Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2: 동일 프롬프트 2가지 테스트

Nano Banana 2.1과 GPT Image 2는 모두 구조화된 프롬프트로 완성도 높은 이미지를 생성할 수 있지만, 실질적인 질문은 추상적으로 어느 모델이 “최고”인가가 아닙니다. 중요한 것은 각 모델이 워크플로에서 중요하게 여기는 정확한 제약 조건에 어떻게 반응하는가입니다.

WeShop에서 동일 프롬프트로 두 가지 테스트를 진행했습니다. 텍스트 비중이 높은 4단계 인포그래픽과 엄격한 객체 수 및 구도 규칙을 적용한 사실적인 스노 글로브 장면입니다. 각 프롬프트는 모델당 한 번씩만 실행했으므로, 이는 벤치마크가 아닌 소규모 실무 비교입니다. WeShop GPT Image 페이지의 현재 제목은 “GPT Image 2.5”이지만, 이 실행의 반환된 작업 메타데이터에서는 실제 모델이 gpt-image-2로 식별되었습니다. 따라서 이 글에서는 실행된 모델을 GPT Image 2로 표기합니다.

비교의 공정성을 유지한 방법

두 모델에는 각 테스트에서 동일한 문구를 제공했습니다. 눈에 보이는 결과물과 작업 메타데이터만 평가했습니다. 즉, 문자 그대로의 텍스트, 수량, 공간 배치, 제외 조건, 종횡비 준수, 완성도입니다. 웹 인터페이스와 설정이 통제된 비교를 주장할 만큼 동등하지 않았기 때문에 속도나 가격은 비교하지 않았습니다.

Nano Banana 실행에서는 표시된 Nano Banana 2.1 선택기를 사용했습니다. GPT 실행에서는 WeShop GPT Image 페이지를 사용했으며, 결과 메타데이터는 모델을 gpt-image-2로 표시했습니다. 이번 테스트 동안 GPT 인터페이스는 Nano Banana 인터페이스와 동일한 종횡비 및 해상도 제어 기능을 제공하지 않았습니다.

테스트 1: 정확한 텍스트 프로세스 인포그래픽

프롬프트는 “FROM RAIN TO TAP”이라는 제목의 4:5 인포그래픽, 번호가 매겨진 세로형 패널 4개, 정확한 단계 제목 4개, 정확한 캡션 4개, 명확한 아래쪽 화살표, 그리고 추가 단어 없음으로 요청했습니다.

정확히 “FROM RAIN TO TAP”이라는 제목의 완성된 4:5 교육용 프로세스 인포그래픽을 만드세요. 동일한 크기의 번호 패널 4개를 세로로 쌓고, 패널 사이에 명확한 아래 방향 화살표 하나를 사용하세요.
패널 1의 제목은 정확히 “COLLECT”로 하고, 빗구름이 저수지로 물을 공급하는 모습을 넣으며 캡션은 정확히 “Rain fills the reservoir.”로 하세요. 패널 2의 제목은 정확히 “FILTER”로 하고, 자갈, 모래, 숯 층을 넣으며 캡션은 정확히 “Layers remove particles.”로 하세요. 패널 3의 제목은 정확히 “DISINFECT”로 하고, 파란색 UV 광선 챔버를 넣으며 캡션은 정확히 “UV light reduces microbes.”로 하세요. 패널 4의 제목은 정확히 “STORE”로 하고, 덮개가 있는 물탱크를 넣으며 캡션은 정확히 “Clean water waits safely.”로 하세요.
평면 벡터 일러스트레이션, 네이비 윤곽선, 옅은 파란색 및 청록색 채우기, 따뜻한 아이보리 배경, 넉넉한 여백, 일관된 아이콘, 높은 텍스트 대비를 사용하고 위에서 아래로 이어지는 하나의 읽기 흐름을 만드세요. 다른 단어, 장식용 라벨, 측면 패널, 로고, 워터마크는 넣지 마세요.

NANO BANANA 2.1

GPT IMAGE 2

두 모델 모두 콘텐츠 테스트를 통과했습니다. Nano Banana 2.1은 요청한 비율을 따르며 더 세로로 길고 여유로운 레이아웃을 생성했습니다. GPT Image 2는 깔끔하고 가독성이 높은 카드형 디자인을 만들었지만, 반환된 비율은 프롬프트와 달랐습니다.

테스트 2: 정확한 객체 제약 조건을 적용한 사실적 이��지

두 번째 프롬프트는 빅토리아 시대 온실 하나, 정확히 3송이의 빨간 난초, 황동 망원경 하나가 들어 있는 스노 글로브 정확히 하나를 요청했습니다. 또한 왼쪽 상단의 번개 하나, 오른쪽의 양초 하나, 차가운 조명과 따뜻한 조명의 혼합, 그리고 글로브 전체가 보이도록 지정했습니다.

뇌우가 치는 동안 어두운 월넛 책상 위에 놓인 투명 유리 스노 글로브 정확히 하나를 담은 완성된 3:4 사실적 에디토리얼 이미지를 만드세요. 글로브 안에는 빨간 난초 정확히 3송이와 작은 황동 망원경 하나가 있는 미니어처 빅토리아 시대 온실 하나를 넣으세요. 왼쪽 상단 배경에는 선명한 번개 하나를 배치하고, 글로브 오른쪽 책상 위에는 불이 켜진 아이보리 양초 하나를 배치하세요. 사실적인 유리 반사와 굴절, 왼쪽에서 오는 차가운 푸른 폭풍 조명, 오른쪽에서 오는 따뜻한 촛불, 얕은 피사계 심도, 세밀한 자연 소재를 사용하세요. 글로브 전체가 보이게 하세요. 사람, 추가 꽃, 추가 글로브, 텍스트, 로고, 워터마크는 넣지 마세요.

NANO BANANA 2.1

GPT IMAGE 2

GPT Image 2는 더 정교한 온실 건축물, 빛나는 유리, 세련된 테이블 장면을 만들었습니다. Nano Banana 2.1은 더 단순하지만 일관된 미니어처로 요청한 세로 구도를 구현했습니다. 두 모델 모두 난초 3송이를 정확히 표현했습니다.

나란히 비교한 결과

어떤 모델을 선택해야 할까요?

명시적인 캔버스 제어와 구조화된 시각 브리프가 워크플로의 핵심이라면 Nano Banana 2.1을 선택하세요. 특히 테스트한 WeShop 인터페이스에서 눈에 보이는 비율 및 해상도 제어 기능을 원한다면 적합합니다.

사실적인 마감과 풍부한 소재 표현이 우선이고, 이후 반환된 캔버스를 자르거나 조정할 수 있다면 GPT Image 2를 선택하세요. 두 번의 실행에서 출력 비율은 달랐지만 콘텐츠 준수도는 높았습니다.

단 두 가지 예시만으로 프로덕션 모델을 선택하지 마세요. 가장 어려운 자체 프롬프트에서 두 모델을 모두 테스트하고, 여러 번 반복 실행한 뒤 텍스트, 정체성, 제품 충실도, 비율, 지연 시간, 수정 비용 등 자신에게 중요한 요구 사항을 평가하세요.

최종 결론

이 소규모 테스트에서는 보편적인 승자가 없었습니다. Nano Banana 2.1은 요청한 방향을 더 충실히 따랐습니다. GPT Image 2는 엄격한 콘텐츠 제약 조건을 충족하면서 더 정교한 사실적 결과를 제공했습니다. 두 모델 모두 한 번의 실행에서 정확한 인포그래픽을 생성했습니다.

Nano Banana의 동작을 더 자세히 알아보려면 Nano Banana 2.1 리뷰를 읽어보세요. 프롬프트 구조는 Nano Banana 2.1 프롬프트 가이드에서 확인할 수 있습니다.