본 연구는 단일 이미지 생성형 AI에 의존할 경우 발생하는 결과물의 질적 편차 한계를 극복하고자 더블 다이아몬드 모델 기반의 ‘다중 이미지 생성형 AI 통합 프레임워크’를 제안한다. 선행연구를 심층 분석한 결과, ‘발견’ 단계는 Midjourney의 심미적 우연성을 활용해 창의적 발산을 유도하고, ‘정의’ 단계는 DALL-E의 프롬프트 충실도를 통해 추상적 아이디어를 논리적 컨셉으로 수렴한다. 이어 ‘개발’ 단계는 Stable Diffusion과 Vizcom으로 형태 왜곡을 최소화하여 CMF 변주를 실험하며, ‘전달’ 단계는 기존 워크플로우와의 통합성을 지닌 Adobe Firefly를 활용해 최종 산출물을 상업적으로 최적화한다. 본 연구는 선행연구 분석을 기반으로 한 이론적 프레임워크를 제공하여 인공지능과 디자이너 간 협업 시너지를 극대화하는 데 의의가 있다.