챗GPT 이미지 2.5, 디자이너가 직접 써봤습니다
일관성 유지 얼마나 나아졌을까
구글 검색 선호 매체로 추가
지난 8일, 오픈AI에서 이미지 모델 GPT Images 2.5의 업데이트 소식을 알렸어요. 지난 4월 출시되었던 GPT Images 2.0에서 개선된 버전으로, 2.0 공개 당시 엄청난 화제가 되었던 만큼 이번 업데이트도 많은 관심을 받고 있습니다.
이번 업데이트에서는 레퍼런스 이미지 보존력과 생성 속도, 복잡한 지시 및 스타일 표현 능력이 개선됐고, 스케치와 코멘트 등의 새로운 기능도 추가됐어요.
오픈AI는 그중에서도 특히 부분 편집 정확도(Precision Editing)와 여러 차례 수정해도 앞선 결과를 유지하는 반복 편집 일관성(Multi-turn Editing Consistency)을 주요 개선점으로 지목했습니다. ‘일관성’이라는 생성형 AI 시장의 주요 키워드에 부합하는 만큼, 이 두 가지 포인트에 주목해 레이디러너가 직접 실험을 진행해 보았어요.
챗GPT 이미지 2.0, 디자이너가 직접 써봤습니다
편집 없이 실사용 가능한 수준일까?
실험 1. 이미지 일부를 여러 번 편집하기
실험을 위해 챗GPT에서 정물화를 하나 생성했습니다. 구체적인 지시를 생략하고 그림의 스타일 정도만 언급했더니 과일이 다양하게 들어가지 않고 레몬으로만 통일됐네요.
‘마크업’ 기능으로 바깥에 놓인 레몬 영역을 선택하고, 빨간 사과로 바꿔 달라는 간단한 프롬프트를 입력하니 오른쪽의 결과가 나왔어요.
이러한 일부 편집 성능 자체는 GPT Images 2.0에서도 충분히 구현 가능한, 현재 시점에서는 AI 이미지 모델의 거의 기본적인 소양이나 다를 바 없는데요, 오픈 AI에서 강조한 것은 ‘반복 편집’의 일관성 유지였으니 한 번 더 편집을 시도해 보았습니다.
이번에는 ‘마크업’ 기능 대신 ‘코멘트’ 기능을 이용해서 주전자 위치에 프롬프트를 입력해 주었어요. 형태는 유지하되 재질을 유리로 바꾸고 물을 담아 달라고 했습니다. 정물화의 전반적인 스타일을 유지하면서도 유리 재질까지 잘 표현해 주었네요.
다만 이번 업데이트에서 중요한 것은 ‘부분 편집’이 잘 되는 것이 중요한 게 아니라, 편집 대상이 아닌 곳이 잘 유지되는지가 핵심이에요.
아래의 영상처럼 원본부터 1, 2차 편집본을 차례대로 겹쳐서 보면 이미지 전체 디테일에 차이가 생긴 점이 확인됩니다.
편집 단계 순서대로 달라질 때는 그 변화가 덜 느껴지지만, 2차 편집 이미지에서 원본 이미지로 돌아갈 때는 이미지 재질에 확 차이가 느껴지지 않나요? 비교적 선명하게 생성되었던 붓 자국이 흐릿하게 뭉개지거나, 면의 밝기 등에 차이가 생긴 것이 보입니다.
주목할 만한 점은, 편집을 거듭하며 원본과 차이가 발생하긴 했지만 그 차이의 양상이 달라졌다는 것이에요.
GPT Images 2.0은 뛰어난 성능을 자랑했지만 특유의 패턴화 문제가 있었어요. 이미지를 편집하면 편집할수록 망(Mesh) 형태의 과한 텍스처와 디테일이 적용되었거든요. 이 문제 때문에 연속으로 이미지를 수정하는 대신 새롭게 이미지를 생성하는 것이 프롬프팅 팁으로 공유되기도 했습니다.
이번 실험 결과를 보면, 아마 2.5 모델에서는 이러한 현상을 완화하기 위해 의도적으로 디테일을 낮춘 것이 아닐까 싶어요. 개인적으로는 차이가 발생하더라도 이전의 패턴화 현상보다는 조금 뭉개진 쪽이 낫다는 감상이 드네요.
✅ 따라서 실험 1의 결론은, ‘원본이 완벽하게 보존되는 것은 아니지만 차이가 발생하는 양상은 개선되었고, 정교한 작업에서는 여전히 마스킹이나 후가공이 필요한 수준이다’로 정리되겠어요.
실험 2. 스케치 기능과 Astra 모델로 애니메이션 생성하기
새로운 AI 이미지 모델이 업데이트되었는데 실험을 하나로 끝내면 아쉽죠. 이번 업데이트를 통해 챗GPT에 새롭게 추가된 스케치 기능도 테스트해 보기로 했습니다.
프롬프트 입력창을 보면 사진이나 파일을 첨부하는 플러스 버튼이 있는데요, 바로 여기에 ‘스케치’라는 항목이 추가되었답니다. 여기에 원하는 구성을 그려 넣고, 텍스트 입력 기능도 있어서 설명도 덧붙여 주었어요. 의도한 장면은 분홍색 막대 사탕이 떠 있고, 하늘색 리본이 사탕 주위를 감싼 모습이었습니다.
실제 프롬프트 입력창에는 스케치 내용을 참고해서 1:1 비율의 이미지로 생성해 달라는 간단한 요청만 넣었습니다. 마우스로 대충 하찮게 그린 스케치를 감안하면 결과물이 놀랍도록 훌륭하군요? 스케치의 흐름과 윤곽을 꽤나 성실하게 살려주는 편이니 너무 대충 그리면 모양이 찌그러져 나올 수도 있겠습니다.
✨ GPT-6 Astra 모델로 애니메이션까지 구현해 볼까?
최근 챗GPT의 신규 모델 아스트라(Astra)도 한창 화제죠? 이 모델의 핵심은 컴퓨터 작업이지만, 추론 능력 등 전반적인 LLM 자체의 성능이 개선된 만큼, 새 모델을 활용한 실험도 기획해 보았습니다.
챗GPT PC 앱(구 코덱스)을 사용하면 이미지를 한 번에 여러 장 생성할 수 있다는 걸 아시나요? 레이디러너는 이 점을 이용해 애니메이션 프레임을 만들어보기로 했어요. 위에서 만든 이미지를 첨부하고, 막대 사탕을 감싼 리본에 움직임을 넣은 12프레임짜리 애니메이션 이미지를 생성해달라고 했습니다.
AI 실험은 역시 실패로 시작해야 제맛이죠. 명확하고 구체적인 프롬프트의 중요성을 다시 한번 느낍니다 😭
첫 번째 시도는 리본 요소가 고정된 채 위치만 바뀌는 형식의 애니메이션이 되었고, 두 번째 시도는 리본이 서서히 생겨나는 모습으로 개선되긴 했지만 단순하게 뚝뚝 끊긴 모습이었어요.
아래는 리본의 끝부분이 자연스럽게 연장되며 이어지는 방식으로 만들어달라고 보다 확실하게 요청한 뒤 완성된 버전입니다.
음. 애니메이션 자체는 좋아졌어요. 그런데 말이죠…
이 실험의 취지는 GPT Images 2.5의 ‘일관성 유지’ 성능 실험이었잖아요?
우선 이 실험은 하나의 원본 이미지를 기반으로 여러 프레임을 생성한 것이기에, 연속으로 편집을 거듭한 실험 1과는 방식과 성격에 차이가 있긴 해요.
하지만 프레임마다 밝기나 위치에 미묘한 차이가 발생한 것은 여전합니다. 프레임을 이어서 애니메이션으로 만들어보니 결과적으로 이미지가 번쩍거려 보이기도 하고요. 막대 사탕의 표면에는 2.0 버전의 고질적인 문제였던 패턴화 현상도 함께 확인됩니다.
✅ 따라서 실험 2의 결론은, ‘스케치 기능은 재밌다. 일관성 유지는 완벽하지 않다. 그리고 애니메이션은 영상 모델에게’ 입니다. 재미는 있었어요.
레이디러너는 GPT Images 2.0 성능 실험기가 큰 주목을 받았던 만큼 2.0의 성능이 대단했기에 2.5 버전 업데이트에도 아주 큰 기대를 했었답니다. 특히 고질적인 패턴화 문제가 얼마나 해결되었을지가 궁금했는데요, 아쉬웠던 부분이 모두 해소되는 드라마틱한 변화까지는 아니라고 느꼈습니다.
개인적으로는 나노바나나의 최초 등장 이후 나노바나나 프로 버전이 공개되었을 때의 감상 정도예요. 이미 크게 놀랐기에 그 이후의 발전이 크게 체감되지 않는달까요? 다만 3.0이 아닌 2.5 버전이라는 점을 기억해야겠습니다. 그리고 3.0 업데이트가 더더욱 기다려지네요.
또한, 스케치 기능의 추가도 재밌는 부분이었습니다. 레이디러너는 AI 디자인 활용법에서 AI를 이용해 스케치를 초안으로 빠르게 변환하는 방법을 추천했었는데요, 이전에는 스케치한 이미지를 별도로 업로드해야 했다면 이제는 챗GPT 환경 안에서 바로 아이디어 전개를 할 수 있게 되었네요. 앞으로 새로운 기능이 얼마나 확장될지도 궁금해집니다.
👉 원문 콘텐츠: GPT Images 2.5 업데이트 실험기: 일관성 유지는 과연?
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