짓는 두 가지

API를 열기 전에 프롬프트 자체보다 더 중요한 두 가지가 있습니다.

첫 번째: "레퍼런스 패키지" 구축하기

각 SKU에 대해 최소 한 장의 정면 실제 제품 이미지를 준비하십시오. 더 안정적인 방법은 정면, 측면, 후면, 디테일, 패키징, 컬러 카드로 구성된 세트를 준비하는 것입니다.

이것이 왜 그렇게 중요할까요? GPT Image 2는 다중 이미지 입력 합성을 지원하기 때문입니다. 제품 이미지, 장면 레퍼런스 이미지, 손 모델 포즈 이미지를 동시에 제공하여 지정한 관계에 따라 결합하도록 할 수 있습니다. 하지만 레퍼런스 이미지를 제공하지 않고 텍스트 설명에만 의존한다면, 모델은 "자유롭게 상상"할 것이고, 이커머스에서 가장 두려운 것이 바로 이 자유로운 상상입니다.

예를 들어 보겠습니다. 은색 금속 스포이드 캡이 있는 30ml 반투명 유리 에센스를 판매한다고 가정해 봅시다. 텍스트만 작성하면 AI는 금색 캡이 있는 원기둥 모양의 병을 출력할 수 있습니다. 그럴듯해 보이지만 실제 제품과는 전혀 일치하지 않습니다. 실제 제품 이미지를 입력하여 편집하면 병의 모양, 캡, 라벨 위치가 모두 정확하게 일치하게 됩니다.

두 번째: "실행 가능한 브리프" 작성하기

"조금 더 고급스럽게 만들어 줘"와 같은 브리프는 작성하지 마십시오. 유용한 브리프에는 최소한 다음 내용이 포함되어야 합니다.

SKU 이름, 색상, 재질, 용량/크기
반드시 보여주어야 하는 면 (정면? 45°? 탑다운?)
나타나서는 안 되는 것 (추가 소품? 특정 색상?)
타겟 채널 (Amazon입니까, Shopify입니까? 규칙이 완전히 다릅니다)
이미지 목록 (메인 이미지, 라이프스타일 이미지, 디테일 이미지는 각각 몇 장입니까?)
브랜드 톤앤매너 (미니멀리즘? 럭셔리? 스포티?)
레퍼런스 이미지

세 가지 이미지, 세 가지 역할

이커머스 제품 사진은 단일한 이미지가 아니라 최소 세 가지 유형으로 나뉘며, 각각의 역할은 완전히 다릅니다.

흰색 배경 메인 이미지 — "명확하게 보여주기"를 담당합니다. 사용자가 검색 결과와 목록 페이지에서 보게 되는 이미지입니다. 이 이미지의 유일한 임무는 불필요한 정보를 전달하지 않고 상품을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 것입니다.

라이프스타일 이미지 — "사용 상상하기"를 담당합니다. 상품 상세 페이지의 서브 이미지 위치에 배치되어 사용자가 실제 환경에서 제품이 어떤 모습인지 확인하고, 사용 연상과 크기 감각을 구축하도록 돕습니다.

45° / 디테일 이미지 — "품질 증명하기"를 담당합니다. 원단의 스티치, 보석의 커팅 면, 이어폰의 단자, 나뭇결의 질감 등 이러한 디테일 이미지는 품질에 대한 사용자의 판단에 직접적인 영향을 미칩니다.

핵심 원칙: 하나의 프롬프트로 세 가지 목표를 동시에 달성하려고 하지 마십시오. 흰색 배경 이미지는 깔끔해야 하고, 라이프스타일 이미지는 풍부해야 하며, 디테일 이미지는 정확해야 합니다. 이 세 가지 방향은 본질적으로 모순됩니다. 프롬프트를 작성하기 전에 어떤 유형의 이미지를 원하는지 명확히 생각하십시오.

안정적인 프롬프트 작성법

OpenAI의 공식 프롬프트 권장 사항은 이커머스 시나리오에 매우 적합합니다. 이를 범용 뼈대로 요약해 보았습니다.

고정 순서: 장면 → 피사체 → 디테일 → 제약 조건

용도: [Amazon 메인 이미지 / Shopify 메인 이미지 / 상세 페이지 서브 이미지]
피사체: [상품명], [재질], [색상], [패키징 형태], [핵심 구조적 특징]
배경: 순백색 심리스 배경 / [구체적인 장면 묘사]
구도: [정면 / 45° / 탑다운], 피사체 중앙 배치, 화면의 [85%-95%] 차지
조명: [부드러운 확산 스튜디오 조명 / 자연 창문 빛 / 아침 방향성 조명]
디테일: 실제 비율, 질감, 스티치/단자/액체/금속 반사 유지
제약 조건: 추가 소품 금지, 워터마크 금지, 추가 텍스트 금지, 상품 구조 변경 금지

프롬프트 작성을 위한 세 가지 철칙

첫째, 스타일을 먼저 정의한 다음 내용을 채우십시오. "상업용 제품 사진"이 "8K 초현실적 걸작"보다 만 배는 더 효과적입니다. 전자는 모델에게 올바른 방향을 제시하지만, 후자는 과장된 방향으로 흐르게 할 뿐입니다.

둘째, 장비 숭배 단어가 아닌 사진 결과 단어를 사용하십시오. "통제된 하이라이트, 선명한 가장자리, 사실적인 소재 질감"이라고 작성하고 "Canon EOS R5 + 100mm macro + Profoto B10"이라고 작성하지 마십시오. OpenAI는 지나치게 구체적인 카메라 사양은 "느슨하게 해석"될 것이라고 공식적으로 밝혔으므로, 원하는 시각적 결과를 직접 묘사하는 것이 낫습니다.

셋째, 묘사보다 제약 조건이 더 중요합니다. "추가 소품 금지, 워터마크 금지, 가상의 로고 금지, 상품 구조 변경 금지" 등 이러한 제약 조건 조항이 이미지를 사용할 수 있는지 여부를 결정하는 경우가 많습니다. 많은 실패는 프롬프트가 좋지 않아서가 아니라 무엇을 변경하면 안 되는지 명확히 작성하지 않았기 때문에 발생합니다.

6대 카테고리 빠른 참조 템플릿

아래는 빈도가 높은 6개의 이커머스 카테고리를 위한 기성 템플릿입니다. 각 카테고리는 흰색 배경 메인 이미지, 라이프스타일 이미지, 디테일 이미지의 세 가지로 나뉘며, 매개변수만 변경하여 바로 사용할 수 있습니다.

의류

이미지 유형	프롬프트 템플릿	권장 매개변수
흰색 배경 메인	[카테고리], 색상 [색상], 재질 [재질], [모델 설정] 착용, 순백색 배경, 정면 전체 표시, 선명한 의류 윤곽, 자연스러운 주름, 피사체가 화면의 90% 차지, 소품 금지, 추가 텍스트 금지, 워터마크 금지	1024×1536, medium
라이프스타일	[타겟 고객 모델]이 착용한 [카테고리], [카페/거리/집] 환경, 자연스러운 자세, 착용 상태와 드레이프성 표시, 사실적인 원단 질감, 상업용 패션 사진	1024×1536, medium
디테일	클로즈업 샷, [네크라인/소매/스티치/원단 질감/지퍼] 강조, 실제 재질 및 스티치 유지, 매크로 상업용 제품 사진, 미니멀한 배경	1024×1024, high

신발류

Amazon은 신발 메인 이미지에 대한 명확한 규칙을 가지고 있습니다. 신발 한 짝, 왼쪽 방향, 45도 각도. 이 규칙을 프롬프트에 직접 작성하면 됩니다.

이미지 유형	프롬프트 템플릿	권장 매개변수
흰색 배경 메인	단일 [신발 품명], 왼쪽 방향, 45도 각도 표시, 순백색 배경, 사실적인 신발 형태, 정확한 밑창 및 갑피 구조, 선명한 재질 질감, 피사체가 화면의 90% 차지, 추가 소품 금지, 텍스트 금지, 워터마크 금지	1024×1024, medium
라이프스타일	모델이 발에 착용한 [신발 품명], 종아리 아래만 표시, [트랙/거리/체육관] 환경, 자연스러운 움직임, 실제 크기 비율, 신발 본체 색상 및 구조 변경 금지	1024×1536, medium
디테일	매크로 클로즈업, [갑피 직조/가죽 질감/미드솔 레이어/아웃솔 패턴] 강조, 상업용 제품 사진, 통제된 하이라이트, 사실적인 질감	1536×1024, high

주얼리

주얼리 카테고리는 "모델 없는 순수 제품"에 가장 적합합니다. 흰색 배경, 사실적인 표시, 추가 장식 없음 — Amazon의 주얼리 카테고리 규칙은 매우 명확합니다.

이미지 유형	프롬프트 템플릿	권장 매개변수
흰색 배경 메인	[반지/목걸이/귀걸이], 순백색 배경, 사실적인 주얼리 사진, 사실적인 금속 폴리싱, 선명한 보석 커팅 면, 피사체 중앙 배치, 마네킹 금지, 흉상 금지, 텍스트 및 워터마크 금지	1024×1024, high
라이프스타일	[손/귀/목]에 착용한 주얼리, 모델은 필요한 부위만 크롭, 자연스러운 피부 질감, 주얼리가 여전히 시각적 중심, 실제 크기 비율	1024×1536, high
디테일	매크로 클로즈업, [세팅/프롱/체인 링크/각인 영역/커팅 면 파이어] 강조, 통제된 하이라이트, 금속 왜곡 없음, 사실적인 매크로 상업용 주얼리 사진	1024×1024, high

전자 제품

전자 제품은 인터페이스 위치, 버튼 레이아웃, 작은 글씨의 오류를 가장 주의해야 합니다. 순수 생성이 아닌 편집 워크플로우를 우선적으로 사용하십시오.

이미지 유형	프롬프트 템플릿	권장 매개변수
흰색 배경 메인	[이어폰/스피커/충전기], 순백색 배경, 사실적인 상업용 제품 사진, 선명한 외관 재질, 정확한 비율, 판매에 포함된 내용만 표시, 오해의 소지가 있는 액세서리 금지, 텍스트 워터마크 금지	1024×1024, medium
라이프스타일	[제품]이 [데스크탑 사무실/거실/통근]의 실제 사용 장면에 위치, 사람 손의 상호 작용 가능하나 피사체는 여전히 제품이어야 함, 브랜드 디테일 및 색상 변경 금지	1536×1024, medium
디테일	45도 근경 또는 매크로, [USB-C 인터페이스/버튼 레이아웃/힌지 구조] 강조, 고충실도 실사 스타일, 부품 추가 금지	1536×1024, high

가정 용품

가정 용품은 흰색 배경으로만 처리해서는 안 됩니다. 사용자는 장면 이미지를 통해 크기 감각을 이해해야 합니다. 의자가 거실에 놓여 있을 때와 흰색 배경에 있을 때 전달하는 정보의 양은 완전히 다릅니다.

이미지 유형	프롬프트 템플릿	권장 매개변수
흰색 배경 메인	[컵/수납 상자/조명], 순백색 배경, 정면 또는 45도 이커머스 제품 사진, 선명한 피사체, 통제된 그림자, 사실적인 재질, 추가 소품 금지	1024×1024, medium
라이프스타일	[제품]을 [거실/침실/주방]의 실제 사용 환경에 배치, 크기 비율 및 용도 표시, 배경이 지나치게 복잡하지 않음, 상품을 주인공으로 유지	1536×1024, medium
디테일	클로즈업 샷, [나뭇결/직물 섬유/유약/금속 스프레이/이음새] 강조, 사실적인 촉감, 통제된 반사, 상업용 제품 디테일 사진	1024×1024, high

뷰티 및 퍼스널 케어

뷰티는 GPT Image 2가 가장 잘하는 카테고리입니다. 유리, 액체, 크림, 스포이드, 금속 캡과 같은 재질에 대한 언어적 묘사가 매우 성숙해 있습니다. 그러나 패키지에 핵심 문구가 있는 제품은 실제 레퍼런스 이미지를 사용하여 편집해야 합니다.

이미지 유형	프롬프트 템플릿	권장 매개변수
흰색 배경 메인	[에센스/크림/립스틱], 순백색 배경, 상업용 스킨케어 제품 사진, 사실적인 병 형태, 자연스러운 액체/크림 질감, 정확한 라벨 레이아웃, 추가 꽃/풀 소품 금지	1024×1024, medium
라이프스타일	[제품]이 [세면대/화장대/욕실 선반] 환경에 위치, 손을 자연스럽게 뻗는 모습 추가 가능, 고급스럽지만 지나치게 어수선하지 않은 브랜드 분위기, 제품이 여전히 시각적 중심	1024×1536, medium
디테일	매크로 클로즈업, [유리 두께/펌프 헤드/스포이드/크림 질감] 강조, 통제된 하이라이트, 사실적인 재질 사진	1024×1024, high

실제 비용은 얼마입니까? 계산해 봅시다

많은 사람들이 AI 이미지 생성 비용에 대한 개념이 없습니다. GPT Image 2 온라인 플랫폼을 통해 이커머스 수준의 제품 이미지를 직접 체험하고 생성해 볼 수 있습니다. GPT Image 2의 가격 정책은 카탈로그 수준의 생산을 충분히 지원합니다.

품질 등급	1024×1024 단가	적합한 시나리오
low	약 $0.006	대량 스케치, 구도 탐색, 배경 테스트
medium	약 $0.053	대부분의 최종 이미지, 흰색 배경 메인 이미지, 라이프스타일 이미지
high	약 $0.211	히어로 이미지, 주얼리 디테일, 패키징 텍스트가 빽빽한 상품

100개 SKU의 흰색 배경 메인 이미지만 제작할 경우: SKU당 low 스케치 4장 + medium 최종 이미지 1장을 출력하면 총비용은 약 $7.70입니다. Batch API를 사용하면 절반인 $3.85로 줄일 수 있습니다.

100개 SKU의 전체 3종 세트를 제작할 경우: 메인 이미지 + 라이프스타일 이미지 + 디테일 이미지를 각각 low 3장 + medium 1장으로 출력하면 총비용은 약 $18.30이며, Batch 모드 사용 시 약 $9.15입니다.

기존 사진 촬영 비용과 비교하면 이 수치는 거의 무시할 수 있는 수준입니다.

최적의 전략: 첫 번째 라운드에서는 모두 low로 샘플링하고, 선택된 이미지는 medium으로 업그레이드하며, 히어로 이미지와 주얼리 디테일에만 high를 적용하십시오. 이것이 비용과 품질의 가장 이상적인 균형점입니다.

플랫폼에 따른 다양한 내보내기 전략

이것은 많은 이커머스 판매자가 가장 쉽게 범하는 실수입니다. 하나의 이미지 세트로 모든 채널에 적용하려고 하는 것입니다. Amazon과 Shopify는 제품 이미지에 대한 요구 사항이 완전히 다르므로 별도로 작업해야 합니다.

Amazon 메인 이미지 요구 사항

순백색 배경 (RGB 255,255,255)
실제 상품을 정확하게 나타낼 것
피사체가 화면의 85% 이상을 차지할 것
긴 변이 최소 1000픽셀 (1600+ 권장, 2000이 더 안전함)
추가 텍스트, 워터마크, 오해의 소지가 있는 소품 금지
판매하는 상품 자체만 표시할 것

Shopify 제품 이미지 요구 사항

고해상도 (기본값으로 2048×2048 권장)
통일된 가로세로 비율
적절한 파일 형식 (순수 사진은 JPEG, 투명 배경이 필요한 경우 PNG/WebP)
alt text(대체 텍스트) 추가 (짧고 설명적으로, 대략 125자 이내)

권장 사항: 최소 두 세트로 나누어 내보내십시오. Amazon 규정 준수 메인/서브 세트와 Shopify 상품 페이지/컬렉션 페이지 세트입니다. 마스터 아카이브용으로는 PNG를 사용하고, 채널 요구에 따라 JPEG 또는 WebP로 내보냅니다.

생성에서 업로드까지의 전체 파이프라인

위의 모든 내용을 연결하면 하나의 SKU에 대한 전체 워크플로우는 다음과 같습니다.

브리프 작성 — SKU 이름, 색상, 재질, 크기, 타겟 채널, 이미지 목록
레퍼런스 패키지 구축 — 최소 한 장의 정면 실제 이미지, 더 안전하게 정면/측면/후면/디테일/패키징 준비
생성 경로 선택 — 실제 제품 이미지가 있는 경우 → 편집/다중 이미지 합성 워크플로우. 실물이 없는 경우 → 순수 생성 콘셉트 워크플로우
대량 샘플링 — 첫 라운드는 low로, 템플릿당 4~6장을 출력하여 구도와 장면 방향 선택
수동 사진 선택 — 구도가 가장 좋고 요구 사항에 가장 가까운 후보 이미지 선택
최종 버전 업그레이드 — 선택된 이미지를 medium 또는 high로 업그레이드하여 재생성
후반 보정 — 가장자리 트리밍 및 배경 제거, 색상 보정, 부분 수정
내보내기 및 이름 지정 — 채널에 따라 다른 형식과 크기로 내보내고 이름 지정 규칙 통일
업로드 및 확인 — 플랫폼에 업로드하고 표시 효과 확인

성숙한 템플릿 라이브러리가 가동되기 시작하면 흰색 배경 메인 이미지 파이프라인은 SKU당 단 몇 분의 수동 처리 시간으로 단축될 수 있습니다.

QA 체크리스트: 범해서는 안 될 실수들

AI가 생성한 제품 이미지는 직접 업로드할 수 없으며, 최소한 다음 단계의 검수를 거쳐야 합니다.

기하학적 정확성 — 외형, 인터페이스, 병 형태, 신발 형태가 왜곡되지 않았는가?
색상 일관성 — 실제 제품/레퍼런스 이미지와 유사한가?
배경 규정 준수 — Amazon 메인 이미지가 순백색인가? 투명 버전이 실제로 알파 채널을 가지고 있는가?
피사체 비율 — Amazon 메인 이미지가 85%+에 도달했는가?
선명도 — 흐림, 계단 현상, 심각한 압축 흔적이 없는가?
오해의 소지가 있는 요소 — 판매되지 않는 액세서리, 추가 텍스트, 워터마크가 나타나지 않았는가?
디테일 신뢰성 — 스티치, 질감, 액체, 금속 반사가 사실적인가?

가장 간과하기 쉬운 것은 가장자리 헤일로(후광 현상)입니다. 특히 흰색 배경의 유리 제품, 투명 플라스틱 및 주얼리 베젤은 반드시 개별적으로 확인해야 합니다.

후반 작업은 "검증 가능한 오류"만 수정합니다

GPT Image 2의 출력물은 완제품과 같지 않습니다. 판매 페이지에 들어가기 전에 일반적으로 세 가지 유형의 후반 작업이 필요합니다.

배경 제거 및 가장자리 트리밍 — Photoshop 배경 제거 또는 수동 마스킹
색상 매칭 — 실제 팩샷을 레퍼런스로 사용하여 여러 이미지의 색온도와 밝기 통일
부분 이미지 수정 — Photoshop 생성형 채우기(Generative Fill)를 사용하여 노이즈 제거, 가장자리 수정, 좁은 배경 영역 교체

하지만 매우 중요한 원칙이 있습니다. 보정은 검증 가능한 오류만 수정해야 하며, 후반 작업이 상품을 재디자인하는 것으로 변질되어서는 안 됩니다. 후반 작업을 사용하여 "존재하지 않는 디테일을 미화"하기 시작하면 이커머스 제품 사진의 책임을 벗어나는 것입니다.

법무적 주의: AI는 규정 준수에 대한 책임을 대신 지지 않습니다

마지막으로 많은 사람들이 간과하지만 매우 중요한 문제입니다.

OpenAI의 약관에는 명확하게 명시되어 있습니다. 사용자는 입력 콘텐츠에 대한 권리를 유지하고 출력물을 소유하지만, 출력물의 사용 및 적합성에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 즉,

업로드하는 제품 이미지 및 모델 이미지는 본인이 소유하거나 상업적 사용이 허가된 것이어야 합니다.
식별 가능한 인물은 상업적 릴리스(초상권 사용 동의)를 받아야 합니다.
"(생존하는 특정) 사진작가/예술가의 스타일을 모방"하라고 직접 작성하지 마십시오. (OpenAI가 거부합니다)
제3자 브랜드를 위해 로고나 패키지를 임의로 만들어내지 마십시오.
AI 출력물은 고유성이 보장되지 않습니다. 다른 사용자가 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.

지금 시작하십시오

본문의 모든 프롬프트 템플릿은 직접 복사하여 사용할 수 있습니다. GPT Image 2의 이커머스 제품 이미지 생성 기능을 직접 체험해 보고 싶다면 gpt-image-2.live를 방문하여 본문의 프롬프트를 입력하면 몇 분 안에 결과를 확인할 수 있습니다.

단일 SKU부터 시작하여 "low 샘플링 → medium 최종 버전 → 수동 보정"의 전체 워크플로우를 실행해 보면, 제가 왜 이것을 "대체품"이 아니라 "증폭기"라고 부르는지 이해하게 될 것입니다.

100개 SKU에 단 8달러: GPT Image 2 이커머스 제품 사진 실전 가이드