AI 창작자로서 여러분께 소개하게 되어 기쁩니다. 나노 바나나 — 장난기 어린 별명 제미니 2.5 플래시 이미지 — Google의 최신 고성능 이미지 생성 및 이미지 편집 모델입니다. 이 심층 분석에서는 이 모델의 정의, 사용 방법(앱 및 API), 효과적인 사용 방법, 구체적인 예시, 실행 가능한 코드 포함, 그리고 단계별 안내를 설명합니다. 7가지 창의적이고 실용적인 활용법 오늘부터 신청을 시작할 수 있습니다.
제미니 2.5 플래시 이미지(나노 바나나)란 무엇인가요?
Gemini 2.5 Flash Image는 Gemini 제품군의 새로운 이미지 생성 및 이미지 편집 모델입니다. Gemini 2.5 Flash 제품군을 확장하여 텍스트뿐만 아니라 이미지를 생성하고 편집할 수 있도록 했으며, Gemini의 다중 모드 추론, 세계 지식, 그리고 프롬프트 기반 제어 기능을 결합하여 텍스트 및/또는 이미지 입력을 기반으로 이미지를 생성하거나 수정합니다. 팀과 개발자 문서에서는 이 기능을 "Gemini 2.5 Flash Image"라고 명시하고 있으며, 내부 별명을 참고하시기 바랍니다. 나노 바나나.
발표 당시 Gemini 2.5 Flash Image 계층에 대한 공개 가격은 다음과 같습니다. 30M 출력 토큰당 $1예를 들어 이미지당 비용은 다음과 같이 보고됩니다. 1290개의 출력 토큰 ≈ 이미지당 $0.039. 모델은 미리보기로 제공됩니다(개발자/미리보기 ID는 다음과 같습니다. gemini-2.5-flash-image-preview) 이미 선택된 파트너(CometAPI)와 Google의 자체 개발자 플랫폼을 통해 제공되고 있습니다.
Gemini 2.5 Flash Image의 뛰어난 기능은 무엇입니까?
편집 전반에 걸친 캐릭터 및 스타일 일관성
핵심 개선 사항 중 하나는 캐릭터 일관성: 이 모델은 여러 번의 편집과 다양한 맥락에서 피사체(사람, 반려동물 또는 제품)가 시각적으로 일관성을 유지하도록 명확하게 조정되었습니다. 이는 기존 이미지 모델의 오랜 약점이었습니다. 이를 통해 일관된 브랜드 자산, 스토리텔링에 반복적으로 등장하는 캐릭터, 또는 자동으로 생성된 여러 장의 제품 사진이 필요한 워크플로우가 개선됩니다.
프롬프트 기반, 지역화된 편집
"셔츠의 얼룩을 지워주세요", "옷을 파란색 재킷으로 바꿔주세요", "배경을 흐리게 처리하고 피사체의 밝기를 높여주세요"와 같은 자연어 설명과 함께 이미지를 제공하면, 모델이 수동 마스크 작업 없이도 특정 부분만 집중적으로 편집합니다. 따라서 반복적인 대화형 편집에 유용합니다.
다중 이미지 퓨전 및 스타일 전송
Gemini 2.5 Flash Image는 여러 장의 이미지를 촬영할 수 있습니다. 짓다 단일 장면으로 통합하거나 한 이미지에서 다른 이미지로 스타일/텍스처를 전송할 수 있습니다. 이를 통해 제품 모형(제품을 장면에 배치), 가구 스테이징, 또는 마케팅 및 전자상거래를 위한 결합된 이미지 구현이 가능합니다.
토착 세계 지식
이 모델은 Gemini 제품군을 기반으로 구축되었으므로 소품, 환경 또는 문맥상 올바른 개체 관계를 이해하는 등 세계 지식을 활용합니다. 이를 통해 사실적인 장면 구성과 의미적으로 일관된 편집(단순히 미적으로 그럴듯한 출력만이 아님)에 도움이 됩니다.
낮은 지연 시간과 비용 효율성
Gemini의 "Flash" 제품군은 더 큰 추론 계층에 비해 낮은 지연 시간과 비용 효율적인 사용을 목표로 합니다. 개발자 발표에서는 속도와 다양한 실제 사용 사례에서 유리한 가격 대비 품질 균형을 강조했습니다.
내장된 출처: SynthID 워터마크
모델로 생성/편집된 모든 이미지에는 다음이 포함됩니다. 보이지 않는 SynthID 디지털 워터마크 따라서 이미지는 나중에 AI 생성 또는 AI 편집으로 검증될 수 있습니다. 이는 오용 및 출처 추적을 위한 Google의 제품 수준 완화 조치의 일환입니다.
1) 장기간 지속되는 만화나 브랜드 캠페인을 위해 일관된 캐릭터를 어떻게 만들 수 있나요?
왜 이것이 작동 하는가
나노 바나나는 편집과 새로운 맥락에서 동일한 캐릭터 외형을 유지하도록 명시적으로 훈련되었습니다. 이는 에피소드, 썸네일, 또는 히어로 이미지 전반에 걸쳐 동일한 얼굴, 의상 또는 마스코트가 나타나야 할 때 유용합니다. 개발자들은 이를 "캐릭터 일관성"이라고 부릅니다.
프롬프트하는 방법
- 정체성 특징(연령대, 얼굴 특징, 독특한 표시, 복장 요소)을 포착하는 설명적 블록으로 시작하세요.
- "모든 출력에서 동일한 문자를 사용하세요. 식별 표시를 변경하지 마세요."와 같은 "일관성 토큰" 지침을 추가합니다.
- 여러 이미지 출력의 경우 유사성을 잠그기 위해 하나 이상의 참조 이미지를 입력으로 제공합니다.
일관된 편집을 촉구하는 방법
- 보존하고 싶은 핵심적인 정체성 속성을 설명하면서 시작하세요. 나이, 머리 색깔, 특징적인 특징(예: "왼쪽 뺨에 작은 점이 있습니다"), 옷차림 스타일 등이 있습니다.
- 편집할 때 두 부분으로 구성된 프롬프트를 사용하세요. 먼저 무엇을 설명해야 하는지 설명하세요. 절대로 필요한 것 동일하게 유지한 다음 설명하세요 이전 단계로 돌아가기 원하는 대로. 예: "보존: 28세 동아시아 여성, 짧은 검은색 단발머리, 왼쪽 뺨에 작은 점. 변경: 1970년대 식당에 빨간 가죽 재킷을 입고 미소 짓고 있는 그녀를 따뜻한 텅스텐 조명 아래에서 촬영."
- 여러 단계로 편집하는 경우 프롬프트에 "(KEEP_ID: A)"와 같은 작은 참조 토큰을 포함하고 이를 재사용하여 여러 프롬프트에서 동일한 주제를 나타냅니다.
예제 프롬프트
“사진처럼 사실적인 초상화를 만들어 보세요. 아미나짧은 비대칭 머리, 왼쪽 뺨에 초승달 모양의 점, 따뜻한 갈색 눈, 그리고 녹색 가죽 재킷을 입은 28세 그래픽 노블 작가. 다음 6가지 장면에서 아미나의 특징을 유지하세요. '아침 커피숍에 있는 아미나', '공원에서 스케치하는 아미나', …. 모든 장면에서 동일한 등장인물의 모습을 사용하세요.
코드 조각(Python, 여러 이미지 생성)
이 예제에서는 Google 문서에 표시된 Gemini API 클라이언트를 사용합니다. 설명적 프롬프트와 루프 장면 변형을 전달합니다.
from google import genai
from PIL import Image
from io import BytesIO
client = genai.Client()
base_description = (
"Photorealistic portrait of Amina: 28yo graphic novelist, short asymmetrical haircut, "
"crescent mole on left cheek, warm brown eyes, green leather jacket. Keep likeness identical across scenes."
)
scenes = [
"Amina at a morning coffee shop, reading a sketchbook, warm golden hour light.",
"Amina sketching in the park, windy afternoon, soft bokeh background.",
# add more scenes...
]
for i, scene in enumerate(scenes, start=1):
prompt = f"{base_description} Scene: {scene}"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash-image-preview",
contents=,
)
parts = response.candidates.content.parts
for part in parts:
if part.inline_data:
img = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
img.save(f"amina_scene_{i}.png")
2) 나노 바나나는 어떻게 전자상거래 제품 사진 촬영과 A/B 이미지를 가속화할 수 있나요?
이것이 창의적이고 유용한 이유
제품 팀은 여러 장면 촬영, 조명 설정, 그리고 다양한 변형(색상, 배경)에 막대한 자원을 투자합니다. 나노 바나나(Nano Banana) 다중 이미지 퓨전 정확하고 신속한 편집을 통해 카탈로그 사진, 라이프스타일 장면, 소셜 자산에 대한 일관된 제품 변형과 라이프스타일 합성물을 빠르게 생성하여 반복 시간과 제작 비용을 절감할 수 있습니다.
제품 변형을 촉구하는 방법
- 간단한 제품 사양(치수, 소재, 색상 팔레트)과 사진 스타일(예: "스튜디오 흰색 배경, 45° 각도, 부드러운 그림자")을 제공하세요.
- 변형: "이 블루투스 헤드셋을 검정, 분홍색, 주황색 이어캡이 달린 회색, 파란색 반짝이가 달린 회색 등 4가지 변형으로 만들어 보세요. 모두 같은 조명, 같은 카메라 각도, 흰색 방에서 만들어 보세요."
- 여러 이미지 퓨전을 사용하여 제품을 다양한 장면에 배치합니다. "황금 시간대에 얕은 피사계 심도로 피크닉 담요 위에 이 백팩을 놓으세요."
예시 프롬프트(제품)
이미지 A(제품 참조): 프리미엄 가죽 백팩. 흰색 배경(포레스트 그린, 황갈색, 차콜)으로 45° 각도에서 촬영한 세 가지 카탈로그 버전을 만듭니다. 자연스러운 부드러운 그림자, ISO 감도 100.
코드 조각: 빠른 Python 생성(카탈로그 변형)
from google import genai
from PIL import Image
from io import BytesIO
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
product_image = open("backpack_ref.png","rb").read()
prompt = ("Make 4 variations of this Bluetooth headset: black, pink, gray with orange ear caps, and gray with blue glint – all with the same lighting, same camera angle, and in a white room.")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash-image-preview",
contents=,
)
# Save images from response parts (example)
for i, part in enumerate(response.candidates.content.parts):
if part.inline_data:
img = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
img.save(f"backpack_variant_{i}.png")
이 스니펫은 Google의 문서화된 사용 패턴을 반영하고 있으며, 제품 변형 생성을 자동화하기 위한 좋은 시작점입니다.
출력 이미지：
3) 사진과 다이어그램을 결합한 교육용 일러스트레이션을 어떻게 만들 수 있나요?
왜 이것이 작동 하는가
나노 바나나는 통합됩니다 세계 지식 (쌍둥이자리의 다중 모드 추론) 손으로 그린 다이어그램을 해석하고, 이미지에 주석을 달거나, 사진과 텍스트 지침을 혼합하여 설명 시각 자료를 만들 수 있습니다. 이는 e러닝, 기술 문서, 대화형 튜터에게 유용합니다.
프롬프트하는 방법
- 이미지(예: 물리적 실험 사진)와 "이 이미지에 주요 구성 요소를 설명하는 레이블과 화살표로 주석을 달고, 시스템을 단면도로 보여주는 두 번째 이미지를 만드세요"와 같은 프롬프트를 제공합니다.
예제 프롬프트
4가지 지식 그림 설명을 생성합니다: 인간 뇌의 신경망, 세포 재생, sATP 생산, DNA 이중 나선의 유전 코드, 엽록체의 식물 광합성
출력 이미지：
4) 실제 사진을 브랜드 마케팅에 맞는 변형(복장, 조명, 배경)으로 어떻게 바꿀 수 있나요?
왜 이것이 작동 하는가
모델은 다음을 지원합니다. 타겟형 변환 자연어를 통해 표현되는 로컬 편집 기능: 의상 변경, 조명 조절, 배경 교체, 사물 제거 등 피사체의 정체성과 전반적인 사실성을 유지하려고 노력합니다. 이를 통해 빠른 마케팅 변형(계절별 의상, 지역화된 장면)이 가능합니다.
프롬프트하는 방법
- 원본 사진을 입력하세요.
- 요구하다 타겟 편집 명확한 지시가 있는 경우(예: "재킷을 빨간색 울 피코트로 바꾸고, 배경을 황혼 무렵의 도시 거리로 바꾸고, 따뜻한 림 조명을 추가합니다.")
예제 프롬프트
업로드한 사진을 시작으로 파란색 데님 재킷을 맞춤형 빨간색 울 피코트로 바꾸고, 배경을 가벼운 보케가 있는 초저녁 도시 거리로 설정하고, 부드러운 림 조명을 추가하여 피사체와 배경을 분리합니다.
힌트
- 반복적인 제어가 필요하다면 여러 차례 편집을 진행하세요. 먼저 편집을 요청한 다음 세부적으로 조정하세요("모자 제거", "이제 색온도 따뜻하게").
5) 애니메이션 제작자와 사전 시각화 팀은 어떻게 장면과 스토리보드를 프로토타입으로 제작할 수 있나요?
유용한 이유
감독과 촬영감독은 조명 설정, 의상, 카메라 프레이밍을 빠르게 프로토타입으로 제작할 수 있습니다. Nano Banana는 일관된 캐릭터가 포함된 스토리보드를 제작할 수 있어 기획 및 사전 시각화에 도움이 됩니다. ()
H3: 예시 프롬프트
There is a tree house in the forest at night with colorful lights hanging on the trees
출력 이미지：
6) 나노 바나나를 콘셉트 아트, 게임 자산, 일관된 게임 내 캐릭터에 어떻게 활용할 수 있나요?
게임 스튜디오와 인디 개발자가 관심을 가져야 하는 이유
아트 에셋을 제작하고 캐릭터 룩을 수정하는 작업은 아티스트가 캐릭터를 반복적으로 수정해야 하는 경우가 많습니다. 나노 바나나의 캐릭터 일관성 덕분에 단일 캐릭터 정체성에 충실한 다양한 포즈, 의상, 조명 설정을 구현할 수 있어 사전 제작 및 신속한 프로토타입 제작에 드는 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
게임 자산을 요청하는 방법
- 텍스트에서 "표준" 캐릭터 시트를 정의하세요: 키, 체형, 주요 특징, 옷장 필수품.
- 여러 출력을 요청합니다. "같은 얼굴 특징을 가진 전투 갑옷 변형 3개를 생성하세요. 각각 정면, 옆모습, ¾ 포즈로 표시하세요."
- 환경 아트의 경우 다중 이미지 융합을 활용하세요. 캐릭터 이미지 하나와 환경 이미지 하나를 제공하고 두 이미지를 융합하도록 하세요.
예시 프롬프트(게임 자산)
'바람의 정찰자 캘'의 갑옷 변형 세 가지를 만드세요. 얼굴 특징(좁은 턱, 오른쪽 눈썹 위 흉터)을 유지하세요. 갑옷 A: 가죽 + 청록색 천; 갑옷 B: 비늘 + 황동; 갑옷 C: 스텔스 무광 검정. 전신 정면, 측면, ¾를 출력하세요.
아머 C: 스텔스 매트 블랙
갑옷 B: 비늘 + 황동
방어구 A: 가죽 + 청록색 천
7) 대화형 멀티턴 편집으로 사진 보정 워크플로를 자동화하려면 어떻게 해야 하나요?
왜 이것이 작동 하는가
나노 바나나는 대화형 멀티턴 이미지 편집을 지원합니다. 편집을 요청하고, 결과를 확인하고, 자연어로 추가 지침을 제공할 수 있습니다. 이는 편집자가 모델을 여러 패스에 걸쳐 조정하는, 인간 참여형 리터치 파이프라인을 구축하는 데 적합합니다.
워크플로우 구현 방법
- 최초 사진을 업로드하고 기본 보정(조명, 잡티 제거)을 요청하세요.
- 각 단계에서 새로 편집한 이미지를 다음 지침("하이라이트 줄이기, 그림자 늘리기, 4:5로 자르기")과 함께 모델에게 다시 보냅니다.
- 각 단계를 기록하면 동일한 패스를 일괄 처리에 적용하거나 되돌릴 수 있습니다.
미니 워크플로 스니펫(Python)
# 1) Initial retouch
prompt1 = "Remove small blemishes, even skin tone, slightly warm color grade"
response1 = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-flash-image-preview", contents=)
# save response1 -> edited_v1.png
# 2) Follow-up tweak
prompt2 = "Crop to 4:5, increase local contrast on eyes, desaturate background slightly"
response2 = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-flash-image-preview", contents=)
# save response2 -> edited_v2.png
나노 바나나를 사용하여 최상의 결과를 얻으려면 어떻게 해야 합니까?
어떤 촉구 원칙을 따라야 할까요?
나노 바나나는 다음에 가장 잘 반응합니다. 설명적이고 서사적인 스타일의 프롬프트 장면, 관점, 조명, 분위기를 설명하는 키워드 목록이 아니라, 그 안에 담긴 의미를 명확히 제시해야 합니다. 공식 지침에서는 포토리얼리즘을 위해서는 카메라, 렌즈, 조명, 스타일 단서를, 일러스트레이션을 위해서는 스타일 및 팔레트 단서를 제공할 것을 권장합니다. 또한, 제약 조건(종횡비, 배경, 텍스트 요구 사항)도 명시적으로 제시해야 합니다.
강력한 프롬프트를 구성하려면 어떻게 해야 하나요?
짧고 재사용 가능한 템플릿은 다음과 같습니다.
- 사실적인 템플릿:
A photorealistic of , , in , illuminated by , captured with , emphasizing . Aspect ratio: . - 스타일 전환/구성 템플릿:
Combine Image A (style) with Image B (subject). Transfer the color palette of A, keep subject proportions of B. Final style:.
신속한 엔지니어링 팁(빠른 목록)
- 하나의 명확한 서술 문장 여러 개의 분리된 태그보다는.
- 추가 카메라 세부 정보 사진적 사실주의(예: "85mm, 얕은 피사계 심도")
- 편집 내용 전반에 걸쳐 일관된 문자를 유지하려면 이전 이미지와 유지하려는 속성을 참조하세요(예: "대상의 주근깨와 파란색 스카프를 유지하고 헤어스타일을 변경합니다...").
- 편집 시 원본 이미지를 업로드하세요 및 어떤 지역이나 요소를 변경해야 하는지 정확하게 설명하세요.
- 반복적이고 여러 차례에 걸친 편집을 통해 세부적인 시각적 세부 사항을 다듬습니다(Nano Banana는 대화형 다듬기를 지원합니다).
최종 메모
나노 바나나(제미니 2.5 플래시 이미지)는 창의적인 도약입니다. 크리에이터는 캐릭터와 제품의 일관성을 유지하면서도 대담한 신규 편집, 여러 이미지의 융합, 그리고 빠른 반복 작업을 수행할 수 있습니다. 스토리텔링 속도를 높이고, 제작 과정의 어려움을 줄이며, 비주얼 프로토타입을 빠르게 제작할 수 있습니다. 하지만 이러한 이점과 더불어 엄격한 검토 및 윤리적 가이드라인도 함께 고려해야 합니다.
시작 가이드
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
개발자는 액세스할 수 있습니다 제미니 2.5 플래시 이미지(나노 바나나 코멧 API 목록 gemini-2.5-flash-image-preview/gemini-2.5-flash-image (카탈로그의 스타일 항목 참조) CometAPI를 통해 나열된 최신 모델 버전은 문서 발행일을 기준으로 합니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.