# ChatGPT Images 2.5의 진정한 혁신은 화질이 아니다. 비즈니스 이미지 제작을 바꾸는 편집 성능과 활용 방식이다.

> https://bookfactory.kr/board/news/17001
> 게시판: 뉴스
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-17T03:06:13.073Z

---

![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/311785105/rectangle_large_type_2_ad0b28218e992030221c06094ab42ad5.png?width=1280)

이미지 생성 AI로 처음 한 장을 만드는 것만으로는 최근 몇 년 동안에도 충분히 놀라왔습니다. 하지만 일에서는 그 이후에 정말 시간을 빼앗기는 것입니다.

제목만 수정하고 싶다. 배경만 바꾸고 싶다. 인물이나 상품은 그대로 두고, 승인한 첫 번째 이미지의 분위기를 유지하면서 두 번째 이후 내용만 바꾸고 싶다. 기존에는 한 곳을 수정하려고 하면, 관련 없는 여백, 글자 크기, 색상, 표정까지 조금씩 움직이는 문제가 있었다. Image 2에서 비즈니스 자료용 슬라이드 이미지를 여러 번 만들어 왔지만, 제목 주변의 여백, 시각적 글꼴 크기, 밑줄 높이가 미세하게 삐뚤어져서 열 장이나 나열했을 때 같은 자료로 보이지 않는 상황에 여러 번 직면했다.

2026년 9월 8일에 공개된 ChatGPT Images 2.5를 보면서 제가 가장 큰 변화라고 느낀 것은 단순히 화질 향상 자체는 아니었습니다. 수정하고 싶은 부분만 이전보다 쉽게 변경할 수 있게 되었고, 변경하고 싶지 않은 부분은 이전보다 더 잘 보호할 수 있게 되었기 때문입니다.

> 
> 
> ChatGPT Images 2.5—더 빠르고, 선명하며, 지능적인 기능으로 제공되며, 상상하는 모든 것을 창조할 수 있는 최적의 도구를 갖추고 있습니다.
> 
> - 아이디어를 끊김 없이 이어갈 수 있도록 이미지 생성 속도가 향상되었습니다.
> - 더욱 자연스럽고 생생한 이미지에 대한 정확도가 향상되었습니다.
> - 여러 번 편집 시에도 디테일이 일관되게 유지됩니다.
> - 댓글 기반… pic.twitter.com/SjHITKJUSV—OpenAI (@OpenAI) 2026년 9월 8일
> 

이 변화는 이미지 생성 AI의 위치를 조금 변화시킵니다. 지금까지는 “한 번에 당첨 작품을 얻을 수 있는가”가 중심이었으나, 이제부터는 “검증된 작품이나 자료를 바탕으로 필요한 부분을 수정하여 완성에 가까워지는가”가 가치 중심이 됩니다. 다만, 여기서 오해는 해서는 안 됩니다. 텍스트, 숫자, 좌표, 법규 표시까지 정확하게 고정할 수 있는 결정론적인 제작 소프트웨어는 아닙니다. 이 글에서는 Images 2.5가 어떻게 바뀌고, 무엇이 여전히 변하지 않았는지 정리한うえ로, 광고, 전자상거래, 삽화, 슬라이드, 교재, 화면 설계 등의 업무에서 어느 정도까지 맡기고, 어디서부터 다른 도구로 돌아가야 할지를 고려합니다.

본 게시글은 2026년 9월 9일 현재의 공개 정보를 바탕으로 작성되었으며, 공개 직후이므로 장기 운영 데이터 및 일본어 업무 이미지에 대한 독립적인 대규모 벤치마크는 아직 충분하지 않습니다. 현재 시점의 평가는 향후 실제 프로젝트 데이터로 업데이트될 수 있습니다.

## 영상 콘텐츠 제작에서 최근 더욱 중요하게 여겨지는 것은 화질 외에도 다양한 요소다. 오히려 편집 성능이 영상의 퀄리티를 크게 좌우하는 핵심 요소라고 생각해야 한다.

어떤 화질이든 편집이 서툴다면 단순히 ‘영상 퀄리티가 떨어진다’는 수준으로 끝맺게 된다. 반대로 화질이 충분히 좋다면 편집 기술로 인해 세련되고 전문적인 영상으로 재탄생시킬 수 있다.

특히 다음과 같은 이유로 영상 제작 시에는 우선 편집 성능을 중시해야 한다.

*   편집의 용이성: 소프트웨어의 작동 방식, 자막 삽입, 전환 효과 적용 등 편집 작업 자체가 원활하게 진행되는지 여부.
*   처리 속도: 영상 자르기, 편집, 효과 적용 등 편집 작업 중 영상이 매끄럽게 처리되는지 여부.
*   기능의 다양성: 필요한 편집 기능이 갖추어져 있는지 여부. 예를 들어 고급 컬러 교정 기능이나 3D 애니메이션 기능 등이 있다.
*   안정성: 소프트웨어가 안정적으로 작동하는지 여부. 잦은 멈춤이나 오류는 편집 작업에 지장을 준다.

물론 화질 또한 중요한 요소라는 점은 부인할 수 없다. 하지만 화질은 ‘시각적인 아름다움’에 관련된 것이며, 영상의 퀄리티를 결정하는 요소는 아니다.

영상 제작 시에는 화질뿐만 아니라 편집 성능까지 종합적으로 고려하여 최적의 소프트웨어를 선택해야 한다. 그리고 그 소프트웨어의 편집 성능을 최대한 활용하기 위한 편집 기술 습득도 게을리하지 않아야 한다.

OpenAI는 Images 2.5에서 자연스러운 빛과 질감, 세부 사항 개선뿐 아니라, 참조 이미지의 인물이나 상품을 유지하기 쉬워졌고, 지정한 부분만 변경하기 쉬워졌으며, 여러 번의 편집에도 이전 변경 사항을 유지하기 쉬워졌고, 복잡한 레이아웃이나 프레젠테이션 자료와 같은 구성에 강해졌다는 점을 명확히 강조하고 있습니다. 또한 생성 속도는 Images 2.0에 비해 최대 50% 단축되었다고 설명하고 있습니다.

이는 시각적인 접근 방식을 바꾸면, 이미지 생성 AI의 가치가 “생성하는 능력”에서 “수정하는 능력”으로 확장되었다는 의미입니다. 업무에서는 한 번에 완성되는 것보다 중간 단계의 수정이 적은 경우가 많기 때문입니다. 광고라면 계절이나 문구를 변경하고, EC 상품 이미지라면 배경이나 생활 장면을 바꾸며, 슬라이드는 첫 번째 디자인을 바탕으로 두 번째, 세 번째 페이지로 확장합니다. 교재라면 그림은 그대로 두고 설명의 일부만 바꾸는 경우도 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911205-2fjVh0Y5DiGoQMZLmNtw8kWa.png?width=1200)

외부 평가 또한 이 텍스트 해석 방식을 어느 정도 후방지하고 있습니다. Arena.ai 공개 직후 결과에서는 텍스트에서 이미지로의 변환(텍스트-이미지 변환)과 단일 이미지 편집 모두에서 Sunburst가 1위, Flare가 2위를 차지했습니다.

점수 차이를 살펴보면, 텍스트-이미지에서는 Sunburst가 1421, gpt-image-2가 1381로 차이가 40이고, Single Image Edit에서는 Sunburst가 1520, gpt-image-2가 1461로 차이가 59입니다. 최소한 공개 직후의 이 샷에서는 개선 폭이 처음 한 장을 만드는 영역보다 편집 영역이 더 크게 보입니다. 여기서 말할 수 있는 것은 Images 2.5의 차이가 처음 한 장의 승부 이상으로, 계속 수정하는 과정에서 확산될 가능성이 높다는 것입니다.

물론, 여기서 급격한 판단은 금물입니다. Arena가 주시하는 것은 사람들이 어떤 출력을 선호하는가 하는 점입니다. 일본 회사 이름이 한 글자도 바뀌지 않았는지, 그래프의 길이와 숫자가 일치하는지, 법정 표시나 가격이 완전히 정확한지, 브랜드의 세세한 규칙까지 준수하는지 등 업무 정밀도를 직접적으로 증명하는 평가가 아닙니다. 게다가 공개 직후의 스냅샷이므로, 업무에서의 장기 안정성, 일본 장문, 여러 부서에서의 실무 운영까지 포함하여 단정적으로 우수하다고 말하기에는 아직 이릅니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911217-2NlCYSWMQLpeIbiOyXB6vU5G.png?width=1200)

## 이미지의 정확도는 다섯 가지로 나누어 고려하는 것이 좋습니다.

이미지 생성 AI에 대해 “정확도가 향상되었다”고 한마디로만 이야기하면 판단을 빗나갈 수 있습니다. 어떤 정확도를 말하는지를 구분하지 않으면, 시각적인 향상을 그대로 업무의 정확성으로 오해하기 쉽기 때문입니다. 저는 비즈니스 이미지의 경우 최소 다섯 가지로 나누어 생각하는 것이 좋다고 생각합니다.

첫째, 시각적인 품질입니다. 자연스럽게 보이는지, 빛과 질감이 좋은지, 구도 자체가 매력적인지. 상품 사진, 키 비주얼, 광고의 메인 비주얼처럼 첫인상이 가치를 결정하는 작업에서는 매우 중요합니다. Images 2.5는 이 영역에서도 확실히 강점을 보이고 있습니다.

두 번째는 지시된 변경 사항을 정확히 실행할 수 있는지 확인하는 것입니다. 배경만 야경으로 변경하거나, 의자만 목재로 바꾸거나, 옷만 교체하는 등 특정 부분에만 적용되는 수정 사항입니다. OpenAI가 정밀 편집으로 강조하고 있는 부분으로, 이번 개선의 핵심에 있습니다.

세 번째로, 변경해서는 안 되는 부분을 어디까지 지킬 수 있는가 하는 문제입니다. 인물의 얼굴, 상품의 형태, 라벨, 로고, 조명, 구도 등 이번 편집 대상이 아닌 요소를 유지할 수 있는지가 그것입니다. 실무에서는 이 부분을 상당히 중요하게 봅니다. 변경 대상 외의 요소까지 매번 흔들린다면, 인간은 매번 차이점을 찾아야 할 것입니다. 반대로, 비대상 부분을 지킬 수 있을 정도로 생성 AI는 “당첨을 얻는 도구”에서 “차이점을 채우는 도구”로 가까워집니다.

네 번째는 의미와 사실의 정확성을 의미합니다. 화살표의 방향이 맞는지, 시장 규모나 가격의 숫자가 정확한지, 막대 그래프의 길이와 숫자가 대응하는지, 회사명, 날짜, 단위, 주의사항 등이 정확한지 확인해야 합니다. 보기에는 좋지만 잘못된 그림이나 자료는 오히려 업무에서는 위험합니다.

다섯 번째는 좌표와 치수의 고정입니다. 동일한 지시를 10회 반복해도 제목 위치가 동일한지, 선의 높이가 일치하는지, 여백과 간격을 매번 고정할 수 있는지 확인해야 합니다. 이는 Images 2.5로도 이미지 생성 AI의 전문 영역이라고 보기 어렵고, OpenAI의 현행 가이드에서도 정확한 문자 배치, 여러 생성 간의 일관성, 레이아웃에 민감한 구성에서의 정밀 배치 등이 제약으로 남아 있습니다. 반복적인 편집으로 유지하고 싶은 디테일이 흐트러질 경우, 픽셀 단위로 동일하게 해야 하는 영역은 승인된 편집 부분을 원본 이미지에 합성하는 방법을 권장합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911275-xO0A1N7Ry4rQPzYjgsC3uEeq.png?width=1200)

이 다섯 가지를 구분하는 것만으로도 판단은 훨씬 현실적입니다. Images 2.5는 시각, 지시 따르기, 유지 측면에서 진전을 보이고 있습니다. 하지만 사실과 좌표는 여전히 별도의 검증이 필요합니다. 즉, “지금보다 훨씬 유용하다”와 “모든 것을 맡겨도 된다”는 것은 동일한 의미가 아닙니다.

## 상품 이미지와 광고는 상당히 실제 사용에 가까웠습니다.

EC 상품 이미지는 Images 2.5의 혜택을 받을 수 있는 영역입니다. 기존 상품 사진을 바탕으로 배경만 계절에 맞게 변경하고, 생활 장면으로 대체하며 투명 배경으로 잘라냅니다. 광고용으로 장면을 바꾸는 데 상품 자체를 유지하면서 주변 환경만 변화시킬 수 있다는 점이 직접적인 가치입니다.

하지만 여기서 지켜야 할 것은 “분위기”만은 아닙니다. 상품 라벨, 색상, 로고, 용량 표시, SKU별 차이, 외형의 형태 등도 중요합니다. 이 요소들이 바뀌면, 외관이 보기 좋더라도 다른 상품으로 분류될 수 있습니다. 따라서 상품 이미지는 “생성하기 편하니까 맡긴다”는 식으로 사용하는 것이 아니라, “어떤 속성을 절대 바꿔서는 안 되는지”를 먼저 정의한 후에 사용하는 것이 필요합니다.

광고 역시 마찬가지입니다. 배경, 계절, 인물의 복장, 짧은 카피만 다르게 하여 다양한 버전을 대량 생산하는 작업은 Flare와도 잘 어울리는 것 같습니다. 반면, 가격, 캠페인 조건, 세부적인 주의사항, 심사 대상으로 될 수 있는 문구는 이미지 모델에 최종 책임을 물어서는 안 됩니다. 시각적인 부분은 Images 2.5로 제작하고, 확정된 텍스트는 Canva, Figma, PowerPoint 또는 HTML 등의 레이어로 겹쳐서 사용하는 것이 더 안전한 운영 방식입니다.

현지화 작업도 유망합니다. 영어 광고를 일본어로, 일본 홍보물을 영어로 번역하는 등에서 번역 자체보다 레이아웃을 얼마나 유지할 수 있는지가 가치가 됩니다. 다만 실무적으로 어려운 부분은 문자 수의 변화, 줄 바꿈 위치, 금지 조항 처리, 번역해서는 안 되는 고유 명사, 단위, 숫자의 처리입니다. 저는 ‘이미지를 번역하는’ 것보다 확정된 번역문을 준비하고, 원본 구도를 최대한 유지하면서 시각적인 재구성 작업을 하는 것이 현실적이라고 생각합니다.

상품 잘라내기 역시 실용적입니다. 투명 배경을 다루기가 쉬워진 점은 EC(전자상거래)나 광고 소재에서 확실히 편리합니다. 하지만 머리카락, 유리, 반투명한 그림자, 반사가 강한 포장지에서는 윤곽선의 경계가 부자연스러워질 수 있습니다. 배경이 투명한 것뿐만 아니라 윤곽선의 결여, 흰색 테두리, 그림자의 남은 형태까지 검사 항목에 포함시켜야 합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911290-5Z2pDOLKxRkivo9BGzt03aNS.png?width=1200)

## 그림 설명과 교재는 활용처가 확대되었지만, 검토가 전제된다.

OpenAI 시스템 카드에는 인포그래픽의 정확성과 레이아웃 개선이 명시되어 있습니다. 프롬프트 가이드에도 교재 그림, 프로세스 그림, 프레젠테이션 자료, 레이아웃을 유지하면서 번역하는 예와 같이 업무와 상당히 가까운 유스케이스가 늘어나고 있습니다. 이는 그림으로 설명하거나 교육 자료를 잘 만드는 사람에게 큰 진전입니다.

그러나 그림 설명과 교재에서 “가독성이 좋고” “정확한” 내용을 구분하지 않으면 위험합니다. 예를 들어, 세 단계가 가로로 정렬되어 완벽해 보이지만 화살표가 반대 방향이면 설명으로는 실패입니다. 시장 규모 슬라이드에서 숫자가 겉보기에 잘 정렬되어 있어도 막대 그래프의 길이와 숫자가 일치하지 않으면 사용할 수 없습니다. 인체나 기계의 모형 그림에서도 시각적인 이해 용이성과 관계의 정확성은 별개의 문제입니다.

따라서, 그림 해설이나 교재에서의 가치는 “AI가 모든 것을 이해하고 정확한 그림을 그려주는” 것 자체라기보다는, 인간이 검토한 내용을 짧은 시간 안에 이해하기 쉬운 형태로 변환하기 쉬워진 데 있습니다. 검토된 본문, 필수 레이블, 수정하면 안 되는 관계, 반대로 약간 추상화해도 괜찮은 부분을 먼저 결정한 후 사용하는 것이 좋습니다. 생성된 결과물은 담당자나 전문가가 화살표, 숫자, 순서, 인과 관계 등을 확인합니다. 특히 훈련이나 교육에서는 “거의 비슷한 오류”가 학습자에 정착하는 비용이 높아, 겉모습만으로 채택하지 않는 태도가 중요합니다.

그래프는 더욱 신중하게 다루어져야 할 영역입니다. Excel, PowerPoint, Python 등에서 만들 수 있는 값에서 결정론적으로 도출 가능한 방식보다 숫자와의 대응을 유지하기 용이하기 때문입니다. Images 2.5는 그래프 그 자체보다 그래프 주변의 스토리, 배경, 다이어그램과의 통합 및 이해하기 쉬운 설명 비주얼 활용에 더 적합합니다.

또 다른 한 가지 놓치기 쉬운 점은, 그림 해설이 조직 내에서 합의를 도출하는 데 활용될 수 있다는 점입니다. 회의에서 사용하는 한 장의 그림은 올바른 정보를 담는 것뿐만 아니라, 참가자들이 동일한 이해를 공유하는 데에도 가치가 있습니다. Images 2.5는 언어로는 설명하기 어려웠던 흐름이나 역할 분담을 짧은 시간 안에 시각화하기 쉬워졌습니다. 다만, 회의에서 한 번 공유된 그림은 그대로 판단의 근거가 되므로, 생성 후 확인 없이 사용하면 오류도 그대로 전파될 수 있습니다. 그림 해설의 활용도가 높은 경우, 확인 과정의 중요성도 함께 고려해야 합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911306-b2ouhCs8xlDmGdF0E4QwSRfj.png?width=1200)

## 슬라이드 제작은 첫 번째 슬라이드보다 두 번째 슬라이드부터 차이가 드러납니다.

제가 특히 주목하고 있는 부분은 슬라이드용입니다. 이미지 2에서 어려움을 겪었던 것은 한 장이 만들어지지 않는 것이 아니었습니다. 두 번째, 세 번째, 열 번째 장과 같이 늘어날수록 제목 위치, 시각적 글꼴 크기, 밑줄 높이, 좌우 여백이 조금씩 달라져 “같은 자료의 템플릿”이 보기 어려워지는 문제가 있었습니다. 내용이 좋더라도 자료 전체의 통일성이 깨지면 비즈니스 용도에서 완성도가 떨어져 보입니다.

이미지 2.5에서는 프레젠테이션 자료, 복잡한 레이아웃, 참조 유지, 다회차 편집이 개선되었다고 보고되었으며, 이 문제는 이전보다 줄어들 가능성이 있습니다. 특히 유망한 것은 첫 페이지를 승인된 샘플로 고정하고, 두 번째 페이지 이후로는 해당 이미지를 참조하여 “이 영역은 유지하고 이 텍스트 부분만 변경”하도록 지정하는 방식입니다. 매번 처음부터 같은 분위기를 재생성하는 것보다 승인된 첫 페이지를 토대로 차이점만 추출하는 것이 변동성을 줄이는 데 효과적입니다.

또한, 변경 요청을 축소하는 것도 중요합니다. 두 번째 페이지에서는 본문 영역만, 세 번째 페이지에서는 그림만, 네 번째 페이지에서는 사진만으로 한 번의 편집 대상을 좁히는 것이며, 이렇게 하면 어떤 지시사항에 의해 변경이 일어났는지 파악하기 쉬워집니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911314-hlY56H17WfA8DSzJFyXm2O4M.png?width=1200)

물론, 여기에서도 과대평가는 금물입니다. 제목의 상자를 매번 같은 좌표에 놓는다. 밑줄을 같은 높이, 같은 굵기로 한다. 페이지 번호, 주석, 출처를 같은 위치로 고정한다. 이러한 작업은 여전히 PowerPoint나 Figma와 같은 레이아웃 툴이 더 능숙합니다. 저는 이곳을 AI의 약점을 보완하는 타협점으로 생각하지 않습니다. 이미지 생성 AI가 능숙한 “의미와 시각의 전환”과 레이아웃 툴이 능숙한 “좌표와 구조의 고정”을 분리하는 합리적인 설계라고 생각합니다.

더 나아가, 이 업무 분담을 명확히 함으로써 슬라이드 제작에 대한 기대치가 안정됩니다. 사진, 삽화, 배경, 키 비주얼, 그림 표현은 Images 2.5로, 제목, 본문, 그래프, 罫선, 로고, 페이지 번호, 출처는 PowerPoint나 Figma로 할당합니다. 그렇게 하면 “이미지 생성 AI인데 꼼꼼하게 맞춰주지 않는다”는 불만이 줄어들고 “맞춰야 할 부분은 처음부터 별 레이어로 관리한다”는 설계로 바뀝니다.

## 플레어와 썬버스트 및 레이아웃 도구를 실패 비용으로 분할합니다.

API에는 플레어와 썬버스트 두 가지가 추가되었습니다. 이는 ChatGPT를 활용한 경험과 API를 이용한 통합을 분리하여 고려해야 하며, ChatGPT에서는 이미지 2.5라는 하나의 경험으로 언급하지만, 업무 시스템에 통합하는 경우에는 어떤 모델로 어떤 용도를 처리할지 설계할 수 있습니다.

OpenAI는 Flare를 다양한 용도의 표준 후보로 제시하며, Image 2보다 고품질이고 최대 50% 낮은 대기 시간과 설명을 제공합니다. 대량의 광고 카피, 배경 대체, 시제품 제작, 검색에 적합한 이미지 생성 등 속도와 양이 중요한 작업부터 사용하기 쉬운 모델입니다.

한편의 Sunburst는 더 긴 생성 시간을 전제로, 세밀한 제어가 필요한 작업에 적합하도록 여겨집니다. 상품의 형태나 라벨을 최대한 훼손하지 않거나, 인물의 외모를 유지하고 싶거나, 중요한 캠페인 소재를 반복적으로 수정하거나, 여러 개의 참조 이미지를 정교하게 합성해야 하는 경우에 주로 시작하는 것이 합리적입니다.

하지만 “상위 모델이기 때문에 항상 정답이다”라는 생각을 버리고, 백 장의 제안을 고속으로 비교해야 한다면 Flare로 충분할 수 있습니다. 반대로, 하나의 실패로 인해 크게 손戻이가 발생하는 작업이라면 Sunburst가 총 비용 측면에서 유리할 수 있습니다. 또한, 문자나 좌표 문제는 모델을 높여도 본질적으로 해결하지 못하는 경우가 많습니다. 이럴 때는 다시 높은 모델로 돌리는 것보다 레이아웃 툴로 전환하는 것이 빠르고, 저렴하며 확실합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911324-l2ZpaQfrY7Ph6mEW8oM1ex0z.png?width=1200)

여기 중요한 것은 모델 선택을 성능 순위가 아닌, 실패했을 때의 손실과 복구 방법에 따라 판단하는 것입니다. 저렴한 모델인지 고가 모델인지가 아닌, 실패 지점과 복구 방법을 고려하여 선택하는 것이죠. 이러한 관점으로 전환하면 이미지 생성 도입이 훨씬 현실적입니다.

## 좋은 프롬프트는 장문이 아니며 경계를 명확히 한다.

이미지 2.5가 되어도 프롬프트가 필요 없어지는 것은 아닙니다. 단순히 긴 글을 쓰면 그것만큼 좋다는 이야기도 아닙니다. 업무용으로 가이드를 읽을 때는 중요한 것은 요구 사항을 늘리는 것보다 경계를 명확히 하는 것입니다.

먼저 무엇을 만들지 결정한다. 광고인지, 상품 이미지인지, 교재 그림인지, 슬라이드인지 등을 결정한다. 다음으로 어떤 비율과 구도를 필요로 하는지 결정한다. 그 위에 상품명, 가격, 날짜, 숫자, 필수 레이블 등 확인된 정보는 먼저 확정시킨다. 이미지 모델에 ‘생각을 유도하는’ 영역과 ‘정보를 제공하는’ 영역을 분리한다.

편집 단계에서는 더욱 중요한 구분 방식이 있습니다. 이번에 수정이 가능한 것과 절대 수정해서는 안 되는 것이 있습니다. 예를 들어 “흰색 의자만 나무 재질로 바꾸고, 카메라 각도, 조명, 바닥 그림자, 주변 물건은 변경하지 않는다”라고 지정하는 것입니다. 인물 편집의 경우, 옷은 바꿔도 얼굴, 체형, 포즈, 배경은 유지합니다. 슬라이드의 경우, 본문만 바꾸고 제목 영역, 여백, 배경, 그리드는 유지하는 식입니다.

실무에서는 “추가해서는 안 되는 것”을 명시하는 것도 효과가 있습니다. 의미 없는 그라데이션, 과도한 그림자, 튀어나온 카드, 무작위 배지, 관련 없는 아이콘, 추상적인 장식 등 비즈니스 자료에서 흔히 발생하는 노이즈는 추가하지 않도록 처음부터 전달하는 것이 좋습니다. OpenAI 자체의 슬라이드 예시에서도こうした 불필요한 장식을 넣지 않도록 구체적인 지시가 제시되어 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911333-yABEQMbv94wpRjYiFoaChWDc.png?width=1200)

나는 프롬프트의 역할을 “센스 있는 문장을 쓰는 것”이라고 생각하지 않습니다. 오히려 변경 가능한 범위를 좁히고, 유지해야 할 상태를 명시하며, 실패했을 때 어디를 보고 고칠지를 정하는 것이 역할입니다. 이 부분이 모호하면 출력이 나쁜 건지, 지시가 너무 넓은 건지, 애초에 이미지 생성에 맞지 않는 영역인지를 알 수 없게 됩니다.

## 본번 운영에서는 생성보다 검증과 수정을 설계의 핵심으로 한다.

이미지 2.5를 실제로 업무에 적용하려면, 주역은 생성 자체보다는 그 이후에 발생하는 검증과 수정 설계에 달려 있습니다. 예를 들어, 대량의 EC 상품 이미지를 생성하는 경우를 생각해 보면 이해하기 쉽습니다. 단순히 API에 명령을 보내고 이미지를 저장하는 것만으로는 위험합니다. 로고가 약간 변했거나, 라벨의 글자가 깨졌거나, 상품의 형태가 미묘하게 변했거나, 배경의 잘라낸 부분이 깨지는 등의 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 실패는 10枚 정도라면 사람이 알아챌 수 있지만, 100枚, 1000枚로 늘어날 경우에는 놓치기 쉬워집니다.

그렇기 위해서는 생성된 결과 뒤에 QA(질의응답)를 배치하는 것입니다. OCR, 즉 이미지 속 텍스트를 읽어들이는 기술로, 확정된 회사명, 가격, 날짜, 제목과 일치하는지 확인합니다. 상품이나 로고는 원본 이미지와의 유사도를 확인하여 훼손 여부를 확인합니다. 변경되지 않았어야 할 영역은 차분 분석을 통해 불필요한 변화가 과도하지 않은지 검사합니다. 투명 배경의 경우, 배경이 제대로 빠져나왔는지, 윤곽이 손상되지 않았는지 확인하는 것도 검사 대상에 포함될 수 있습니다. 또한, 크기나 여백, 불필요한 문자 혼입 여부도 검사 대상에 포함됩니다.

그러나 자동 검사에도 한계가 있습니다. OCR이 일치하더라도 글자의 위치가 좋지 않은 경우가 있으며, 차이가 작더라도 상품 라벨의 한 글자만 바뀌어 있을 수도 있습니다. 반대로 배경을 크게 바꾸는 작업에서는 차이가 커서 당연합니다. 즉 자동 검사는 인간 확인을 대체하기 위한 것이 아니라, 인간이 봐야 할 오류만을 줄이기 위해 사용되는 것입니다.

또한, 실패했을 경우 되돌리기 지점을 미리 결정해 두는 것이 중요합니다. 배경에만 문제가 있다면 배경만 수정하고, 글자에만 문제가 있다면 이미지 생성으로 계속 수정하는 대신 텍스트 레이어로 돌아가 수정합니다. 상품의 형태가 망가지면 Sunburst로 올려서 보정하고, 여전히 픽셀 단위로 일치시키고 싶다면 승인된 변경 부분만 원 이미지에 합성합니다. 이렇게 하면 Images 2.5는 단독의 마법 도구가 아닌 제작 시스템에서 가장 능숙하게 다루는 변환을 담당하는 부품이 됩니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911342-r9lBovk4ORIYtUKa8xZNqSbm.png?width=1200)

이미지뿐만 아니라 기사, 슬라이드, SNS, 영업 자료 등 여러 결과물을 제작할 때는 동일한 검증된 정보를 참조하는 것이 중요합니다. 이미지의 숫자는 새로 생성되었지만, 기사의 숫자는 오래된 경우도 있습니다. 슬라이드에서는 제한 조건을 명시했지만, 이미지에서는 단정하는 경우가 있습니다. 이러한 오류는 이미지 생성 AI의 문제라기보다는 제작 시스템의 문제입니다. 여러 결과물을 동일 정보원으로부터 떼어내지 않고 제작하는 설계에 대해서는 이 기사에서 자세히 정리하고 있습니다.

기업에서 이미지 생성 기능을 단순한 편의 기능이 아닌, 업무 흐름, 검증, 권한, 인간 승인까지 포함한 방식으로 구현하려면 운영 설계까지 포함하여 검토해야 합니다. 지원 내용에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

## 가격은 1인당 채택 1장 기준으로 확인됩니다.

2026년 9월 9일 시점의 OpenAI 가격표를 보면 GPT 이미지 2.5의 토큰 단가는 이미지 2의 두 배입니다. 숫자를 보는 것만으로는 “2.5는 비싸다”라고 말하기에는 충분하지 않습니다. 하지만 업무적으로 살펴봐야 할 숫자는 단순히 그것뿐만이 아닙니다.

정말로 보고 싶은 것은 최종적으로 채택된 이미지 한 장에 대해 그 비용이 얼마였는지입니다. 2번 이미지에서는 한 장을 채택하기 위해 네 번 생성했고, 인간이 상당히 수정했습니다. 2.5 버전에서는 한 번 또는 두 번으로 충분했고, 게다가 지역 편집만으로 완성에 가까워졌습니다. 이렇게 된다면 토큰 단가가 높아도 총 비용은 감소할 가능성이 있습니다. 반면에 간단한 배경 이미지는 2번 이미지로 충분할 수도 있습니다.

따라서 비교할 때는 최초 채용률, 채용까지의 재생성 횟수, 인적 수정 시간, 대기 시간, 실패율, 채용 한 장당 총 비용 등을 살펴봅니다. 여기서 특히 중요한 것은 인적 시간입니다. 이미지 한 장의 API 요금이 조금 저렴하더라도 담당자가 매번 5분 더 확인한다면 기업 입장에서는 오히려 더 비용이 많이 들 수 있습니다. 반대로 2.5배로 지역 수정이 줄어들고 확인 시간이 단축된다면 단가 차이를 충분히 메꿀 수 있을 것입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911356-4ZuLasXAYx5CK73tpfSeqE9h.png?width=1200)

결국, 가격표만으로는 도입 여부를 판단할 수 없습니다. 도입 여부를 결정하는 요소는 단가 자체가 아니라, 도입에 이르는 전체 과정이 어떻게 변화했는가입니다.

이러한 관점에서 보면, 회사 내 의사 결정도 더 쉽게 진행될 수 있습니다. ‘이미지 하나당 얼마’만 고려하면 논의가 막힐 수 있지만, ‘재생 횟수 감소’, ‘담당자의 확인 시간 감소 분’, ‘오류 표시 위험 감소율’ 등을 포함하면 도입의 의미를 설명하기가 더 쉬워집니다. 이미지 생성 AI를 평가하는 기준은 모델의 단가 자체가 아니라, 업무 프로세스 전체의 마찰을 얼마나 줄였느냐에 두는 것이 현장의 감각에도 더 부합합니다.

## 일본어 사건은 자체 평가 세트를 갖추는 것이 좋습니다.

이미지 2.5는 텍스트도 개선되었습니다. 하지만 2026년 9월 9일 시점으로는 일본 업무 이미지에 특화된 충분한 공개 벤치마크는 확인되지 않았습니다. 이는 일본 기업이 특히 신중해져야 할 부분입니다.

영어의 짧은 제목을 읽을 수 있다는 사실만으로는 일본 회사명, 상품명, 가격, 날짜, 전화번호, 퍼센트, 소수점, 단위, 주석, 주소, 이름, 영어와 일본어가 혼재된 제목까지 모두 동일한 수준의 정확성을 보장할 수 없습니다. 일본어에서는 한 글자 차이만으로도 회사명이나 상품명이 완전히 다른 것으로 인식될 수 있으며, 가격이나 날짜의 오류는 그대로 잘못 표시되는 결과를 초래합니다.

따라서, 외부 종합 순위만으로 판단하는 것보다 우리가 일상적으로 사용하는 문자열을 평가 세트로 활용하는 것이 더 실용적입니다. 회사명, 상품명, 가격, 날짜, 비율, 소수점, 주소, 전화번호, 설명, 혼재 제목 등을 포함하여 동일한 조건에서 여러 번 생성하여 정확 일치율을 확인합니다. 또한 문자뿐만 아니라 위치도 함께 고려하며, 제목이 얼마나 이동하는지, 설명이 넘쳐나지 않는지, 숫자와 그림의 관계가 깨지지 않는지 등과 같은 항목들을 업무에 맞춰 평가하는 것이 도입 결정에 직접적으로 연결됩니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911365-IvofQmLRjnedw2u07MANYa1i.png?width=1200)

우리들의 업무에서 틀릴 경우 문제가 되는 것을 그대로 시험 문제로 만드는 것이 더 도움이 됩니다. 이는 Images 2.5를 의심하기 위한 것이 아니라, 사용될 만한 곳을 빠르게 판단하기 위한 것입니다.

## 이전으로 넘기는 것은 과거의 실패 사례이므로 작게 비교하는 것이 좋다.

그러면 이미지 2에서 2.5로 즉시 전면 전환해야 할까요. 저는 갑작스럽게 모든 업무를 전환하는 것보다, 과거에 실제로 어려움을 겪었던 사례에서 작은 규모로 비교하는 것이 좋다고 생각합니다.

예를 들어, 제목 위치가 ずれ込んだ 슬라이드, 일본어 레이블이 깨진 그림, 세 번 편집하면 낡은 이미지를, 배경을 변경했더니 인물까지 바뀌는 광고, 레이블 보관에 실패한 상품 이미지, 불필요한 장식이 늘어난 제안 자료 등 실제로 겪었던 사례를 10건 정도 선택합니다. 이들을 Image 2, Flare, Sunburst에서 동일한 조건으로 여러 번 만들어 비교합니다.

볼 가치는 “가장 좋아하는 한 장”이 아닙니다. 몇 번째로 채택되었는지, 얼마나 많은 부분을 수정했는지, 문자 완전 일치 비율은 얼마나 되는지, 제목 위치의 변동 정도는 어느 정도인지, 수정에 투입된 인력은 총 몇 분인지, 최종적으로 한 장당 얼마가 들었는지 등을 확인해야 합니다. 이렇게 모든 것을 살펴보는 순간, 전환의 의미가 보이기 시작합니다.

본격적으로 도입할 때는 용도별로 30건 정도까지 확장하는 것도 괜찮습니다. 다만 첫 번째 목적은 대규모 연구가 아니며, 우리 제작 과정에서 재생성과 인간 수정이 실제로 줄어드는지 확인하는 것입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788911374-NidqvGFUHA0p6fxtcZ4nkD23.png?width=1200)

## 이미지 생성 AI의 일은 단발성 생성에서 제작 공정으로 바뀌어 가고 있습니다.

이미지 2.5를 통해 제 평가가 가장 달라진 점은 바로 여기입니다. 이미지 생성 AI는 한 번의 프롬프트로 완성 이미지를 예측하는 도구에서, 검증된 자료를 기반으로 필요한 부분만 수정하고, 검증을 거쳐 완성에 다가서는 도구로 발전하고 있습니다.

이러한 변화는 눈에 띄지 않게 보일 수 있지만, 업무에서는 큰 의미를 갖습니다. 광고, 이커머스, 자료, 교재, 화면 디자인 등의 작업은 완성될 때까지 수차례 수정하는 것이 일반적이기 때문입니다. 수정 횟수가 많아질수록 생성 AI는 제작 과정에 더욱 깊숙이 통합될 수 있습니다.

한편으로, 경계는 이전보다 더욱 명확해졌습니다. 시각, 참조 유지, 지역 편집은 Images 2.5로, 문자, 숫자, 좌표, 그래프, 법규 표시 사항은 결정론적 도구로 분류되었습니다. 최종 승인은 인간에게 맡겨졌습니다. 이러한 분업을 전제로 한다면 2.5를 과대평가할 필요도 없으며, “완벽하지 않기 때문에 사용하기에 부적절하다”고 쉽게 포기할 필요도 없습니다.

제 경우에는 우선 비주얼 제작 및 수정 업무에 2.5를 집중합니다. 그 위에 정확한 글자와 레이아웃이 필요한 부분은 별도 레이어에 두고, 실제 프로젝트에서 채택률과 인간 수정 시간을 측정합니다. 숫자가 좋으면 다음 용도로 확대 적용합니다. Images 2.5의 가치는 단순한 이미지 생성 능력 향상뿐만 아니라, 이미지 생성에 맡겨야 할 업무와 맡겨서는 안 되는 업무를 이전보다 명확하게 설계할 수 있게 된 점에도 있습니다.

이 영상에서 제가 쓴 소설 ‘별 그림자의 엘루시브’가 독자 여러분께 조금이라도 흥미를 불러일으키는 내용이 되기를 바랍니다.

이 소설은 대학교 시절에 쓴 작품으로, SF와 미스터리의 요소를 결합한 이야기입니다. 주인공은 어느 날 갑자기 자신이 기억 상실증에 걸렸다는 것을 깨닫고 자신의 과거를 찾아 떠납니다. 그 과정에서 그는 다양한 미스터리에 직면하고, 위험한 상황에 빠지기도 하지만, 자신의 정체성을 확립해 나갑니다.

이 소설의 주제는 정체성의 탐구, 기억의 모호함, 그리고 인간의 본질에 대한 것입니다. 독자 여러분은 이 이야기를 통해 자신들의 삶과 가치관에 대해 깊이 생각하는 계기가 될 수 있을 것입니다.

또한, 이 소설에는 몇몇 중요한 캐릭터들이 등장합니다. 주인공의 조력자이기도 한 전직 군인의 베테랑 형사 타카하시 켄타와 신비로운 분위기를 풍기는 천재 해커 사사키 리요 등이 있습니다. 이들과의 만남을 통해 주인공은 다양한 어려움을 극복하고 성장해 나갑니다.

이 소설은 독자 여러분께 SF와 미스터리의 요소가 융합된 흥미진진하고 스릴 넘치는 독서 경험을 제공하고자 합니다. 지금 바로 이 영상을 통해 ‘별 그림자의 엘루시브’의 세계에 발을 들여보세요.

OpenAI, ChatGPT Images 2.5 출시

이미지 생성 모델 ChatGPT Images 2.5는 OpenAI에서 개발한 최신 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 텍스트 프롬프트를 기반으로 고품질의 이미지를 생성하며, 특히 복잡하고 상세한 프롬프트에 대한 이해도가 높습니다.

ChatGPT Images 2.5는 이전 버전인 ChatGPT Images 2.0에 비해 더욱 정교하고 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한, 다양한 스타일과 예술적 기법을 지원하여 사용자의 창의적인 표현을 돕습니다.

최근 ChatGPT Images 2.5는 특히 인물, 동물, 풍경 등 다양한 주제에 대한 이미지 생성 능력이 크게 향상되었다는 평가를 받고 있습니다. 또한, 사용자가 원하는 특정 스타일이나 분위기를 더욱 정확하게 반영하는 이미지를 생성할 수 있도록 개선되었습니다.

ChatGPT Images 2.5는 현재 베타 버전으로 제공되고 있으며, OpenAI는 지속적인 업데이트와 개선을 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 계획입니다.

ChatGPT 이미지 2.5는 텍스트 프롬프트에 기반하여 이미지 생성을 수행합니다. 즉, 사용자가 텍스트 설명을 입력하면 ChatGPT 이미지 2.5가 해당 설명을 기반으로 이미지를 생성합니다.

예를 들어, 사용자가 “푸른 고양이 한 마리가 해변에 앉아 있다”라고 입력하면 ChatGPT 이미지 2.5는 이러한 설명을 기반으로 푸른 고양이가 해변에 앉아 있는 이미지를 생성합니다.

ChatGPT 이미지 2.5는 다양한 스타일과 품질의 이미지를 생성할 수 있으며, 사용자는 생성된 이미지의 품질을 조정할 수 있습니다. 또한, 다양한 설정을 통해 원하는 이미지를 얻을 수 있습니다.

ChatGPT 이미지 2.5는 사용자가 이미지를 생성하는 데 도움을 줄 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 예를 들어, 사용자는 이미지를 확대하거나 축소할 수 있으며, 이미지를 회전할 수도 있습니다.

ChatGPT 이미지 2.5는 아직 개발 중인 기술이며, 완벽하지 않을 수 있습니다. 그러나 ChatGPT 이미지 2.5는 이미지를 생성하는 데 매우 유용한 도구이며, 앞으로 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.

ChatGPT 이미지 2.5는 OpenAI에서 개발했으며, OpenAI의 다른 모델과 마찬가지로, 사용자의 창의성을 지원하고 새로운 아이디어를 탐구하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.

ChatGPT 이미지 2.5는 현재 베타 버전으로 제공되고 있으며, OpenAI는 사용자 피드백을 수집하고 이를 바탕으로 모델을 개선하고 있습니다.

ChatGPT 이미지 2.5에 대한 자세한 내용은 OpenAI 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

## 시스템 카드 2.5

**OpenAI ChatGPT Images 2.5 시스템 카드**

**1. 개요**

ChatGPT Images 2.5는 OpenAI에서 개발한 이미지 생성 모델입니다. 텍스트 프롬프트를 기반으로 상세하고 사실적인 이미지를 생성하며, 이전 버전인 ChatGPT Images 2.0에 비해 더욱 향상된 성능을 제공합니다. 특히, 복잡한 프롬프트에 대한 이해도가 높아 더욱 정교하고 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다.

**2. 주요 기능**

*   **고급 프롬프트 이해:** 복잡하고 상세한 텍스트 프롬프트를 정확하게 이해하고 이를 기반으로 이미지를 생성합니다.
*   **다양한 스타일 지원:** 사진, 그림, 3D 렌더링 등 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다.
*   **고해상도 이미지 생성:** 높은 해상도의 이미지를 생성하여 디테일한 표현이 가능합니다.
*   **컨셉 브레인스토밍:** 이미지 생성 과정을 통해 새로운 아이디어를 얻고 컨셉 브레인스토밍에 활용할 수 있습니다.
*   **콘텐츠 제작 지원:** 마케팅, 디자인, 교육 등 다양한 분야에서 콘텐츠 제작을 지원합니다.

**3. 기술 사양**

*   **모델 버전:** ChatGPT Images 2.5
*   **지원 언어:** 영어 (기본)
*   **API 접근:** OpenAI API를 통해 접근 가능
*   **최소/최대 프롬프트 길이:** 100~1000 토큰 (최적의 결과는 300~500 토큰 범위 권장)
*   **최대 이미지 해상도:** 1024x1024 픽셀

**4. 사용 예시**

*   “고양이, 숲 속, 빛바랜 사진 스타일”
*   “미래 도시, 네온사인, 사이버펑크 스타일”
*   “초상화, 유화, 인상주의 스타일”

**5. 추가 정보**

*   OpenAI 웹사이트: [https://openai.com/](https://openai.com/)
*   ChatGPT Images 2.5 관련 문서: [https://openai.com/blog/chatgpt-images-2-5](https://openai.com/blog/chatgpt-images-2-5) (참고)

OpenAI는 ChatGPT 이미지 생성 기능의 안전성을 평가하기 위해 다양한 방법을 활용합니다. 여기에는 인간 평가자가 이미지에 대한 잠재적 위험을 평가하는 것뿐만 아니라, 자동화된 시스템을 통해 이미지의 위험성을 식별하는 것도 포함됩니다.

인간 평가자는 이미지에 나타나는 특정 요소, 예를 들어 폭력, 혐오 발언, 성적 콘텐츠, 사회적으로 민감한 주제 등을 평가합니다. 또한 이미지의 맥락과 의도된 사용 목적을 고려하여 위험성을 판단합니다.

자동화된 시스템은 이미지의 특징을 분석하여 잠재적 위험을 식별합니다. 예를 들어 특정 키워드, 객체, 장면 등을 감지하여 위험한 이미지를 식별할 수 있습니다. 이러한 시스템은 인간 평가자의 판단을 보조하고, 더 빠르고 효율적으로 위험한 이미지를 식별하는 데 도움을 줍니다.

OpenAI는 이러한 평가 방법을 결합하여 ChatGPT 이미지 생성 기능의 안전성을 지속적으로 개선하고 있으며, 사용자가 이미지 생성 기능을 안전하게 사용하는 데 도움이 되도록 가이드라인과 정책을 제공합니다.

OpenAI GPT 이미지 2.5 프롬프트 가이드

2.5 프롬프트는 이미지 생성 모델에게 더욱 구체적인 지시를 내리는 데 사용됩니다. 프롬프트의 품질은 생성되는 이미지의 품질에 직접적인 영향을 미치므로, 효과적인 프롬프트를 작성하는 것이 중요합니다.

**1. 기본 구조**

2.5 프롬프트는 일반적으로 다음과 같은 구조를 따릅니다.

*   **주제:** 이미지의 주요 대상입니다. (예: 고양이, 풍경, 인물)
*   **행동:** 주제가 무엇을 하는지 설명합니다. (예: 뛰어다니는, 앉아있는, 생각하는)
*   **스타일:** 이미지의 시각적 스타일을 지정합니다. (예: 유화, 수채화, 3D 렌더링)
*   **세부 사항:** 이미지의 특정 요소나 분위기를 추가합니다. (예: 황금빛 햇살, 어두운 골목길, 신비로운 분위기)

**2. 효과적인 프롬프트 작성 방법**

*   **구체적으로 작성:** 모호한 표현 대신 구체적인 단어를 사용합니다. 예를 들어, “예쁜 꽃” 대신 “분홍색 장미, 햇빛 아래”와 같이 작성합니다.
*   **긍정적인 표현 사용:** 부정적인 표현보다는 긍정적인 표현을 사용합니다. 예를 들어, “멍청한 얼굴” 대신 “귀여운 미소”와 같이 작성합니다.
*   **다양한 키워드 사용:** 이미지 생성 모델이 다양한 스타일과 표현을 이해할 수 있도록 다양한 키워드를 사용합니다.
*   **가중치 설정:** 특정 키워드의 중요도를 높이거나 낮추기 위해 가중치를 설정할 수 있습니다. (OpenAI GPT 이미지 2.5에서는 아직 가중치 기능이 완전히 구현되지 않았지만, 프롬프트의 순서를 조정하여 유사한 효과를 낼 수 있습니다.)

**3. 추가 팁**

*   **참고 이미지 제공:** 이미지 생성 모델에게 참고 이미지를 제공하면 원하는 스타일과 분위기를 더욱 정확하게 전달할 수 있습니다.
*   **반복적인 실험:** 다양한 프롬프트를 시도하고 결과를 비교하면서 자신에게 맞는 프롬프트 작성 방법을 찾습니다.
*   **커뮤니티 활용:** 이미지 생성 모델 커뮤니티에서 다른 사용자의 프롬프트를 참고하고 아이디어를 얻습니다.

이 가이드를 통해 OpenAI GPT 이미지 2.5를 사용하여 더욱 창의적이고 멋진 이미지를 생성할 수 있기를 바랍니다.

이미지 프롬프트에 대한 팁을 얻기 위해 다음 프롬프트와 모델을 사용해 보세요.

**프롬프트 예시:**

*   “고양이, 픽사 스타일, 8k, 디테일”
*   “사이버펑크 도시, 네온, 밤, 4k”
*   “빈센트 반 고흐, 별이 빛나는 밤, 유화, 8k”

**모델:**

*   `dall-e-3`

**팁:**

*   프롬프트의 길이를 늘려 더 자세한 설명을 제공하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
*   다양한 스타일, 해상도, 디테일 수준을 실험해 보세요.
*   특정 아티스트나 스타일을 지정하면 해당 스타일을 모방한 이미지를 생성할 수 있습니다.
*   이미지 생성에 대한 모델의 제한 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 모델은 복잡하거나 모호한 프롬프트에 대해 어려움을 겪을 수 있습니다.

**추가 정보:**

*   OpenAI API를 사용하여 이미지 프롬프트를 생성하고 모델에 전달할 수 있습니다.
*   OpenAI API는 다양한 언어를 지원하며, 한국어도 포함됩니다.
*   OpenAI API를 사용하려면 OpenAI 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다.
*   OpenAI API에 대한 자세한 내용은 [OpenAI API 문서](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting)를 참조하세요.

OpenAI 이미지 생성 가이드에 오신 것을 환영합니다. 이 가이드에서는 OpenAI의 이미지 생성 모델을 활용하여 원하는 이미지를 제작하는 방법을 안내합니다.

이미지 생성 모델은 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성합니다. 즉, 사용자가 입력하는 텍스트 프롬프트에 따라 모델은 다양한 스타일과 내용의 이미지를 생성합니다.

**프롬프트 작성 팁:**

*   **구체적으로 작성하세요:** 이미지 생성 모델은 제공되는 정보에 따라 이미지를 생성합니다. 따라서 프롬프트는 최대한 구체적이고 상세하게 작성하는 것이 좋습니다. 예를 들어, “고양이”라고만 입력하는 것보다 “햇살이 잘 드는 정원에서 털이 복슬복슬한 흰색 페르시안 고양이가 푹신한 담요 위에 앉아 있다”와 같이 자세하게 설명하는 것이 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
*   **스타일과 분위기를 지정하세요:** 이미지 생성 모델은 다양한 스타일과 분위기의 이미지를 생성할 수 있습니다. 프롬프트에 원하는 스타일과 분위기를 명시하면 모델이 해당 스타일에 맞는 이미지를 생성합니다. 예를 들어, “유화 스타일로 그린” 또는 “몽환적인 분위기의”와 같이 스타일을 지정할 수 있습니다.
*   **키워드를 활용하세요:** 이미지 생성 모델은 키워드를 기반으로 이미지를 생성합니다. 따라서 프롬프트에 중요한 키워드를 포함하면 모델이 해당 키워드를 중심으로 이미지를 생성합니다. 예를 들어, “풍경”, “인물”, “동물”과 같은 키워드를 활용할 수 있습니다.
*   **부정적인 프롬프트를 사용하세요:** 부정적인 프롬프트는 모델이 생성하지 않아야 할 요소를 지정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, “흐릿한” 또는 “흐릿한”과 같은 부정적인 프롬프트를 사용하면 모델이 해당 요소를 포함하지 않은 이미지를 생성합니다.

**이미지 생성 모델의 한계:**

*   **복잡한 프롬프트 처리의 어려움:** 매우 복잡하거나 모호한 프롬프트는 모델이 제대로 이해하지 못하고 예상치 못한 이미지를 생성할 수 있습니다.
*   **특정 스타일의 제한:** 모델은 특정 스타일의 이미지를 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
*   **사실적인 이미지 생성의 어려움:** 모델은 현실적인 이미지를 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

이 가이드라인을 통해 사용자가 OpenAI의 이미지 생성 모델을 최대한 활용하여 멋진 이미지를 만들 수 있기를 바랍니다. 궁금한 점이 있다면 언제든지 OpenAI의 지원팀에 문의하십시오.

87. 다음은 이미지 생성 API를 사용하여 이미지를 생성하는 데 필요한 모든 단계에 대한 요약입니다.

*   **프롬프트 작성:** 원하는 이미지를 설명하는 프롬프트를 작성합니다. 프롬프트는 이미지 생성 모델이 이미지를 생성하는 데 사용하는 텍스트 기반 지침이며, 프롬프트가 명확하고 구체적일수록 생성되는 이미지가 원하는 대로 더 정확하게 나타납니다.
*   **API 요청 전송:** 프롬프트를 사용하여 이미지 생성 API에 요청을 전송합니다. 요청에는 이미지 생성 모델에 대한 특정 매개변수도 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지의 해상도, 스타일 및 기타 관련 매개변수를 지정할 수 있습니다.
*   **이미지 생성:** 이미지 생성 모델은 프롬프트와 매개변수를 기반으로 이미지를 생성합니다. 이 프로세스는 일반적으로 몇 초 정도 소요됩니다.
*   **이미지 수신:** 이미지 생성 모델은 생성된 이미지를 API를 통해 반환합니다. 그러면 애플리케이션은 이미지를 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

93. 이미지 생성 API를 사용하여 다양한 유형의 이미지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 사람, 동물, 사물 또는 장면을 묘사하는 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한, 특정 스타일의 이미지를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어, 유화, 수채화 또는 3D 렌더링 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다.

이미지 생성 API에 대한 자세한 내용은 [OpenAI 문서](https://openai.com/docs/guides/image-generation)를 참조하십시오.

## OpenAI API 가격

OpenAI API의 가격은 사용량에 따라 달라집니다. 2024년 5월 16일 현재 다음과 같습니다.

**1. GPT-4 모델**

*   **GPT-4 Turbo:**
    *   토큰당 가격: 0.01달러 (1,000 토큰당 10센트)
    *   최대 컨텍스트 길이: 128,000 토큰
*   **GPT-4:**
    *   토큰당 가격: 0.03달러 (1,000 토큰당 30센트)
    *   최대 컨텍스트 길이: 8,192 토큰

**2. GPT-3.5 모델**

*   **GPT-3.5 Turbo:**
    *   토큰당 가격: 0.001달러 (1,000 토큰당 1센트)
    *   최대 컨텍스트 길이: 16,384 토큰
*   **GPT-3.5:**
    *   토큰당 가격: 0.002달러 (1,000 토큰당 2센트)
    *   최대 컨텍스트 길이: 4,096 토큰

**3. 이미지 생성 모델 (DALL-E 3)**

*   이미지당 가격: 0.002달러 (1이미지당 2센트)

**4. 기타 모델**

*   다양한 모델들이 존재하며, 각 모델마다 가격이 다릅니다. 자세한 내용은 OpenAI 공식 웹사이트에서 확인하시기 바랍니다.

**참고:**

*   위 가격은 2024년 5월 16일 기준으로 작성되었으며, OpenAI의 정책 변경에 따라 변동될 수 있습니다.
*   API 사용량에 따라 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. (예: 인프라 비용, 데이터 전송 비용 등)
*   최신 가격 정보는 OpenAI 공식 웹사이트([https://openai.com/pricing](https://openai.com/pricing))에서 확인하시기 바랍니다.

이미지 생성 API의 가격은 사용량에 따라 달라집니다. 2023년 1월 1일 이후부터는 이미지 생성 API 사용량에 따라 다음과 같이 요금이 부과됩니다.

*   **이미지당 100 토큰:** 이미지 생성 API를 사용하여 이미지를 생성할 때마다 100 토큰이 사용됩니다.
*   **토큰당 가격:** 토큰당 가격은 0.0005달러입니다.

예를 들어, 100장의 이미지를 생성하는 데 필요한 토큰 수는 10,000 토큰입니다. 따라서 10,000 토큰에 해당하는 비용은 10,000 * 0.0005달러 = 5달러가 됩니다.

또한, 이미지 생성 API는 사용량 제한이 있습니다. 1분당 1,000 토큰까지 사용할 수 있으며, 1시간당 10,000 토큰까지 사용할 수 있습니다. 이러한 제한을 초과하면 API 요청이 거부될 수 있습니다.

더 자세한 내용은 [가격 페이지](https://openai.com/pricing)를 참조하십시오.

아레나.에이 텍스트 투 이미지 리더보드

## 91:

최근에 제가 사용해 본 이미지 생성 AI 모델 중 가장 놀라운 것은 Midjourney입니다. 특히, 3D 모델을 생성하는 능력은 다른 모델들과 비교할 수 없을 정도로 뛰어납니다. 저는 Midjourney를 사용하여 다양한 스타일의 3D 캐릭터를 만들었고, 그 결과물은 놀라울 정도로 사실적이고 디테일했습니다.

Midjourney의 강력한 커뮤니티 덕분에 많은 도움을 받았습니다. 다른 사용자들의 프롬프트와 결과물을 참고하면서 제 창작 능력을 향상시킬 수 있었습니다. 또한, Midjourney의 지속적인 업데이트는 모델의 성능을 더욱 향상시키고 있으며, 새로운 기능을 추가하여 사용자들이 더욱 다양한 결과물을 얻을 수 있도록 돕고 있습니다.

앞으로도 Midjourney를 꾸준히 사용하며 이 모델의 잠재력을 최대한 활용할 계획입니다. 특히, 3D 모델링 분야에서 Midjourney의 역할이 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다.

## 93:

최근에 Stable Diffusion을 사용하여 이미지 생성 실험을 진행했습니다. Stable Diffusion은 오픈 소스 모델이기 때문에 사용자가 직접 모델을 수정하고 개선할 수 있다는 장점이 있습니다. 저는 Stable Diffusion을 사용하여 다양한 스타일의 이미지를 생성했고, 그 결과물은 Midjourney에 비해 약간 덜 사실적이지만 독특하고 창의적인 이미지를 얻을 수 있었습니다.

Stable Diffusion의 또 다른 장점은 사용자가 원하는 대로 프롬프트를 조정할 수 있다는 것입니다. 저는 Stable Diffusion의 다양한 파라미터를 실험하면서 이미지 생성 결과에 미치는 영향을 확인했습니다. 또한, Stable Diffusion 커뮤니티는 활발하게 운영되고 있으며 사용자들은 서로 정보를 공유하고 도움을 주고받고 있습니다.

앞으로도 Stable Diffusion을 꾸준히 사용하며 이 모델의 잠재력을 최대한 활용할 계획입니다. 특히, Stable Diffusion의 오픈 소스 특성 덕분에 사용자들이 직접 모델을 개선하고 새로운 기능을 추가할 수 있다는 점이 매력적입니다.

아레나.에이 이미지 편집 리더보드

이 게시글은 이미지 편집 능력 평가 플랫폼 Arena AI의 리더보드 결과에 대한 내용입니다.

93/93은 특정 모델이 93개의 이미지 편집 작업에서 93점을 획득했다는 것을 의미하며, 이는 Arena AI 플랫폼에서 가장 높은 점수를 받은 결과 중 하나로, 모델의 뛰어난 이미지 편집 능력을 시사합니다. 

이 결과는 다양한 이미지 편집 작업에서 높은 정확도와 품질을 보여주며, 특히 복잡한 작업이나 미세한 디테일까지 정확하게 반영하는 능력이 뛰어난 것으로 평가됩니다. 

Arena AI는 지속적으로 모델들의 성능을 평가하고 개선하여, 사용자들에게 더욱 정확하고 만족스러운 이미지 편집 서비스를 제공할 계획입니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/gtminami/n/n34c89878adb9)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 68청크*

[원문 보기](https://note.com/gtminami/n/n34c89878adb9) | 출처: note.com