Google nano banana 비하인드 스토리

Google의 AI 이미지 생성은 크리에이티브 테크놀로지의 도약을 상징합니다. Logan Kilpatrick이 진행한 심층 대담에서, Gemini 2.5 Flash로 알려진 혁신적 이미지 모델 "nano-banana"를 만든 팀이 이 시스템을 움직이는 정교한 엔지니어링을 공개했습니다.

프로덕트 리드 Nicole Brichtova, 리서치 리드 Kaushik Shivakumar와 Mostafa Dehghani, 그리고 Robert Riachi는 AI 기반 이미지 생성·편집 방식을 재편하는 기술을 공유했습니다. 이는 단순한 개선을 넘어 멀티모달 AI 가능성을 근본적으로 재구성하는 작업입니다.

혁신적인 네이티브 이미지 생성

Google "nano-banana" 모델의 핵심은 네이티브 이미지 생성입니다. 일반적인 방식처럼 이미지를 고립된 작업으로 보지 않고, 이전에 만든 이미지를 문맥으로 활용하며 순차적으로 생성합니다.

Kaushik Shivakumar는 이 과정을 이렇게 설명합니다. “모델은 이미지를 순차적으로 생성하고, 이미 만든 이미지를 문맥으로 사용합니다. 덕분에 여러 번의 생성에서도 일관성과 문맥 이해가 탁월해집니다.”

이 접근은 여러 혁신적 능력을 가능하게 합니다.

캐릭터 일관성의 도약

가장 인상적인 성과 중 하나는 다양한 각도에서 캐릭터를 그리면서도 동일한 정체성을 유지하는 능력입니다. 2.5 버전은 전작을 넘어서, 단순한 보존이 아닌 진정한 다각도 렌더링을 구현했습니다.

팀은 1980년대 아메리칸 글래머 변신 사례로 이를 시연했습니다. Nicole Brichtova는 생성된 이미지 전반에서 캐릭터 정체성뿐 아니라 분위기·스타일 요소까지 유지하는 놀라운 일관성을 강조했습니다.

복잡한 편집을 위한 인터리브드 생성

Mostafa Dehghani는 인터리브드 생성을 소개했습니다. 이는 자연어 프롬프트만으로 여러 복합 편집을 동시에 수행하게 해, 단일 편집 중심 워크플로에서 다면적 이미지 조작으로 패러다임을 전환합니다.

“새 모델은 복잡한 프롬프트를 효과적으로 처리해 여러 편집을 끊김 없이 요청할 수 있게 합니다.” 이로써 창작자는 단순 수정에서 장면 전체 변환으로 나아갈 수 있습니다.

고급 멀티모달 역량

크로스모달 러닝의 도약

팀은 이미지 이해와 생성 사이의 크로스모달 러닝 잠재력을 강조했습니다. 동일한 모델 아키텍처 내에서 양방향으로 역량을 전이하는 것은 AI 시스템 설계의 큰 진전입니다.

Robert Riachi는 멀티모달 모델 학습의 난제를 언급하며, 동일 모델에서 네이티브 멀티모달 이해·생성을 이루어 다양한 작업 성능을 높이는 것이 목표라고 설명했습니다.

휴먼 평가 통합

팀은 자동 지표와 휴먼 평가를 함께 활용해 이미지 품질을 지속 개선합니다. 비용과 리소스가 들지만, 사용자 기대를 이해하고 넘어서는 시스템을 만드는 데 필수적이라 판단합니다.

Logan Kilpatrick은 사람 선호도를 측정할 지표를 질문했고, 팀은 지능적으로 프롬프트를 해석해 기대를 뛰어넘는 모델을 훈련하는 방법을 논의했습니다.

기술적 진화: 2.0에서 2.5로

‘합성’ 문제 해결

초기 버전은 원본 객체가 자연스럽게 통합되지 못하고 합성된 듯 보이는 경우가 있었습니다. 2.5 버전은 이 문제를 해결해, 원형을 충실히 유지하면서도 매끄럽게 변환합니다.

팀에 따르면 2.0은 수정 과정에서 캐릭터 일관성을 유지하는 데 효과적이었지만, 2.5는 정체성을 지키면서 다양한 각도 렌더링까지 지원합니다. 이는 근본적 아키텍처 개선이 필요한 어려운 기술적 성취였습니다.

지능적인 사용자 인터랙션

현재 모델의 특징 중 하나는 사용자가 기대한 것 이상의 결과를 제공한다는 점입니다. 이는 명시적 프로그래밍이 아닌, 모델의 고도화된 이해·해석 능력에서 자연스럽게 나옵니다.

Nicole Brichtova는 창작 과정에서 사용자의 통제권을 강조했습니다. 반복적 프롬프트 개선 과정을 통해 창작자는 예술적 방향성을 유지하면서도 모델의 고급 기능을 활용할 수 있습니다.

산업 영향과 미래 시사점

실전 크리에이티브 워크플로 적용

팀은 빌보드 제작, 발표용 트윗 생성 사례로 실전 활용성을 보여주며, 텍스트 렌더링 난제를 해결하면서 비주얼 품질을 유지하는 모습을 시연했습니다. 이는 전문 크리에이티브 작업에 투입할 준비가 되었음을 보여줍니다.

또한 텍스트 렌더링을 개선하는 작업이 진행 중이며, 상업·프로 작업에 필수적인 이 부분을 강화하고 있음을 언급했습니다.

Gemini vs. Imagen: 전략적 포지셔닝

팀은 Google AI 시스템의 전략적 위치를 명확히 했습니다.

• Imagen: 특정 작업에 맞춘 전문 모델을 원하는 개발자용
• Gemini: 더 넓은 역량과 유연한 지시 처리로, 멀티모달 크리에이티브 파트너 역할

이 구분을 통해 사용자들은 워크플로와 기술 요구에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

앞으로의 길

팀의 열정적인 로드맵은 AI 이미지 생성 역량의 빠른 발전을 예고합니다. 비주얼 품질 개선과 지능형 사용자 인터랙션 설계에 집중하며, AI가 점점 더 정교한 크리에이티브 파트너가 되는 미래를 그리고 있습니다.

"nano-banana" 모델은 단순한 기술 발전을 넘어, 인간과 AI의 창작 협업 미래를 엿보게 합니다. 정교한 이해와 생성 능력이 결합해 전례 없는 창작 가능성을 열고 있습니다.

이 모델들의 잠재력이 계속 확장되며, 우리는 이미지 생성·편집·시각적 스토리텔링 방식을 근본적으로 바꿀 창작 혁명의 초기 단계를 목격하고 있습니다.