컨트롤넷을 완벽하게 익히고, 마스크 인페인팅과 씨름하고, 난해한 프롬프트 엔지니어링 공식을 암기하던 시대는 공식적으로 끝났습니다. 스타일 참조, LORA, 이미지 간 파이프라인을 이해해야 했던 복잡한 워크플로는 놀라울 정도로 간단한 것으로 대체되었습니다. 바로 원하는 내용을 쉬운 영어로 입력하는 것입니다.
이미지 생성기와 이미지 편집기의 근본적인 차이점을 이해하는 것은 이러한 도구들이 융합됨에 따라 중요합니다. 플럭스(Flux) 1 Dev나 Google Imagen과 같은 기존 생성기는 무(無)에서 이미지를 생성합니다. 즉, 순수 합성을 통해 텍스트 프롬프트를 픽셀로 변환합니다.
반면, 플럭스(Flux) Kontext와 Nano Banana와 같은 이미지 편집기는 기존 이미지를 가져와 핵심 요소를 보존하면서 지침에 따라 수정하는 방식으로 다르게 작동합니다.
모델이 두 가지 기능을 모두 갖추게 되면서 경계가 점점 모호해지지만, 기본 아키텍처는 상당히 다릅니다. 생성자는 빈 캔버스에서 창의적인 자유와 미적 품질을 최적화하는 반면, 편집자는 기존 요소의 보존, 정확한 로컬 변경, 그리고 수정 사항 전반에 걸친 일관성 유지를 우선시합니다.
ChatGPT는 통합 DALL-E 기능으로 이러한 혁신을 선도하며 대화형 AI 대중에게 이미지 편집 기능을 제공했습니다. 구현 과정은 간단했습니다. 편집 내용을 설명하고, 편집이 진행되는 모습을 지켜보기만 하면 됩니다.
하지만 ChatGPT의 시각적 결과물은 만화적인 면에 크게 치우쳐 완성품이라기보다는 콘셉트 아트에 가까운 느낌을 주었습니다. 사실적인 요소는 여전히 찾기 힘들었고, 진지한 창작자들은 금세 다른 방향으로 옮겨갔습니다.
그러다 구글이 나노 바나나(엄밀히 말하면 제미니(Gemini) 2.5 플래시 이미지)를 폐기하면서 모든 것이 바뀌었습니다. 이 모델의 캐릭터 일관성은 새로운 기준을 제시하며, 여러 세대에 걸쳐 피사체의 정체성을 전례 없는 정확도로 유지했습니다. 갑자기 "좋은" 이미지 편집의 기준이 하늘 높이 치솟았습니다.
그 이후로 AI 분야에는 여러 새로운 모델이 등장했으며, 각각 장단점을 가지고 있습니다. 어떤 모델이 자신에게 가장 적합한지 궁금하다면 계속 읽어보세요. 지금까지 출시된 최고의 이미지 편집기들을 비교, 리뷰, 그리고 여러분이 좋아하고 싫어할 만한 점들을 설명해 드리겠습니다.
Reve Art: 생각하는 스위스 군용 칼
Reve는 프리뷰 단계 이후 완전히 새로운 모습으로 탈바꿈했습니다. 인터페이스 개편은 접근 방식의 근본적인 변화를 반영합니다. Reve는 단순한 이미지 생성기나 편집 도구가 아닌, 시각적 작업에 탁월한 AI 비서처럼 작동합니다.
이 모델의 가장 큰 특징은 웹을 탐색하고 실제 세계의 요소를 세대에 통합할 수 있다는 것입니다.
예를 들어, 이미지에 Google 로고를 넣은 다음 Decrypt 로고로 바꿔 달라는 요청을 받았을 때, Reve는 비슷한 이미지를 상상하지 않았습니다. 모델은 웹을 검색하여 실제 디크립트(Decrypt) 로고를 찾고, 구성적 맥락을 파악하여 기존 이미지에 완벽하게 통합했습니다. 수동 업로드도, 참조 이미지도, AI 신에게 기도하는 것도 없었습니다.
이 웹 브라우징 기능은 웹에서 콘텐츠를 실제로 탐색하지 않는 기존 모델의 근본적인 한계를 해결합니다. 모든 로고, 문구, 또는 유명 인사에 대한 학습은 인터넷 전체를 수집해야 하는데, 이는 불가능한 일입니다. Reve는 필요에 따라 특정 정보를 가져와서 방대한 학습 데이터 세트 없이도 정확성을 보장함으로써 이러한 한계를 극복합니다.
이 모델은 예술적 다양성 측면에서도 탁월하여, 경쟁 모델보다 훨씬 정확하게 다양한 스타일의 이미지를 생성합니다. 다른 모델들이 포토리얼리즘을 추구하는 반면, Reve는 창의적인 표현을 극대화합니다. 속도는 여전히 인상적이며, 생성 기능과 편집 기능의 조합은 마치 볼트로 고정된 것이 아니라 진정으로 통합된 느낌을 줍니다.
나노 바나나: 보수적인 성향을 지닌 일관성의 왕
구글 제미니(Gemini) 2.5 플래시 이미지(바이럴 커뮤니티 별명을 따서 나노 바나나로 널리 알려짐)는 캐릭터 일관성의 황금 표준이 되었습니다. 이 모델은 피사체의 특징을 이해하고 다양한 장면과 맥락에서 정확하게 표현하는 거의 놀라운 능력을 보여줍니다.
특정 인물이 있는 사진을 편집하는 모든 사람에게 이 모델이 적합합니다. 기존의 AI 편집은 이미지를 처음부터 생성하기 때문에 미묘한 왜곡과 불일치를 통해 AI 개입이 명백하게 드러납니다. 나노 바나나는 이러한 징후를 최소화하여 원본 피사체의 무결성을 유지하는 편집을 생성합니다.
이 모델은 주제 정체성 유지에 중점을 두고 설계되었기 때문에 동일한 캐릭터를 다양한 장면에 배치하고, 다양한 각도에서 제품을 선보이며, 브랜드 자산의 일관성을 유지하는 것이 매우 쉬워졌습니다. Google은 시각적 추론 기능을 통합하여 모델이 무엇을 생성할지뿐만 아니라 특정 요소의 일관성 유지 이유도 이해할 수 있도록 했습니다.
하지만 나노 바나나는 상당한 한계를 가지고 있습니다. 검열이 매우 공격적입니다. 갈등을 빚는 만화 동물을 소재로 한 단순한 밈( 밈(meme) )조차 콘텐츠 경고를 유발합니다. 구글의 안전 필터는 차단된 출력을 사용자 할당량에 포함시키기 때문에 실험 비용이 빠르게 증가합니다. 이 모델은 무작위로 수정을 거부하며, 때로는 콘텐츠 정책 위반과는 거리가 먼 무해한 요청도 거부합니다.
이러한 제약으로 인해 창의적인 유연성이 저하됩니다. 수많은 반복 작업이나 광범위한 생성 세션을 필요로 하는 사용자는 할당량에 빠르게 도달하여 프로(20달러) 또는 울트라(250달러) 구독으로 업그레이드해야 합니다. 제한된 출력량과 엄격한 검열은 창의적인 경계를 넓히려는 모든 사람에게 좌절감을 안겨줍니다.
Qwen Omni Flash: 다중 원소 마스터
알리바바의 Qwen 3 Omni Flash는 복잡하고 다양한 요소가 포함된 시나리오에서 빛을 발합니다. 피사체 이미지를 업로드하고 포즈 레퍼런스를 추가하면 모델이 두 가지 맥락을 동시에 분석하는 모습을 볼 수 있습니다. 얼굴 특징이 약간 어긋나 보일 수 있지만, 다른 모델들이 구현하지 못하는 구도 요건을 완벽하게 충족합니다.
입력에 다른 이미지의 요소가 필요한 경우 이 모델이 훨씬 더 좋습니다.
콘텐츠 제한은 나노 바나나만큼 엄격하지 않습니다. 이 모델은 기본적인 안전 지침을 유지하면서도 구글보다 더 많은 창작의 자유를 허용합니다. 크레딧 할당도 더 관대합니다. 나노 바나나의 24시간 대기 시간보다 12시간 쿨다운이 적용되어 반복 주기가 더 빠릅니다.
캐릭터의 일관성은 여전히 약점으로 남아 있습니다. 물론 훌륭하지만, 나노 바나나만큼은 아닙니다. Qwen은 복잡한 장면을 훌륭하게 처리하지만, 세대를 초월하여 피사체의 정확한 정체성을 유지하는 것은 쉽지 않습니다. 이 모델은 완벽한 충실도를 위해 구성의 정확성을 희생하는데, 특정 워크플로우에서는 가치 있는 변화이지만 다른 워크플로우에서는 실망스러울 수 있습니다.
지역적 대안: 전력 대 접근성
세대에 대한 완전한 자율성과 제어권을 원한다면 로컬 방식이 최선의 선택입니다. 하지만 조심하세요. 직접 모델을 호스팅하려면 꽤 강력한 하드웨어가 필요할 것입니다.
Qwen Image Edit은 초보자에게 친화적인 로컬 옵션입니다. 자연스럽고 안정적인 편집 기능으로 여러 이미지 작업과 섬세한 사진 보정에 이상적입니다. 오픈 소스라는 특성상 콘텐츠와 처리 과정을 완벽하게 제어할 수 있지만, 상당한 VRAM과 처리 능력과 같은 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 접근성이 제한됩니다.
품질 면에서 2위를 차지한 것은 오랜 역사를 자랑하는 플럭스(Flux) Kontext입니다. 아티스트들은 특히 배경 교체 및 스타일 전환 시 역동적인 상황에서의 출력 품질을 칭찬합니다. 6GB VRAM 카드와 강력한 양자화 기능을 탑재하여 놀라울 정도로 접근성이 뛰어나며, 방대한 커뮤니티 리소스를 통해 상상할 수 있는 거의 모든 워크플로우에 대한 솔루션을 제공합니다.
이 옵션은 마니아들이 사용해 볼 수 있는 가장 좋고 저렴한 로컬 무검열 옵션입니다. 또한 복잡한 워크플로우를 쉽게 통합할 수 있어 사용자는 이미지에 적용하고 싶은 변경 사항과 편집 내용을 매우 세부적으로 제어할 수 있습니다.
NSFW 콘텐츠나 민감한 워크플로의 경우 로컬 이점이 명확해집니다. API 제한, 콘텐츠 필터, 사용 할당량 없이, 순수한 처리 능력만으로 기능을 결정합니다.
주제의 일관성 측면에서 가장 정확하지는 않을 수 있지만, 몇 가지 신속한 엔지니어링과 몇 가지 반복 작업이 도움이 될 수 있습니다. 하지만 ComfyUI 워크플로에서 이 모델을 로컬로 사용하기로 결정했다면, AI 대기업들이 제공하는 최첨단 모델만큼 강력한 모델을 만들 수 있는 모든 플러그인과 리소스에 대해 충분히 알고 있을 것입니다.
따라서 맞춤형으로 훈련된 LoRA, 페이스스왑을 위한 ReActor 노드, 그리고 여기저기에 있는 몇몇 컨트롤넷을 사용하면 여러분이 생각한 것과 정확히 비슷한 이미지를 얻을 수 있을 것입니다.
모델 테스트
다음은 모델의 강점과 약점을 더 잘 보여주는 몇 가지 비교입니다.
다중 요소 편집:
시각적 입력:
프롬프트: 그림 2의 여성은 그림 1의 참고 인물처럼 카메라를 향해 포즈를 취하고 있습니다. 그녀는 소파에 앉아 있습니다. 여성의 얼굴 생김새는 그대로 유지하세요.
출력:
모델 분석:
- Reve: 특히 실제 데이터에서 콘텐츠를 가져와야 할 때 참조 자료를 통합하는 데 능숙합니다. 구도 요구 사항을 매우 잘 처리합니다. 하지만 시각적 입력에서 포즈를 가져오는 데는 실패했습니다.
- 나노 바나나: 캐릭터 정체성은 확고히 유지하지만, 여러 참조 요소를 결합하는 데는 실패했습니다. 포즈가 제대로 반영되지 않았고 Reve보다 일관성이 떨어졌습니다.
- Qwen Omni Flash: 이 부분에서는 최고입니다. 이 모델은 다중 요소 블렌딩과 맥락적 이해를 가장 잘 처리합니다. 포즈에 대한 기본 이미지와 참조 이미지 모두를 분석했으며, 입력 결합에서 평균 이상의 정확도를 보였습니다.
수상자: Qwen Omni Flash - 복잡하고 다중 요소로 구성된 지침을 가장 잘 관리하고 정확하게 혼합합니다.
캐릭터의 일관성
시각적 입력:
프롬프트: 두 피사체가 함께 포즈를 취하도록 하세요
출력:
모델 분석:
- Reve: 구성은 매우 뛰어나지만 편집 과정에서 얼굴과 정체성의 일관성이 엄격하게 유지되지 않아 항상 최고는 아닙니다.
- 나노 바나나: 여기가 최고입니다. 세대를 아우르는 피사체 정체성의 기준을 제시합니다. 다양한 맥락이나 포즈에서도 두 피사체 모두 일관된 디테일을 유지합니다.
- Qwen Omni Flash: 캐릭터의 일관성이 나노 바나나만큼 확고하지는 않을 수도 있습니다. 세대가 기준 이미지를 묘사하는 데 실패합니다.
수상자: 나노 바나나 - 장면 전반에 걸쳐 피사체의 정체성과 디테일을 유지하는 데 있어 타의 추종을 불허합니다.
창의성/비현실성:
시각적 입력:
프롬프트: 이 그림을 서사시적인 반 고흐 그림으로 바꿔 보세요. 명상하는 듯한 표정을 짓고 비트코인을 들고 있는 남자를 그려 보세요.
출력:
모델 분석:
- Reve: 여기가 최고입니다. 주관적인 의견일 수도 있지만, 저희 생각에는 Reve가 예술적 다양성과 창의적인 해석에 탁월합니다. 이 엔진은 다양한 스타일에서 표현력을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 가장 일관성이 뛰어나 대부분의 경우 좋은 결과를 제공합니다.
- 나노 바나나: 스타일 전환에 능숙하지만, 더 안전하고, 더 엄격한 필터를 적용하며, 레브만큼 유연하거나 창의적이지 않을 수 있습니다. 얼굴은 예술적 표현이라기보다는 사실적인 이미지의 복제품에 가깝습니다.
- Qwen Omni Flash: 뛰어난 작곡 능력은 있지만, 창의성과 스타일 면에서는 Reve보다 뒤떨어집니다. 주관적으로는 Reve만큼 좋지는 않았지만, Nano Banana의 결과물보다는 비트(Bit) 더 만족스러웠습니다.
우승자: Reve — 창의적, 예술적 또는 비문자적 변형에 가장 적합한 선택입니다.
비정상적인 요소(모델의 학습 데이터 세트에 없음)
시각적 입력:
프롬프트: Google 로고를 디크립트(Decrypt).co 로고로 변경하세요
모델 분석:
- Reve: 여기가 최고입니다. 웹 브라우징을 사용하여 실제 로고를 가져와서, 훈련 데이터에서 환각이나 추측을 하는 대신 실제 환경에서의 정확성을 보장합니다.
- 나노 바나나: 실시간 자산을 가져오는 기능이 부족하므로 훈련 세트에서 일반적이거나 유사한 로고로 대체할 수 있습니다.
- Qwen Omni Flash: Nano Banana와 동일합니다. 이 모델은 실시간 웹 검색 기능이 없으므로 데이터셋 지식을 바탕으로 근사값을 구하려고 합니다.
수상자: Reve — 필요에 따라 실제 참조 자료에 접근하여 새로운 요소를 삽입하는 데 적합합니다.
결론: 워크플로에 맞는 모델 매칭
Reve는 기술적인 부담 없이 다재다능한 기능을 필요로 하는 크리에이티브 전문가에게 적합합니다. 웹 브라우징 기능은 정확한 로고나 최신 레퍼런스가 필요한 브랜드 작업에 매우 유용합니다. 완벽한 포토리얼리즘보다 속도와 창의적인 다양성을 중시하는 마케팅 팀, 그래픽 디자이너, 콘텐츠 제작자에게 Reve는 없어서는 안 될 필수 도구입니다.
나노 바나나는 확고한 일관성을 요구하는 파이프라인에 적합합니다. 카탈로그 일관성을 유지하는 제품 사진작가, 여러 장면에서 안정적인 레퍼런스가 필요한 캐릭터 디자이너, 그리고 안전성이 중요한 소비자 대상 애플리케이션을 개발하는 개발자 등, 이러한 사용자들은 일관성을 위해 제약을 감수할 것입니다.
Qwen Omni Flash는 복잡하고 다층적인 구도를 처리하는 스튜디오에 적합합니다. 이 모델은 여러 요소를 적절하게 처리하면서도 생성 속도를 유지할 수 있어 컨셉 아티스트, 스토리보드 제작자, 그리고 개별 피사체가 아닌 장면을 제작하는 모든 사람에게 이상적입니다.
플럭스(Flux) Kontext나 Qwen Image Edit 같은 로컬 솔루션은 특정 요구 사항을 가진 파워 유저나 예산이 거의 없거나 전혀 없이 대량의 편집 및 반복 작업을 원하는 사용자에게 매력적입니다. 완전한 창작 통제력을 요구하는 독립 아티스트, "연구 목적"으로 이미지를 편집하려는 사용자, 그리고 특수 애플리케이션을 개발하는 개발자 등 이러한 사용자들은 완전한 자유를 위해 인프라 부담을 감수합니다.
또 다른 강력한 경쟁자는 바이트댄스의 Seedream v4입니다. 경쟁력이 뛰어나며, 나노 바나나의 킬러라고 극찬하는 사람들도 있습니다. 하지만 무료로 체험해 볼 수 있는 옵션이 없어서 이 목록에서 제외했습니다.
기술적 복잡성에서 자연어의 단순성으로의 전환은 전문적인 이미지 편집을 대중화했습니다. 이제 모델들은 단순한 역량이 아닌 전문성을 바탕으로 경쟁하며, 각자 탁월한 역량을 발휘할 수 있는 틈새시장을 개척하고 있습니다. 즉흥적인 공학 교과서는 이제 사라질 수 있습니다. 미래는 쉬운 영어로 소통할 것입니다.
