새 AI 등장에 세계가 떠들썩…'나노 바나나'의 정체는?! [이슈크래커]

▲강아지 사진을 나노 바나나를 통해 피규어 스타일 이미지로 생성했다. (독자 제공)

피규어 스타일로 이미지를 생성해줘.
배경은 책상이고 피규어는 박스 안에 들어 있어.

간단한 프롬프트를 입력하면 20초 안에 뚝딱 이미지가 나옵니다. 친숙한 챗GPT 이야기는 아닙니다. 챗GPT를 이용해본 사람이라면 이미지 생성 속도가 느린 사실을 잘 알고 있을 텐데요. 새롭게 등장한 이미지 생성 인공지능(AI) 모델입니다.

최근 각종 온라인 커뮤니티, 사회관계망서비스(SNS)에는 '나노 바나나(Nano Banana)'에 대한 언급이 쏟아지고 있습니다. 특이한 점은 이 모델이 공식 발표나 출시 없이 조용히 등장했다는 건데요. 그런데도 레딧, X(옛 트위터)를 중심으로 큰 관심을 받았고 사용 후기와 결과물이 쏟아지면서 주말 내내 화제를 모았죠.

지금까지 나온 결과물만으로도 기존 이미지 AI 모델을 능가한다는 평가가 쏟아지면서 기대감이 커지고 있는데요. 나노 바나나, 갑자기 어디서 튀어나온 걸까요?

▲(게티이미지뱅크)

개발사 어디길래…커뮤니티서 입소문 '활활'

나노 바나나의 출처는 사실 미스터리입니다. 공식 발표나 개발사 소개 없이 AI 모델 평가 사이트 'LM아레나(LMArena)'에서 처음 발견됐죠.

LM아레나는 AI 모델 투표 사이트입니다. 사용자가 해당 사이트에 프롬프트를 입력하면 두 개의 익명 모델이 각각 답변을 생성하는데요. 사용자는 각 모델이 출력한 결괏값을 보고 더 나은 쪽을 투표합니다. '왼쪽이 낫다', '오른쪽이 낫다', '동점', '둘 다 별로' 등의 선택지가 제공되죠. 사용자가 표를 던진 후에야 AI 모델의 정체가 드러나죠.

나노 바나나가 세간에 알려지게 된 계기도 이 사이트입니다. 사용자들이 평소와 다를 바 없이 해당 사이트에 프롬프트를 입력하며 이미지를 생성하고 있었는데 그간 보지 못했던 새로운 모델이 등장한 겁니다. 이후 레딧과 X 등 AI 커뮤니티에 나노 바나나의 실제 활용 사례가 줄줄이 공유되며 관심을 모았죠.

나노 바나나는 공식적으로 알려진 정보가 전무합니다. 다만 일각에서는 개발사로 구글을 언급하는데요. 결과물의 품질과 기술적 특성, 명칭 등에 있어서 구글의 계보와 맞닿아 있다는 분석입니다. 덕분에 나노 바나나는 정체불명의 모델에서 곧장 '구글의 차세대 AI 모델'이라는 루머(?)까지 획득, 폭발적인 관심을 받게 됐습니다.

▲'잔망 루피' 이미지를 나노 바나나(왼쪽), 제미나이 모델을 통해 피규어 스타일로 생성했다.

직접 써보니…빠른 속도→'일관성'이 무기

나노 바나나에 대한 글로벌 반응은 폭발적입니다. '정식 공개도 안 됐는데 이미 다 압도한다'는 수준에 가까운데요. 미국 커뮤니티와 테크 전문 매체에서는 다른 이미지 생성 AI 모델과 비교할 때 수준 높은 편집 능력과 일관성을 가장 큰 장점으로 꼽고 있습니다.

이미지 AI 시장에서 가장 널리 쓰이는 모델은 오픈AI의 달리(DALL·E)입니다. 복잡한 텍스트를 이해하고 창의적인 이미지를 만들어내는 데 강점이 있어 광고·교육·콘텐츠 제작 현장에서 폭넓게 활용되는데요. 새로운 이미지는 곧잘 만들어내지만 기존 이미지를 정교하게 편집하거나 여러 번 수정할 때는 제약이 분명합니다. 답답한 속도도 빼놓을 수 없죠.

전문가 영역에서는 블랙 포레스트 랩스의 플럭스 콘텍스트(FLUX Kontext)가 곧잘 사용됩니다. 고해상도·정밀 이미지를 구현하는 데 특화돼 있는데요. 텍스트와 참조 이미지를 조합해 세밀한 편집도 가능하다는 게 주요 특징이죠. 다만 수차례 반복해 편집할 경우에는 이미지 품질 저하 현상이 발생한다는 지적이 나오고요. 오히려 프롬프트를 정밀하게 입력할수록 요구 사항을 무시하는 황당한 모습도 보입니다.

미드저니도 빠질 수 없죠. 미드저니는 수채화부터 레트로풍, 사이버 펑크 등 다양한 스타일로 이미지를 생성할 수 있는데요. 사용법도 쉽고 이미지 생성 속도도 빠른 편이라 활발히 사용됩니다. 다만 생성된 이미지의 세부적인 조정과 보정은 제한적이고요. 종종 디테일한 부분을 놓치거나 왜곡이 발생하는 현상이 나타납니다.

이 사이에서 나노 바나나는 독자적인 영역을 확보했습니다. 우선 가장 큰 무기는 일관성인데요. AI 이미지 생성에서 캐릭터 일관성은 여러 장의 이미지나 다양한 장면·상황에서 동일한 캐릭터의 외형, 특징, 개성을 꾸준하고 정확하게 유지하는 능력을 의미합니다. 달리나 미드저니 등 기존 이미지 생성 AI 모델들의 한계 역시 이와 관련돼 있었는데요. 멀티 프롬프트나 반복 생성시 결괏값이 달라지는 일종의 '캐붕(캐릭터 붕괴)' 현상이 잦았습니다.

그런데 나노 바나나는 계속해서 이미지를 생성하더라도, 캐릭터의 특정 레퍼런스 이미지를 기반으로 다양한 상황·각도에서 그 외형을 정확히 유지하는 편입니다. 단순히 프롬프트를 학습해 이미지를 생성하는 데 그치는 게 아니라 여러 단계에 걸쳐 반복 편집을 하더라도 캐릭터와 장면이 흐트러지지 않는다는 거죠.

속도 또한 두드러집니다. '컴퓨터 책상 위 피규어를 초현실적으로 렌더링하고, 배경에는 패키지 박스가 보이게 해줘(Create a hyper-realistic photo of a collectible figure placed on a computer desk, with its packaging box visible in the background)', 최근 유행 중인 '피규어' 이미지 생성 프롬프트를 입력해봤는데요. 인물이 많고 배경이 복잡한 경우도 70초 안팎의 시간이 소요됐습니다. 빠를 때는 20초도 채 걸리지 않았죠.

실로 온라인 상에서는 "플럭스 콘텍스트보다 인물 재현력이 뛰어나다", "달리가 못 따라오는 정밀한 편집 수준" 등 호평이 잇따르고 있습니다. 복잡한 텍스트 명령에도 정확하고 빠르게 반응하며, 여러 장면과 각도에서 동일한 캐릭터의 얼굴·표정·스타일을 꾸준히 유지한다는 점이 고개를 끄덕이게 했죠.

물론 한계도 지적됩니다. 우선 현재는 LM아레나 사이트에서 랜덤으로 나노 바나나를 이용할 수 있습니다. 인물 사진을 이용할 경우 타 이미지 AI 모델과 마찬가지로 결과물에서 손가락 등 세밀한 신체 표현에서 오류를 보일 때가 있었고요. 숫자, 기호, 영어 알파벳 등이 뒤섞이거나 비논리적으로 배열되는 텍스트 할루시네이션 현상도 종종 나타났습니다.

▲(AP/뉴시스)

포토샵 넘본다?…시장 흔들 다크호스의 등장

그럼에도 커뮤니티에서 나노 바나나를 주목하고 있습니다. 정식 출시되지 않은 만큼 이 같은 현상들은 '베타 단계의 오류' 정도로 보는 분위기인데요. 이용자가 연속적인 이야기나 브랜드 아이덴티티를 유지할 수 있을 만큼 일관성을 확보했다는 사실에 특히 남다른 관심이 쏠리고 있죠.

이는 기존 워크플로우를 근본적으로 바꿀 수 있는 잠재력으로도 거론됩니다. 그간 AI 모델을 사용하더라도 T2I(Text to Image·텍스트를 토대로 이미지 생성)와 I2I(Image to Image·이미지를 토대로 이미지 생성)를 번갈아 가며 생성과 수정을 반복해 최종 이미지를 만들고, 또 이를 포토샵 등을 통한 후속 작업을 수차례 거쳐야 '최종_진짜최종_진짜진짜최종' 결과물이 나왔는데요. 나노 바나나를 통해서는 자연어 명령만으로도 그 과정을 대폭 축소하거나, 아예 대체할 만큼의 정교한 작업물을 만들 수 있다는 호평이 지배적입니다.

한 네티즌은 "온라인 쇼핑 전 어느 옷이 어울릴까 고민하다가 나노 바나나를 통해 옷을 입어봤다"는 후기를 전해 눈길을 끌었습니다. 개인적인 사례 외에도 활용 가능성은 무궁무진합니다. 유행 중인 피규어 이미지 생성 사례만 보더라도 전자상거래 업체들의 상품 페이지가 스쳐 지나가는데요. 기존 상품 사진의 배경이나 조명 보정 등에 쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대되고요. 마케팅 현장에서는 광고 비주얼의 빠른 변형과 테스트용 시안 제작에 바로 투입할 수 있어 보입니다. 게임·영화 업계에서는 캐릭터 디자인과 콘셉트 아트 등에서 새로운 툴로 나노 바나나를 사용할 수 있을 전망이죠.

물론 아직 베타 단계인 만큼 저작권 문제, 프롬프트 오류, 디테일 오류 등은 해결해야 할 과제 로 남아 있습니다. 그럼에도 글로벌 커뮤니티에서는 '정식 출시만 되면 시장 판도를 흔드는 다크호스가 될 것'이라는 기대가 큰 상황인데요. 나노 바나나가 공식적으로 첫발을 뗀 후 이미지 AI 모델 시장의 승자는 누가 될지 궁금해지네요.