2025년 말, OpenAI는 이미지 생성 기능을 다시 한번 업데이트하여 차세대 모델인 GPT Image 1.5를 공개했습니다. 이번 공개는 과장된 시각적 홍보나 "창작 산업의 차세대 혁신"과 같은 거창한 담론을 내세우지 않았습니다. 대신, OpenAI는 이 기능을 ChatGPT의 일상적인 사용에 직접 통합하여 이미지 생성을 대화 흐름의 일부로 만들었습니다.
표면적으로 는 단순히 모델 업그레이드에 그친 것처럼 보일 수 있습니다. 속도가 빨라지고, 편집 기능이 강화되었으며, 명령어 이해도가 더욱 안정적이 되었다는 의미입니다. 하지만 지난 1년간 AI 이미지 분야의 변화를 고려해 보면, GPT Image 1.5의 핵심은 단순히 "이미지 생성 능력 시연"이 아니라 사용 방식과 워크플로우를 중심으로 한 개선이라는 것을 알 수 있습니다.
인공지능 이미지 처리는 "아름다운 그림을 그리는 것"에서 "실제로 업무에 활용될 수 있는 것"으로 나아가고 있으며, 이러한 중요한 단계는 기술적 혁신 자체보다 실질적인 측면에서 훨씬 더 중요한 의미를 지닙니다.
GPT 이미지 1.5: OpenAI가 "AI 드로잉"을 어떻게 새롭게 구상했는가
이미지 출처: GPT Image 1.5로 생성됨
GPT Image 1.5가 등장하기 전까지 AI 이미지 생성은 여러 차례 개선을 거쳤습니다. 이 모델은 점점 더 다양한 스타일의 고품질 이미지를 생성할 수 있었지만, 사용자들은 실제 작업에서 멋진 이미지를 생성하는 것과 이를 워크플로에 매끄럽게 통합하는 것은 완전히 별개의 문제라는 것을 곧 깨달았습니다.
GPT Image 1.5의 혁신은 우선 제품 형태의 재구성에서 드러납니다. 독립형 드로잉 애플리케이션이 아니라 ChatGPT의 이미지 기능 모듈 에 깊이 통합되었습니다. 생성, 수정, 확정의 모든 과정이 동일한 대화 상자 환경에서 완료되므로 사용자가 여러 도구를 오가며 작업할 필요가 없어 번거로움과 시간 낭비를 줄일 수 있습니다.
이 디자인의 배경에는 OpenAI가 실제 창작 시나리오에 대해 깊이 이해하고 있다는 점이 있습니다. 실제로 이미지는 한 번에 완성되는 산물이란 없으며, 반복적인 수정 과정을 거쳐야 합니다. 색상 보정, 구도 조정, 세부 사항 최적화, 텍스트 레이아웃 등은 여러 차례의 소통을 통해 지속적으로 수정될 수 있습니다. GPT Image 1.5는 "원래의 프레임 바꾸지 않고 반복적인 수정을 할 수 있는" 이러한 안정성을 강조합니다.
이전 모델과 비교했을 때, 차세대 이미지 생성 기능은 명령 이해 측면에서 더욱 안정적인 성능을 보여줍니다. 사용자는 수정 요구 사항을 더욱 명확하게 설명할 수 있으며, 모델은 실행 과정에서 원래의 시각적 논리에서 벗어나는 경우가 더 이상 빈번하지 않습니다. 이는 브랜드 이미지, 캐릭터 묘사 또는 교육용 그림 등에서 일관성을 유지해야 하는 시나리오에서 특히 중요합니다.
동시에, 이미지 생성 및 편집 효율성 향상으로 AI 이미지를 일상적인 업무 흐름에 더욱 쉽게 통합할 수 있게 되었습니다. 이미지 생성과 수정이 더 이상 대기 시간이 아닌 필수적인 과정이 되면, 이미지는 일회성 보조 도구가 아닌 업무 프로세스의 정규적인 일부가 될 수 있습니다.
GPT Image 1.5는 의도적으로 특정 "특징적인 스타일"을 강조하지 않는다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 오히려 표현력을 의도적으로 절제하고 비교적 중립적이고 제어 가능한 결과물을 추구하는 것으로 보입니다. 이러한 접근 방식은 화제를 불러일으키는 데는 어려움이 있을 수 있지만, 실제 사용 환경에는 더 적합합니다.
이러한 점에서 GPT Image 1.5는 시각적 기능의 비약적인 발전이라기보다는 제품 로직의 변화를 나타냅니다.
단순한 경쟁 그 이상: GPT Image 1.5와 Nano Banana에 담긴 업계의 선택
GPT Image 1.5를 현재 인공지능 이미지 처리 시장의 경쟁 구도 속에 위치시키면 그 자리매김이 더욱 명확해집니다.
지난 1년 동안 구글의 나노 바나나 이미지 생성 모델은 해외 기술 매체와 소셜 미디어 플랫폼에서 대량 주목을 받았습니다. 이 모델이 생성한 이미지는 시각적 효과와 스타일 면에서 매우 독특하며, 많은 이미지가 빠르게 입소문을 탔습니다. 이러한 유형의 모델은 "시선을 사로잡는" 이미지를 만드는 데 탁월하여 전시 및 공유에 이상적입니다.
하지만 실제 사용에서는 이러한 장점에 따른 명백한 단점이 존재합니다. 한 번에 우수한 결과물을 만들어낸다고 해서 반복적인 수정 작업에도 적합하다는 보장은 없습니다. 여러 차례의 조정이 필요한 작업의 경우, 부분 편집은 종종 재생성을 의미하며, 이는 비용이 많이 드는 작업입니다.
이는 특정 모델의 결함이 아니라, 선택된 접근 방식의 결과입니다. 한 접근 방식은 시각적 표현 자체를 강조하여 미적 긴장감과 확산 효율성을 추구하는 반면, 다른 접근 방식은 제작 과정에서 이미지의 역할에 더 초점을 맞춥니다.
이미지 출처: GPT Image 1.5로 생성됨
GPT Image 1.5는 분명히 후자에 속합니다. 최고의 단일 이미지 품질을 추구하기보다는 편집 용이성과 일관성에 중점을 둡니다. 생성된 결과물은 강렬한 스타일을 추구하지는 않지만, 수정, 재사용 및 확장이 더 쉽습니다.
이러한 차이는 제품 사용 방식에서 특히 두드러집니다. 디스플레이 중심의 요구 사항에서는 강력한 스타일 모델이 여전히 매력적이지만, 기업, 콘텐츠 조직 또는 교육 환경에서는 다양한 채널과 단계에 맞춰 이미지를 지속적으로 조정해야 하는 경우가 많습니다.
이러한 관점에서 GPT Image 1.5와 Nano Banana는 단순히 경쟁 관계가 아니라, AI 이미지 생성의 두 가지 방향을 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 하나는 확산과 표현에 중점을 두고, 다른 하나는 처리와 전달에 중점을 둡니다.
인공지능 이미지 처리 기술이 점차 대규모 응용 분야로 나아가면서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
아이디어에서 교실까지: AI 이미지가 결과물 도출 단계에 미치는 영향
인공지능 이미지가 안정적으로 수정되고 일관된 결과물을 생성할 수 있게 되면, 그 영향력은 더 이상 창작 산업에만 국한되지 않을 것입니다.
상업 환경에서 브랜드 및 마케팅 팀은 초기 초안 작성 및 버전 확장에 AI 기반 이미지를 활용하기 시작했습니다. 디자이너는 더 이상 모든 자료를 처음부터 제작할 필요 없이 미적 검토 및 최종 승인에 더 큰 역할을 맡게 되었습니다. 이러한 변화는 디자인의 가치가 하락했다는 의미가 아니라, 업무의 초점이 바뀌었음을 의미합니다.
이와 유사한 논리가 교육 분야에서도 점차 나타나고 있다.
교육 콘텐츠는 오랫동안 시각 자료에 크게 의존해 왔습니다. 교과서 삽화, 교육용 도표, 온라인 강좌의 보충 자료 등 모든 시각 자료는 명확하고 정확하며 이해하기 쉬워야 합니다. 상업적 창의성과 달리 교육 분야에서 시각 효과에 요구되는 것은 "보기 좋은 것"이 아니라 "적절한 것"입니다.
최근 몇 년 동안 일부 교사와 교육 콘텐츠 제작자들은 도표, 역사적 장면 재구성 또는 과학 개념 지도를 만들기 위해 AI 이미지 생성 도구를 실험적으로 사용하기 시작했습니다. 이러한 응용 프로그램은 복잡한 예술적 스타일을 추구하기보다는 콘텐츠의 정확성과 이해 용이성에 중점을 둡니다.
이 과정에서 편집 가능성은 특히 중요해집니다. 교육 콘텐츠는 학생들의 피드백에 따라 조정해야 하는 경우가 많으며, 이미지 또한 그에 맞춰 수정해야 합니다. 한 번에 생성되는 이미지에 비해, 원본 콘텐츠를 기반으로 반복적으로 수정할 수 있는 AI 도구는 교육자들에게 더 쉽게 받아들여집니다.
GPT Image 1.5는 안정적인 수정 기능을 강조하여 교육 환경에 더욱 적합하게 설계되었습니다. 교사들은 매번 처음부터 이미지를 생성하는 대신, 교육적 필요에 따라 이미지 콘텐츠를 점진적으로 조정할 수 있습니다. 이는 콘텐츠 제작 진입 장벽을 낮추고 콘텐츠 준비 주기를 단축시켜 줍니다.
물론, 이것이 AI 이미지가 교사나 교육 콘텐츠 제작자를 대체한다는 의미는 아닙니다. 오히려 이미지 제작 효율성이 향상됨에 따라 교육 설계와 콘텐츠 자체에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있게 될 것입니다. AI는 의사결정을 내리는 역할이 아니라 도구로서의 역할을 수행할 것입니다.
이미지 출처: GPT Image 1.5로 생성됨
비즈니스에서 교육에 이르기까지 GPT Image 1.5는 유사한 추세를 보여줍니다. AI 이미지가 "디스플레이 기능"에서 "생산 리소스"로 이동하고 있다는 것입니다. 이러한 변화는 획기적이지는 않지만 매우 심오합니다.
이는 AI 이미지가 더 이상 단순히 보기 좋은 사진을 생성하는 데 그치지 않고, 재사용 및 수정이 가능한 이미지라는 책임을 맡아 실제 작업 흐름에 참여하기 시작했다는 것을 의미합니다.
이러한 점에서 GPT Image 1.5는 시각적 혁명을 일으키려는 것이 아니라, AI 이미지가 실제로 생산 단계에 진입했을 때 어떤 형태로 존재해야 하는지에 대한 실용적인 해답을 제시하고 있습니다.
이 글은 위챗 공식 계정 "둬징"(ID: DJEDUINNO) 의 Ciyue님이 작성한 글이며, 36Kr의 허가를 받아 게재되었습니다.
