범람하는 AI 이미지, 디자인은 어디까지 가능할까
Quick Summary
이미지 AI는 이제 단순한 생성 도구를 넘어 실제 디자인 작업 영역까지 빠르게 확장되고 있다.
특히 ChatGPT Images 2.0은 한글 타이포그래피와 정보형 레이아웃 이해도가 크게 개선되며 카드뉴스 제작에서도 가능성을 보여주기 시작했다. 이번 테스트에서는 Nano Banana 2와 ChatGPT Images 2.0을 활용해 실제 SNS 카드뉴스 제작 결과를 비교해봤다.
작년 말 구글 제미나이는 연말 캠페인 Santa Is Coming to Town을 통해 이미지 생성 모델 Nano Banana 2의 가능성을 강하게 보여줬다. 특히 ‘아빠의 퇴근길’ 영상은 단순한 기술 시연을 넘어섰다.
사용자들은 AI를 활용해 마치 산타가 실제로 다녀간 듯한 장면을 자연스럽게 만들어 공유했고, 이는 이미지 생성 AI가 감성 기반 스토리텔링 영역까지 확장되고 있다는 인상을 남겼다.
이후 개인적으로 무료 이미지 생성 분야에서는 Nano Banana 2의 완성도가 가장 뛰어나다고 느껴왔다.
실제로 Nano Banana 2는 생성 속도가 빠르고, 감성적인 색감이나 분위기 표현에 강점이 있다고 생각한다.
https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37661
"제미나이와 함께하는 마법같은 연말"...구글, ‘나노 바나나 프로' 활용한 ‘산타 이즈 커밍 투
구글은 최근 선보인 제미나이 3(Gemini 3) 기반 이미지 생성 인공지능 모델인 ‘나노 바나나 프로(Nano Banana Pro)’를 활용해 제작한 연말 캠페인 ‘산타 이즈 커밍 투 타운(Santa is Coming to Town)’ 영상
www.aitimes.kr
https://www.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0029155357
“엄마, 산타가 머리 쓰다듬었어” AI가 바꾼 크리스마스
크리스마스를 앞두고 일부 부모들 사이에서 트리를 꾸미고 선물을 고르는 것뿐만 아니라 인공지능(AI)을 활용해 ‘산타가 실제로 다녀간 것처럼 보이는 영상’
www.kmib.co.kr
하지만 지난 4월 21일 공개된 ChatGPT Images 2.0은 분위기를 조금 다르게 바꾸기 시작했다.
이전까지 이미지 AI는 비주얼 자체는 훌륭했지만, 한글 타이포그래피나 정보형 레이아웃 구성에서는 아쉬움이 있었다.
반면 이번 모델은 프롬프트의 문맥을 이해하고 정보 구조를 반영하는 능력이 눈에 띄게 좋아졌다.
특히 카드뉴스처럼 텍스트와 레이아웃이 중요한 작업에서 이전 세대와 다른 결과를 보여줬다.
단순히 예쁜 이미지를 만드는 수준이 아니라, 실제 디자인 작업에 가까운 방향으로 발전하고 있다는 느낌이었다.
https://v.daum.net/v/20260428083450196
오픈AI 'GPT 이미지 2', 출시 일주일 만에 AI 이미지 시장 판도 흔들다
오픈AI가 4월 21일(현지시각) 차세대 이미지 생성 모델 'GPT 이미지 2'(gpt-image-2)를 공개했다. 추론 과정을 거쳐 이미지를 생성하는 '추론 모드(Thinking)'를 탑재하고 한국어·한자 등 비라틴 문자 처리
v.daum.net
이 변화가 실제 콘텐츠 제작에서도 체감될지 궁금했다.
SNS 카드뉴스는 정보 전달, 가독성, 타이포그래피, 전체 톤앤매너까지 동시에 고려해야 하기 때문에 단순 이미지 생성과는 결이 다르다. AI는 과연 이 부분도 잘 반영할까?
그래서 이번 테스트에서는 같은 주제와 프롬프트를 기반으로 Nano Banana 2와 ChatGPT Images 2.0을 각각 활용해 실제 카드뉴스를 제작해봤다.
먼저 가상의 브랜드를 기획하고 아래 내용을 그대로 프롬프트에 입력하여 이미지 제작해보았다.
카드뉴스 기획
[1장 - 표지]
Quick Summary
Nano Banana 2는 분위기에 강했고, ChatGPT Images 2.0은 정보 전달에 강했다.
특히 ChatGPT Images 2.0은 이전보다 훨씬 디자인된 결과물에 가까워졌다는 인상이 강했다.
이제는 어느 쪽이 더 좋다기보다, 목적과 취향 차이에 가까운 영역으로 보인다.
솔직히 첫 결과물만 놓고 보면 두 모델 모두 완성도가 상당히 높았다.
타이포그래피 활용, 색감, 전체 분위기 모두 기대 이상이었다.
특히 과거 ChatGPT 이미지 생성을 경험했던 사람이라면 이번 결과에서 가장 크게 느껴지는 부분은 시선 흐름과 레이아웃 완성도일 것이다.이전보다 훨씬 디자인된 결과물에 가까워졌다는 인상이 강했다.
다만 흥미로운 차이도 있었다.
프롬프트에 이미지 사이즈를 따로 지정하지 않았더니 ChatGPT Images 2.0은 정사각형 비율로 생성했고, Nano Banana 2는 572x1024 비율로 결과물을 출력했다.
처음에는 Nano Banana 2가 인스타그램 피드 최적 비율인 1080x1350으로 생성한 줄 알았지만, 실제로는 애매한 크기로 제작되어 다소 아쉬움이 남았다.
처음 결과를 봤을 때는 Nano Banana 2 쪽이 더 좋아 보였다.
아무래도 기존부터 가지고 있던 <이미지는 나노바나나가 강하니까..!> 라는 인식 영향도 있었던 것 같다.
그런데 다시 비교해보니 오히려 ChatGPT Images 2.0 쪽이 더 안정적으로 핵심 정보를 보여준다는 느낌이 들었다.
색감도 과하지 않았고, 시선이 분산되지 않도록 필요한 요소만 정리해 보여주는 부분이 인상적이었다.
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[2장 - 핵심정보]
두 번째 결과물에서는 성향 차이가 보였다.
이미지 구성 자체는 모두 상당히 뛰어났는데
ChatGPT Images 2.0은 브랜드 톤앤매너를 유지하면서도 핵심 메시지를 자연스럽게 강조했고 상품 중심의 시선 흐름도 안정적이었다.
반면 Nano Banana 2는 전체적인 네온 무드 표현의 톤앤매너를 잘 맞췄지만 상대적으로 상품 강조보다는 정보 전달의 분위기 연출에 더 집중된 느낌이었다. 다소 어수선한 인상도 있었지만 텍스트 활용에서는 꽤 안정적인 결과를 보여줬다.
[3장 - 마무리]
마지막 결과물.
ChatGPT Images 2.0은 가상의 브랜드인 kiya를 꾸준히 강조하며 전체 시리즈의 연결감을 잘 유지했지만 디테일에서는 아쉬움도 있었다. 예를 들어 “댓글 ㄱ”이 “댓굴 ㄱ”처럼 잘못 출력되는 오탈자가 발생했고, 수정 프롬프트를 여러 번 입력해도 완벽하게 반영되지는 않았다.
Nano Banana 2 또한 예상치 못한 실수를 보여줬다.
프롬프트 안에 메모처럼 적어둔 (자연스럽게 브랜드 연결) 이라는 문장을 실제 카드뉴스 안에 그대로 출력해버린 것이다.
총평
Quick Summary
두 모델 모두 높은 완성도를 보여줬지만, 디테일 수정 단계에서는 여전히 한계가 있었다.
특히 오탈자나 레이아웃 수정은 프롬프트 반복보다 직접 보정하는 편이 더 빠르게 느껴지는 경우가 많았다.
세 장의 결과물을 비교해본 결과, 두 모델 모두 이미지 생성 자체의 완성도는 상당히 높았다.
특히 과거 카드뉴스 제작 과정에 들어가던 시간과 리소스를 생각하면 지금 수준의 발전은 꽤 인상적이다.
실제로 마케팅 디자인 경험이 있는 입장에서는 편리함과 동시에 묘한 씁쓸함도 느껴졌다.
다만 아직까지는 디테일 단계에서 한계가 분명했다.
오탈자 수정이나 레이아웃 보정을 다시 프롬프트로 반복 수정하는 과정은 생각보다 번거로웠고, 결국 손으로 직접 수정하는 편이 더 빠른 경우도 많았다. 문제는 대부분 결과물이 JPG 기반이다 보니 후반 수정 역시 완전히 편하다고 보긴 어려웠다.
마치며
Quick Summary
AI는 이제 누구나 빠르게 고퀄리티 이미지를 만들 수 있을 만큼 발전했다.
하지만 결과물이 완벽해질수록 사람들은 오히려 그 안에서 AI스러움을 감지하기 시작했다.
결국 중요한 건 AI 자체가 아니라, 그것을 어떻게 다루고 디벨롭하느냐다.
AI를 활용해 카드뉴스를 제작하며 가장 크게 느낀 점은,
이제는 정말 누구나 짧은 시간 안에 높은 퀄리티의 이미지를 만들 수 있는 시대가 되었다는 것이다.
특히 아이데이션 단계에서 AI는 굉장히 강력했다.
제로베이스에서 시작하는 것보다 훨씬 빠르게 다양한 콘셉트와 무드를 탐색할 수 있었고, 시안 제작 속도 역시 압도적으로 빨라졌다. 실제로 이번 작업에서도 나노바나나 역시 기존의 이미지생성의 강점을 뽐냈지만 GPT 역시 빠른 성장으로 한글을 잘 인지한 소위말하는 그럴싸한 디자인을 선보이기 시작했다.
다만 개인적으로 주변의 의견을 돌아보았을 때 결과물의 퀄리티가 높아질수록 오히려 사람들은 그 안에서 <AI스러움>을 더 빠르게 감지하기 시작한다는 점이었다. 완벽하게 정리된 구도, 지나치게 매끄러운 디테일, 과하게 정교한 색감과 분위기.
분명 예쁘고 완성도는 높지만, 동시에 어딘가 획일적이고 공장형 같은 기시감을 남긴다. 이 기시감을 없애기 위해서는 AI스러워 보이지 않도록 더 정교화된 프롬프트 혹은 추가적인 수정이 필요하다.
이제는 디자이너뿐만 아니라 일반 사용자들 역시 SNS와 광고 속 AI 이미지를 반복적으로 접하며 자신만의 기준과 데이터를 쌓아가고 있다. 예전에는 퀄리티가 좋다라고만 받아들였다면, 이제는 너무 완벽하기 때문에 오히려 AI 같다는 반응이 자연스럽게 나오기 시작한 것이다.
Reddit에서 흥미로운 글을 본 적이 있었는데 AI로 로고나 SNS 이미지를 제작했다가 결국 다시 그래픽 디자이너를 찾게 되었다는 사례들이었다.
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이는 디자인이 단순히 결과물을 생성하는 작업이 아니기 때문이라고 생각한다.
같은 툴을 사용하더라도 어떤 프롬프트를 설계하고, 어떤 기준으로 결과물을 선택하고 다듬느냐에 따라 완성도는 크게 달라진다.
결국 이 과정에는 디자이너의 감각과 경험, 브랜드에 대한 이해가 개입될 수밖에 없다.
오히려 AI 덕분에 반복적인 작업 시간을 줄이고, 그만큼 부족했던 아이데이션과 디테일을 더 고민할 수 있게 되었다는 점에서 가능성을 느꼈다.
결국 중요한 건 AI가 사람을 대체하느냐가 아니라,
AI를 얼마나 잘 활용해 더 깊이 고민하고 더 좋은 방향으로 발전시키느냐에 가까운 것 같다.
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