GPT Image 2.5가 나왔길래 내용을 좀 살펴봤습니다. 저는 강릉에서 강릉하얀감자탕을 만들어 판매하면서 상세페이지, 광고, SNS 콘텐츠에 들어가는 이미지를 AI로 꽤 많이 만드는 편입니다. 그래서 새로운 이미지 모델이 나오면 단순히 사진이 얼마나 더 진짜 같아졌는가보다, 마음에 드는 이미지 하나를 만든 뒤 얼마나 잘 고쳐가며 쓸 수 있는가를 더 중요하게 봅니다.
AI 이미지 작업을 해보신 분들은 아시겠지만 이게 생각보다 쉽지 않습니다. 하얀감자탕 상세페이지 이미지를 만들어 놓고 “제품팩 라벨만 바꿔줘”라고 했는데, 라벨만 바뀌는 게 아니라 감자탕 그릇과 고기 모양이 달라지고 배경이나 카메라 각도까지 조금씩 달라지는 경우가 많았습니다. 한두 번은 괜찮아도 세 번째, 네 번째 수정으로 넘어가면 처음 마음에 들었던 이미지와 전혀 다른 결과물이 되기도 합니다. 그래서 이번 GPT Image 2.5에서 제가 가장 관심 있게 보는 부분은 부분 수정과 연속 수정의 일관성입니다. 원본 이미지를 만든 다음 제품팩 라벨 수정, 제품 위치 이동, 불필요한 소품 삭제, 감자탕 고명 일부 수정, 문구가 들어갈 공간 확보, 마지막으로 SNS용 세로 비율 변경까지 여러 번 연속으로 수정해보고 싶습니다. 마지막까지 처음의 제품과 음식 모습을 얼마나 잘 유지하는지가 핵심입니다.
상세페이지에서는 이 점이 상당히 중요합니다. 첫 번째 이미지의 하얀감자탕과 두 번째 이미지의 하얀감자탕이 서로 다른 음식처럼 보이거나, 제품팩의 형태와 라벨이 계속 달라지면 아무리 이미지가 예뻐도 실제 판매용으로 사용하기 어렵습니다. 참고 이미지의 특징을 유지하는 능력도 개선됐다고 하니, 같은 제품이나 사람, 캐릭터를 여러 장면에 반복해 사용하는 작업도 기대하고 있습니다. 강릉하얀감자탕 콘텐츠도 포장하는 장면, 냉동실에서 꺼내는 장면, 냄비에서 끓이는 장면, 가족이 함께 먹는 저녁 장면처럼 같은 제품을 여러 상황에 계속 등장시켜야 하기 때문입니다.
또 하나 흥미로운 점은 API에서 GPT Image 2.5가 Flare와 Sunburst 두 모델로 나뉜다는 것입니다. 쉽게 정리하면 Flare는 빠르게 여러 방향을 만들어보는 모델, Sunburst는 조금 더 정밀하게 최종 결과를 다듬는 모델로 이해할 수 있을 것 같습니다. 하얀감자탕 상세페이지 한 장을 만든다면 먼저 Flare로 식탁 위에 놓인 모습, 제품팩과 함께 구성한 모습, 보글보글 끓는 장면, 가족 저녁식사 장면 같은 여러 시안을 빠르게 만들어봅니다. 그중 가장 마음에 드는 방향을 고른 다음 Sunburst로 제품 모양, 음식 디테일, 라벨, 조명, 소품 배치 등을 정밀하게 조정해 최종 상세페이지나 광고 이미지로 만드는 식입니다. 결국 Flare로 방향을 찾고, Sunburst로 결과물을 완성하는 방식이 자연스럽지 않을까 생각합니다. 이미지 위에 댓글로 수정할 부분을 짚어 요청하거나 간단한 스케치로 원하는 구도를 전달하는 기능까지 더해지면서, AI 이미지 작업은 프롬프트 한 번으로 결과를 뽑는 일에서 하나의 결과물을 함께 고쳐 완성하는 일로 바뀌고 있는 듯합니다. 일단 하얀감자탕 상세페이지 이미지로 직접 연속 수정 테스트를 해볼 생각입니다. 결과가 괜찮으면 실제 상세페이지 제작 방식도 꽤 달라질 것 같습니다.
참고: OpenAI 공식 발표
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