한글 문구와 정해진 배치가 중요한 광고라면 GPT Image 2를 먼저 검토하고, 자연스러운 사진 분위기를 찾는 시안이라면 나노바나나 2를 먼저 검토하는 편이 합리적입니다. 공개 비교에서 나온 경향을 작업 순서로 옮긴 추천이지, 모든 이미지에서 한쪽이 더 낫다는 뜻은 아닙니다. 상품의 실제 생김새를 지키거나 같은 인물을 여러 컷에 유지해야 하는 작업은 별도의 확인이 필요합니다.
이때 ‘화질’을 선명도로만 판단하면 선택이 어긋납니다. 글자가 또렷해도 행사 날짜가 바뀌면 광고에 쓸 수 없고, 가죽 질감이 사실적이어도 판매 제품과 잠금장치가 다르면 상품 사진을 대신할 수 없습니다. 필수 내용이 맞는 결과를 먼저 고른 뒤, 그 안에서 질감과 분위기를 비교해야 합니다.
2026년 9월 6일 기준 비교 대상은 나노바나나 2에 해당하는 gemini-3.1-flash-image와 OpenAI의 gpt-image-2입니다. GPT Image 2의 고정 버전은 gpt-image-2-2026-04-21입니다. 나노바나나 Pro·Lite나 GPT Image 1.5 결과를 섞으면 다른 모델을 비교하게 됩니다. 소비자 앱의 생성 모드도 직접 API의 설정과 같다고 가정하지 않아야 합니다. Google 모델 안내, OpenAI 모델 안내
결과물을 어디에 쓸지가 첫 번째 기준입니다
다음 표의 ‘먼저 검토할 모델’은 시작점을 정하기 위한 제안입니다. 오른쪽 조건을 충족하지 못하면 추천보다 실제 결과를 우선해야 합니다.
| 제작할 결과물 | 먼저 검토할 모델 | 채택 여부를 바꾸는 조건 |
|---|---|---|
| 정해진 한글 카피가 들어가는 배너·카드 | GPT Image 2 | 문구를 추가하거나 숫자를 바꾸지 않는지, 실제 게시 크기에서도 읽히는지 |
| 새 인물이나 장면을 만드는 라이프스타일 시안 | 나노바나나 2 | 피부·재질·빛이 자연스러운 동시에 요청한 행동과 소품 위치가 맞는지 |
| 실제 상품을 보여 주는 상세페이지 | 양쪽에 같은 상품 사진을 넣어 판단 | 로고, 색상, 연결부, 수납 구조처럼 구매 판단에 영향을 주는 특징이 유지되는지 |
| 사진 속 인물의 옷이나 배경만 바꾸는 편집 | GPT Image 2를 시작점으로 삼되 원본 대조 | 얼굴을 예쁘게 바꾼 것이 아니라 같은 사람으로 보존했는지 |
| 같은 인물이 이어지는 웹툰 | 인물 유지와 화풍을 함께 확인 | 얼굴이 같아도 요청한 화풍을 놓치지 않는지, 화풍이 맞아도 컷마다 사람이 달라지지 않는지 |
이 선택의 근거는 서로 다른 공개 사례입니다. PixVerse의 2026년 7월 8일 비교는 여섯 과제에서 GPT의 패널 구성·라벨 준수, 나노바나나의 일부 사진 표현을 높게 평가했습니다. 다만 ‘사진이 좋다’는 판단에는 질감뿐 아니라 요청한 동작을 더 잘 구현했는지도 포함돼 있습니다. 공개된 설정은 비교 가능한 조건이라는 수준이며, 반복 생성의 성공률을 제시한 자료는 아닙니다.
입력 인물 보존은 다른 문제입니다. Daria Cupareanu의 2026년 5월 10일 비교에서는 본인의 셀카를 사용한 결과에서 GPT를 선호했습니다. 이것은 같은 사람을 유지해야 하는 편집의 참고 사례입니다. 처음부터 만든 가상 인물이 사진처럼 자연스럽다는 평가로 대체할 수 없습니다.
이 글의 표지와 본문 삽화는 설명용입니다. 나노바나나 2와 GPT Image 2의 실제 비교 생성 결과가 아닙니다.
한글이 읽히는 것과 요청한 문구가 맞는 것은 다릅니다
이랜서의 2026년 5월 4일 앱 비교에서는 두 모델 모두 기본 한글 문구를 읽을 수 있게 만들었습니다. 나노바나나는 요청하지 않은 설명을 덧붙였습니다. 광고 형태로 확장한 상품 이미지에는 영어 오류도 있었고, 언어 변경 사례에서는 GPT의 날짜 변경과 나노바나나의 한글 잔존이 지적됐습니다. 이런 결과를 ‘한글 성공률’로 환산할 수는 없지만, 글자의 모양만 확인해서는 부족하다는 점은 분명합니다.
광고를 만들 때는 확정 문안을 별도로 보관하고 결과와 대조하세요. 예를 들어 아래는 비교에 사용할 수 있는 가상의 문안입니다.
“가을 한정 구성 · 2개 묶음 · 29,800원 · 9월 30일까지
확인할 것은 ‘그럴듯한 한글’이 아닙니다. 한정의 받침이 맞는지, 2개가 다른 수량으로 바뀌지 않았는지, 가격의 숫자와 쉼표가 유지됐는지, 마감일에 임의의 요일이나 기간이 추가되지 않았는지를 봅니다. 작은 면책 문구가 필요한 디자인이라면 본문만 크게 보이는 원본 대신 실제 게시 크기로 줄였을 때도 확인해야 합니다.
이 예시는 실행한 시험 결과가 아니라 독자가 자기 문안으로 적용할 수 있는 확인 방법입니다. 한쪽 결과가 더 풍부해 보여도 승인받지 않은 문구를 추가했다면, 문구 준수가 필수인 작업에서는 탈락입니다. 반대로 배경 사진만 필요하고 텍스트를 디자인 도구에서 따로 얹을 계획이라면 이미지 속 한글 능력에 큰 비중을 줄 이유가 없습니다. 그 경우에는 사진과 편집 결과로 선택하면 됩니다.
상품 사진과 인물 편집은 ‘바뀌면 안 되는 것’을 정해야 합니다
상품을 닮게 그리는 능력과 실제 판매 상품을 재현하는 능력은 다릅니다. 참고 사진 없이 만든 운동화가 사실적으로 보인다고 해서 특정 제품의 소재·봉제선·밑창 구조를 정확히 보존한다고 말할 수는 없습니다. PixVerse의 신발 사례도 실제 상품 사진과 대조한 동일 제품 재현 시험으로 제시된 것은 아닙니다.
상세페이지 제작자라면 같은 원본 사진을 두 모델에 제공하고, 판매 제품을 구분하는 특징을 먼저 적으세요. 예컨대 가방이라면 잠금장치의 모양, 손잡이 부착 위치, 지퍼 방향, 안쪽 칸막이가 해당할 수 있습니다. 빛과 배경은 바꿔도 되지만 이 특징들은 유지하도록 요청합니다. 결과에서는 해당 부위를 확대해 원본과 나란히 비교한 뒤, 최종 화면 크기에서 제품 설명이 잘 전달되는지도 확인합니다.
부분 수정에도 두 가지 합격 조건이 있습니다. 요청한 부분이 제대로 바뀌어야 하고, 나머지는 필요한 만큼 유지돼야 합니다. 재킷 색을 바꾼 결과에서 얼굴, 손, 상품 로고까지 달라졌다면 수정 자체는 성공했어도 최종 이미지로 채택하기 어렵습니다.
이랜서가 제시한 재킷 편집에서는 두 모델 모두 얼굴과 머리를 유지했습니다. 그러나 앞선 장면 생성에서는 양쪽 모두 가방 위치를 틀렸습니다. 한 편집 사례의 성공을 세밀한 배치까지 보장하는 능력으로 확대하면 안 됩니다. 해당 비교의 생성·편집 결과
GPT Image 2는 입력 이미지를 항상 고충실도로 처리합니다. 이는 입력 처리 방식에 관한 설명이며, 모든 얼굴·로고가 그대로 남는다는 보증이 아닙니다. OpenAI도 반복 인물과 브랜드 요소의 일관성, 정확한 텍스트 배치에 한계가 있음을 명시합니다. OpenAI 이미지 생성 가이드
실제 인물의 표정과 얼굴 보존이 최우선이면 GPT부터 비교하는 출발점은 있습니다. 다만 자기 사진에서 나노바나나가 원본을 더 잘 유지한다면 그 결과를 선택하세요. 모델 전체의 명성보다 지금 쓸 이미지의 필수 조건이 우선입니다.
웹툰에서는 인물 일관성과 화풍을 따로 봐야 합니다
여러 컷을 한 장에 넣으면 좋은 단일 이미지와 다른 문제가 생깁니다. 주인공이 계속 같은 사람인지, 컷 사이 행동이 이어지는지, 말풍선과 대사가 올바른 인물에게 붙는지, 원하는 화풍이 유지되는지를 함께 봐야 합니다.
이랜서의 여섯 컷 사례에서 GPT는 인물 일관성이 좋았지만 요청한 만화풍 대신 사진에 가까운 결과를 만들었습니다. 나노바나나는 웹툰풍을 따랐지만 컷마다 인물의 모습이 달라졌습니다. 따라서 이 사례만으로 ‘GPT가 웹툰에 더 좋다’거나 ‘나노바나나가 더 좋다’고 정리하면 중요한 실패를 가리게 됩니다. 여섯 컷 비교 설명
브랜드 캐릭터가 등장하는 연재물이라면 얼굴, 헤어스타일, 의상과 표식이 유지되는 것을 필수 조건으로 두세요. 동시에 승인받은 화풍도 필수라면 어느 한쪽만 만족한 결과는 채택하지 않습니다. 반면 얼굴이 이어질 필요 없는 단발성 만화 시안은 장면 전달과 화풍에 더 무게를 둘 수 있습니다. 같은 ‘웹툰’이라는 용도 안에서도 선택이 달라지는 이유입니다.
4K와 검색 기능은 비교 조건이지 품질 점수가 아닙니다
나노바나나 2는 Google API에서 512픽셀·1K·2K·4K 출력과 사고 기능을 지원하며, 웹·이미지 검색을 선택적으로 활용할 수 있습니다. 이 기능을 쓴 결과에는 모델에 새로 제공된 정보가 영향을 줄 수 있습니다. Google 이미지 생성 문서
예를 들어 fal의 2026년 5월 6일 비교에서 Habitat 67 건물 과제는 나노바나나에만 웹 검색을 켰고, 작성자는 그 결과가 실제 건물에 더 가깝다고 평가했습니다. 실제 장소를 그릴 때 참고할 만한 도구 활용 사례지만, 두 모델에 동일한 정보만 주었을 때의 우열을 보여 주지는 않습니다. 작업에서 검색을 사용할 계획이라면 검색을 포함한 결과를 평가하되, 기록에도 그 조건을 남기면 됩니다.
GPT Image 2도 3840×2160 출력을 지원합니다. 다만 OpenAI는 총 3,686,400픽셀을 넘는 출력은 실험적이라고 설명합니다. 3840×2160은 8,294,400픽셀이므로 이 범위에 들어갑니다. 4K 지원 여부와 고해상도 결과의 안정성은 구분해서 읽어야 합니다. OpenAI 크기·품질 옵션
해상도를 높이면 담을 수 있는 픽셀은 늘어나지만 잘못된 가격, 손가락, 상품 구조가 자동으로 고쳐지지는 않습니다. 비교할 때는 최종 납품 크기를 먼저 맞추세요. 한쪽의 큰 원본과 다른 쪽의 작은 미리보기를 나란히 보고 선명도 차이를 모델 성능으로 판단하지 않는 것이 좋습니다. 원본 확대 화면은 작은 오류를 찾는 데, 실제 게시 크기는 읽기와 구도를 판단하는 데 각각 사용하면 됩니다.
자기 소재로 최종 선택하는 방법
처음에는 실제로 자주 만드는 작업 하나를 고르세요. 필요한 문구, 참고 사진, 바꿀 부분과 유지할 부분을 동일하게 전달하고 사용한 모델·앱 모드·출력 크기·검색 여부를 기록합니다. 반복해서 생성한다면 마음에 든 결과만 남기지 말고 실패한 결과도 함께 보관해야 재작업 부담을 판단할 수 있습니다. 시도 횟수는 임의의 정답보다 실제 작업의 반복성과 중요도에 맞추는 편이 낫습니다.
평가는 두 단계로 나누면 명확해집니다.
- 필수 조건으로 걸러냅니다. 확정 문구, 실제 상품 특징, 인물 동일성, 컷 수나 승인된 화풍 가운데 작업에 필요한 항목이 틀리면 수정 대상으로 분류합니다. 보기 좋다는 이유로 상쇄하지 않습니다.
- 통과한 결과에서 표현을 고릅니다. 질감, 조명, 색감, 시선 흐름을 비교하고 최종 납품까지 필요한 수정도 고려합니다. 둘 다 통과한다면 취향과 작업 효율이 선택 기준이 됩니다.
두 모델 모두 필수 조건을 놓친다면 작업을 분리할 수 있습니다. 배경과 인물만 생성한 뒤 확정 문구는 별도로 배치하거나, 상품 원본은 유지하고 주변 장면만 편집하는 방식입니다. 이것은 모델 순위와 무관하게 최종 결과의 오류를 줄이는 제작 선택입니다.
한글 광고는 맞는 문구, 상품 이미지는 실제 제품의 특징, 인물 편집은 변하지 않아야 할 얼굴, 웹툰은 같은 인물과 필요한 화풍부터 확인하세요. 그 조건을 만족한 이미지 사이에서 더 자연스럽고 선명한 쪽을 고르면, 막연한 화질 비교가 실제 채택 결정으로 이어집니다.
