OpenAI의 네이티브 이미지 모델 — 강력한 프롬프트 제어, 다국어 타이포그래피, 다중 참고 편집
“21:9 유럽 고딕 미스터리 영화 포스터를 디자인합니다”
“왕희지의 「난정집서」에서 영감을 받은 박물관급 서예 발췌문...”
업계 최고 수준의 이미지 내 텍스트 처리 능력으로 여러 줄 헤드라인, 빽빽한 본문, 상품 라벨, 성분표, UI 문구, 서예풍 문자까지 48개 이상의 언어로 정교하게 렌더링합니다. 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어, 히브리어, 키릴 문자까지 포함해 한 단어짜리 로고부터 신문 한 면 전체 같은 지면까지 글자가 또렷하고 철자와 자간도 안정적으로 유지됩니다. 48개 이상 언어 · 고밀도 텍스트 · 서예 표현 · 로고 · 신문 레이아웃
“「最後の切符 / Saigo no Kippu」라는 제목의 16:9 일본 아트하우스 로맨스 영화 포스터...”
Image Arena 1위는 우연이 아닙니다. GPT Image 2는 공간 배치("컵을 노트북 왼쪽에 두기"), 조명 조건("골든아워, 측면광, 긴 그림자"), 분위기, 카메라 앵글, 렌즈 연출, 스타일 혼합처럼 조건이 많은 프롬프트도 안정적으로 실행합니다. 원하는 결과를 말로 구체적으로 설명할 수 있다면, 그 설명을 그대로 화면으로 옮길 가능성이 높습니다. Image Arena 선두 · 다중 제약 프롬프트 · 카메라 시뮬레이션 · 스타일 블렌딩
“「ADELE」라는 제목의 16:9 애니메이션 캐릭터 디자인 시트”
하나의 모델로 매우 다양한 화풍을 오갈 수 있습니다. 피부 질감까지 살아 있는 포토리얼 인물 사진부터 브랜드용 플랫 벡터 일러스트, 수채화, 유화, 수묵화, 픽셀 아트, 아이소메트릭 3D, 로우폴리, 베이퍼웨이브, 애니메이션, 만화 스타일까지 프롬프트만으로 전환할 수 있습니다. 별도 파인튜닝, LoRA, 스타일 프리셋 없이도 충분히 폭넓게 활용 가능합니다. 포토리얼 · 벡터 · 수채화 · 3D · 애니 · 픽셀 아트 · 30개 이상 스타일
“일본풍 제품 룩북 포스터. 플로럴 제품 패널 4개, 스와치, 캡션, 전체 폭 패턴 스트립을 담은 구성”
실무에 바로 투입할 수 있는 디자인 자산을 한 번에 생성할 수 있습니다. 복잡한 다층 마케팅 포스터, 기능 구조가 잡힌 앱 UI 목업, 스타일이 통일된 아이콘 세트, 바코드와 작은 표기까지 들어간 패키지, 명함, 프레젠테이션 슬라이드, 데이터 시각화 인포그래픽, 와이어프레임까지 폭넓게 다룹니다. 포스터 디자인 · UI 목업 · 아이콘 세트 · 패키지 · 인포그래픽
두 모델 모두 강하지만, 가장 잘하는 일은 다릅니다
| 용도 | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| 이미지 안 텍스트 | 신문, 포스터, UI, 수식까지 인쇄 전제로 다루기 좋음 | 더 예뻐 보일 수는 있지만 장문 텍스트는 무너지기 쉬움 |
| 그리드 / 문자표 | 100칸 오브젝트 표나 A-Z 차트도 규칙을 잘 지킴 | 칸을 건너뛰거나 항목을 합치는 경우가 있음 |
| 인포그래픽 / 설명형 작업 | 구조를 먼저 생각하고 설명형 결과를 만들기 좋음 | 시각적으로는 좋지만 정보 신뢰성은 다소 흔들림 |
| 캐릭터 일관성 | 다중 참고 이미지 기반 편집 | 최대 14장 레퍼런스로 구도 자유도가 높음 |
| 인물 / 재질감 | photorealism 지시를 넣으면 재질 표현이 크게 좋아짐 | 기본 상태에서도 사진 같은 느낌이 잘 남 |
| 스타일 클로닝 | 원본 스타일에서 조금 벗어나는 편 | 주제를 바꿔도 원래의 붓결을 유지하기 쉬움 |
| 크기와 화면비 | 프리셋 비율과 auto 크기 | 1:8, 8:1 포함 14개 프리셋 |
이미지 안 텍스트, 다국어 레이아웃, 인포그래픽, 포스터, 패키지, 만화 페이지라면 GPT Image 2를 고르세요. 스타일 탐색, 사실감, 빠른 방향 검토라면 Nano Banana 2가 더 어울립니다. GPT Image 1과 비교해도 복합 제약 프롬프트, 긴 레이아웃 구성, 48개 이상 언어의 타이포그래피에서 더 강해졌습니다
개발자와 파워 유저를 위한 기술 파라미터입니다
GPT Image 2
2026년 기준 OpenAI가 제공하는 최상위급 자기회귀 멀티모달 이미지 모델입니다
4K (긴 변 3840)
1K부터 4K까지 네이티브 출력이 가능하며, 긴 변은 3840, 총 픽셀 수는 8.29M 이하입니다
프리셋 비율 + auto
1:1 · 3:2 · 2:3 · 3:4 · 4:3 · 4:5 · 5:4 · 16:9 · 9:16 · 21:9 · auto; 현재 워크스페이스에서는 임의의 커스텀 크기를 사용할 수 없습니다
10초~60초
해상도와 사고 예산에 따라 복잡한 프롬프트는 2분 가까이 걸릴 수 있습니다
WebP
화질과 용량의 균형을 위해 기본적으로 WebP로 제공됩니다
48개 이상 언어
CJK, 아랍어, 히브리어, 키릴 문자, 라틴 문자 등을 지원합니다
다중 참고 이미지 기반 편집
하나 이상의 참고 이미지를 업로드해 구도, 스타일, 정체성, 제품 디테일을 안내할 수 있습니다. 로컬 마스크 편집은 현재 워크플로에서 제공될 때만 설명합니다.
낮음 · 중간 · 높음
빠른 러프부터 납품 직전 결과물까지 커버하는 OpenAI 공식 3단계 품질 설정입니다
긴 변 최대 3840 px
프리셋 비율 또는 auto 크기를 사용하며, 선택한 해상도에 따라 긴 변 최대 3840 px까지 출력됩니다
브랜드 비주얼부터 다중 레퍼런스 편집까지, 이 예시들은 모두 텍스트·레이아웃·복잡한 지시를 한 장에서 해결하는 같은 강점을 보여줍니다
